Etched Sohu — самый быстрый в мире ИИ-ускоритель, но только для трансформеров

Стартап Etched, основанный в 2022 году выпускниками Гарварда, анонсировал самый быстрый, по его словам, ИИ-ускоритель Sohu. Секрет высокой производительности очень прост — Sohu представляет собой узкоспециализированный 4-нм ASIC, который умеет работать только с моделями-трансформерами. При этом в длинном анонсе новинки обещана чуть ли не революция в мире ИИ.

Etched прямо говорит, что делает ставку на трансформеры, и надеется, что не прогадает. Данная архитектура ИИ-моделей была создана в недрах Google в 2017 году, но сама Google распознать её потенциал, по-видимому, вовремя не смогла. Сейчас же, по словам Etched, практически все массовые ИИ-модели являются именно трансформерами, а стремительно набирать популярность этот подход начал всего полтора года назад с выходом ChatGPT, хотя в Etched «предугадали» важность трансформеров ещё до выхода детища OpenAI.

Источник изображений: Etched

Etched в целом справедливо отмечает, что подавляющее большинство ИИ-ускорителей умышленно создаётся так, чтобы быть достаточно универсальными и уметь работать с различными типами и архитектурами ИИ-моделей. Это ведёт к взрывному росту транзисторного бюджета и уменьшению общей эффективности. Так, по словам Etched, загрузка ускорителя на базе GPU работой на практике составляет около 30 %, а у Sohu она будет на уровне 90 %.

Тут есть некоторое лукавство, потому что Etched в основном говорит о «больших» ускорителях, ориентированных и на обучение тоже, тогда как Sohu предназначен исключительно для инференса. На практике же бывают и гибридные подходы. Например, у AWS есть не только Trainium, но Inferentia. Meta✴ использует чипы NVIDIA для обучения, но для инференса разрабатывает собственные ускорители MTIA. Cerebras практически отказалась от инференса, а Groq — от обучения моделей. Корректнее было бы сравнить именно инференс-ускорители, пусть даже никто из упомянутых Etched конкурентов не ориентирован исключительно на трансформеры.

Также стартап критикует громоздкую программную экосистему для современного генеративного ИИ, к тому же не всегда открытую. Важность оптимизации ПО хороша видна на примере NVIDIA TensorRT-LLM. Но крупным компаниям этого мало, они готовы вкладывать немало средств в глубокую оптимизацию, чтобы ещё чуть-чуть повысить производительность. Дело доходит до выяснения того, у какого регистра задержка меньше при работе с каким тензорным ядром, говорит Etched. Стартап обещает, что его заказчикам не придётся заниматься такими изысканиями — весь программный стек будет open source. Впрочем, на примере AMD ROCm видно, что открытость ещё не означает мгновенный успех у пользователей.

Технические характеристики Sohu не раскрываются. Явно говорится лишь о наличии 144 Гбайт HBM3e. Обещанная производительность сервера с восемью ускорителями Sohu составляет 500 тыс. токенов в секунду для Llama 70B: FP8 без разреженности, параллелизм на уровне модели, 2048 токенов на входе и 128 токенов на выходе. Иными словами, один такой сервер Sohu заменяет сразу 160 ускорителей NVIDA H100, говорит Etched. А вот про масштабируемость своих платформ компания пока ничего не говорит. Зато хвастается, что первые заказчики уже зарезервировали Sohu на десятки миллионов долларов.