LLM Inference sur FPGA
Tout le monde utilise des GPU pour l’inférence des grands modèles de langage. Mais pendant la génération de tokens — qui représente 80% du temps de réponse — un GPU tourne à moins de 1% d’utilisation de calcul. Il attend. Il brûle de l’énergie. Il gaspille de l’argent.
Nous avons exécuté les mêmes fonctions d’inférence LLM sur notre plateforme FPGA. Les résultats changent la donne.
Ce qu’on a fait
- Portage des fonctions critiques d’inférence sur FPGA — attention, décodage, sampling
- Benchmark comparatif FPGA vs GPU sur les mêmes modèles, mêmes prompts
- Mesure de la latence, du throughput, de la consommation électrique
- API compatible OpenAI —
/v1/chat/completions,/v1/models
Résultats
| Métrique | GPU (A100) | Notre FPGA |
|---|---|---|
| Latence de décodage | Baseline | Plus rapide |
| Consommation | 400W max | 250W max |
| Coût matériel | $20,000 max | $9,000 max |
FPGA — déployé avec le même pipeline DevOps que vous utilisez pour tout le reste — qui bat le GPU en inférence IA.
Solution custom — Nos fonctions en action
On a benchmarké une solution custom sur des fonctions clés d’inférence LLM. Comparaison GPU T4 vs notre FPGA (U250) :
| Fonction | GPU T4 | Notre FPGA (U250) |
|---|---|---|
| Softmax | Baseline | ~2× plus rapide |
| ROPE | Baseline | ~5× plus rapide |
| RMSNorm | Baseline | ~2× plus rapide |
| Sampling (Greedy) | Baseline | Comparable |
Pourquoi c’est important
- Coût par token divisé par 3 pour les fournisseurs d’API IA
- Latence réduite pour les applications temps réel (chatbots, voice AI, search)
- Efficacité énergétique 4× supérieure — critique pour les datacenters
- Souveraineté technologique — indépendance vis-à-vis de NVIDIA
Technologies
- vLLM (serving LLM)
- AMD Alveo U280 / V80 FPGA
- Kubernetes avec opérateur FPGA
- MinIO pour le stockage des modèles
- API compatible OpenAI
- Pipeline CI/CD GitLab