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 | 167W | 46W (¼) |
| Coût matériel | $10,000+ | $2,000-4,000 (⅓) |
| Utilisation compute | <1% | >60% |
FPGA — déployé avec le même pipeline DevOps que vous utilisez pour tout le reste — qui bat le GPU en inférence IA.
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