New Solutions on LLM Acceleration, Optimization, and Application

大型语言模型（LLMs）已成为极具潜力的工具，具有在广泛应用中理解和生成类似于人类文本的卓越能力。然而，LLMs的不断增大和复杂化带来了显著的挑战，包括训练和部署方面的问题，导致计算和存储成本的显著增加以及能源消耗的增加。在本文中，我们提供了最近针对这些挑战和增强基于LLM系统效率的研究方向的综述。我们首先讨论算法级加速技术，重点是优化LLM推理速度和资源利用率。我们还探讨了LLM硬件共同设计策略，以改善通过将硬件架构定制为LLM要求来提高系统效率。此外，我们还深入探讨了LLM到加速器编译方法，其中涉及为高效部署LLM定制硬件加速器。最后，作为利用LLMs辅助电路设计的案例研究，我们研究了LLM辅助设计方法，针对一个重要任务：高级综合（HLS）功能验证，通过创建一个包含大量有错误和无错误代码的新数据集，这对于训练LLMs专门用于HLS验证和调试是必不可少的。对于上述每个方面，我们首先进行详细的背景研究，然后介绍几个新颖的解决方案，以克服特定的挑战。然后，我们概述未来的研究方向，以推动进一步的进展。通过这些努力，我们旨在为在各种应用中更高效和可扩展地部署LLMs铺平道路。

本论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在训练和部署中所面临的计算和存储成本高以及能源消耗大的问题。

论文提出了一些算法级加速技术、LLM硬件协同设计策略、LLM到加速器编译方法以及LLM辅助设计方法，以提高LLM系统的效率和可扩展性。

论文探讨了多种解决方案，包括算法级加速技术、LLM硬件协同设计策略、LLM到加速器编译方法以及LLM辅助设计方法，并且提出了一个新的数据集用于HLS功能验证的训练。实验设计详细，数据集充足，为领域内的研究提供了有价值的参考。

近期的相关研究包括《Efficient Transformer-based Large Language Model Inference on GPUs》、《Hardware Acceleration of BERT: A Comprehensive Survey》等。