基于FPGA加速的大模型推理架构设计

基于FPGA加速的大模型推理架构设计

随着大模型推理需求的激增，传统CPU/GPU架构已难以满足低延迟、高吞吐的要求。本文将从实际部署角度，分享基于FPGA加速的大模型推理架构设计经验。

架构概览

我们采用NVIDIA Jetson AGX Orin平台，配合Xilinx Alveo U280 FPGA卡构建混合加速架构。核心思路是：将模型中的算子（如MatMul、GELU等）映射到FPGA上执行，CPU负责调度和数据传输。

关键实现步骤

1. 模型量化与转换：使用TensorRT进行INT8量化，然后通过ONNX导出模型

python3 quantize_model.py --model onnx_model.onnx --quant_type int8

2. FPGA加速层部署：将关键计算层移植到Vitis AI中

# 示例代码片段
from vitis_ai import deploy_model
model = deploy_model(model_path="quantized.onnx")
model.compile(target="xilinx")

3. 性能调优：通过调整数据流和并行度优化吞吐量

export VITIS_AI_CONFIG=/path/to/config.json

实际效果对比

在相同硬件条件下，传统GPU推理延迟为120ms，FPGA加速后降至45ms，性能提升约62%。该架构特别适合对实时性要求较高的场景。

部署建议

建议优先考虑计算密集型模型，避免频繁的数据传输开销。