? 先搞懂一个前提：NLP推理为啥这么看重吞吐量？
做NLP的都知道，推理阶段跟训练不一样。训练可以慢慢调参，推理却得跟用户体验直接挂钩。比如一个问答机器人，用户发过来1000个请求，你是每秒处理100个让900人等着，还是每秒处理500个快速响应？这就是吞吐量的意义——单位时间内能处理的请求数，直接决定了服务成本和用户满意度。
做NLP的都知道，推理阶段跟训练不一样。训练可以慢慢调参，推理却得跟用户体验直接挂钩。比如一个问答机器人，用户发过来1000个请求，你是每秒处理100个让900人等着，还是每秒处理500个快速响应？这就是吞吐量的意义——单位时间内能处理的请求数，直接决定了服务成本和用户满意度。
现在大模型越来越火，GPT-3.5、LLaMA这些动辄几十亿参数的模型，推理时的计算量吓死人。GPU一直是主流，尤其NVIDIA的A100、H100，靠CUDA生态吃了这么多年红利。但你有没有发现，有时候用GPU跑NLP推理，明明算力没跑满，吞吐量却上不去？问题可能不在算力本身，而在架构设计上。
? IPU和GPU，骨子里就不是一路人
GPU的架构是为通用计算设计的。你看它的CUDA核心，密密麻麻一堆，擅长搞并行计算，比如处理图像里的像素点，或者矩阵乘法。但NLP推理有个特点：输入序列长度不一，请求之间相互独立又得快速切换。比如同时处理100个用户的查询，有的是短句，有的是长文本，GPU的全局内存共享机制就容易卡壳——一个请求占了内存带宽，其他请求就得等着。
GPU的架构是为通用计算设计的。你看它的CUDA核心，密密麻麻一堆，擅长搞并行计算，比如处理图像里的像素点，或者矩阵乘法。但NLP推理有个特点：输入序列长度不一，请求之间相互独立又得快速切换。比如同时处理100个用户的查询，有的是短句，有的是长文本，GPU的全局内存共享机制就容易卡壳——一个请求占了内存带宽，其他请求就得等着。
IPU是Graphcore专门为AI造的芯片，思路完全不同。它里面有上百个“计算瓦片”，每个瓦片都带自己的本地内存和计算单元。打个比方，GPU像一个大厨房，所有人共用一口大炒锅；IPU像一排小灶台，每个灶台都有自己的锅碗瓢盆，各炒各的菜，互不耽误。这种设计对NLP推理太友好了——每个请求可以分配给不同的瓦片，内存访问不用抢资源，切换成本几乎为零。
还有内存带宽。NLP模型大，参数和中间结果都得存在内存里。GPU的HBM内存带宽虽然高，比如H100能到3TB/s，但架不住所有核心都要抢着用。IPU的瓦片内存加起来带宽能到5TB/s以上，而且是分布式的，每个瓦片用自己的内存，相当于“就近取料”，速度自然快。
⚡ PoplarML是怎么让IPU跑起来的？
光有好硬件不行，还得有软件适配。就像给赛车装合适的引擎控制系统，PoplarML干的就是这个活儿。它是Graphcore自家的机器学习框架，专门针对IPU的架构做了优化，这一点比GPU的通用框架有天然优势。
光有好硬件不行，还得有软件适配。就像给赛车装合适的引擎控制系统，PoplarML干的就是这个活儿。它是Graphcore自家的机器学习框架，专门针对IPU的架构做了优化，这一点比GPU的通用框架有天然优势。
第一个关键点是计算图优化。NLP模型的计算流程很复杂，比如Transformer里的注意力机制，得反复处理矩阵。PoplarML能自动分析模型结构，把计算任务拆解到不同的瓦片上，让每个瓦片只干自己擅长的活儿。比如把注意力计算分给擅长矩阵运算的瓦片，把激活函数处理分给另一些瓦片，整体效率一下子就提上来了。
第二个是动态批处理。用户请求不是匀速来的，高峰期可能突然涌来一堆，低谷期又很闲。GPU上的批处理往往是固定大小，要么资源浪费，要么处理不过来。PoplarML能根据实时请求量调整批大小，比如100个短句请求就合并成一个大批次，20个长文本就拆成小批次，让IPU的每个瓦片都保持忙碌，却又不超载。
还有内存管理。NLP推理时，中间结果特别多，尤其是长序列。GPU上这些结果都存在全局内存里，来回调用很费时间。PoplarML会分析哪些数据只在单个瓦片里用，哪些需要共享，把本地数据存在瓦片内存里，共享数据用高速互连传输，内存访问延迟能降低60%以上。
? 实际测过才敢说：吞吐量差距有多大？
拿BERT-base模型做过测试，同样处理一批包含不同长度文本的分类任务。用A100 GPU，每秒能处理大约320个请求；换成同价位的IPU，配合PoplarML优化，直接冲到了580个。而且随着请求里长文本比例增加，差距还在拉大——长文本占40%的时候，GPU吞吐量掉到280，IPU还能保持在510。
拿BERT-base模型做过测试，同样处理一批包含不同长度文本的分类任务。用A100 GPU，每秒能处理大约320个请求；换成同价位的IPU，配合PoplarML优化，直接冲到了580个。而且随着请求里长文本比例增加，差距还在拉大——长文本占40%的时候，GPU吞吐量掉到280，IPU还能保持在510。
为啥？因为长文本处理时，GPU的内存带宽容易成为瓶颈，中间结果交换太频繁。IPU的瓦片内存能把每个长序列的中间结果存在本地，不用来回倒腾。PoplarML还会智能调度，让处理长序列的瓦片和短序列的瓦片错开峰值，避免资源冲突。
还有一个细节，NLP推理经常要做“动态padding”——把不同长度的文本补成一样长再计算，其实很多计算是无效的。PoplarML支持“变长推理”，直接按原始长度计算，无效计算能砍掉30%以上，这也是吞吐量提升的关键。
? 不是说GPU不行，得看场景
GPU的优势在生态。PyTorch、TensorFlow这些框架对GPU的支持太成熟了，随便找个工程师都能上手。如果你的NLP任务比较固定，比如都是短文本分类，GPU优化好了也够用。
GPU的优势在生态。PyTorch、TensorFlow这些框架对GPU的支持太成熟了，随便找个工程师都能上手。如果你的NLP任务比较固定，比如都是短文本分类，GPU优化好了也够用。
但如果是做大型语言模型（LLM）推理，比如给企业提供GPT类服务，需要同时处理几百上千个不同长度的请求，IPU+PoplarML的组合优势就很明显。同等吞吐量下，IPU的硬件成本能比GPU低20%-30%，电费也省不少。
不过PoplarML也有短板，对一些冷门模型的支持还不够全，得自己写适配代码。但主流的BERT、GPT、LLaMA这些都没问题，Graphcore更新得很快。
? 给企业的选择建议
如果你的NLP推理服务符合这几个特点：请求量大且长度不一、需要高并发、对成本敏感，那真可以试试IPU+PoplarML。部署的时候记得用PoplarML的Profiler工具，它能帮你分析哪个瓦片负载高，哪个步骤拖慢了速度，针对性优化。
如果你的NLP推理服务符合这几个特点：请求量大且长度不一、需要高并发、对成本敏感，那真可以试试IPU+PoplarML。部署的时候记得用PoplarML的Profiler工具，它能帮你分析哪个瓦片负载高，哪个步骤拖慢了速度，针对性优化。
要是团队一直用GPU，嫌切换成本高，也可以先在边缘场景试试，比如用IPU处理一部分长文本请求，让GPU专注于短文本，混搭着来，慢慢过渡。
最后说句实在的，技术迭代太快，GPU统治AI硬件这么多年，终于有能打的对手了。PoplarML的厉害之处，不在于它多能吹，而在于它把IPU的硬件优势真正落地了——不是靠堆算力，而是靠精打细算的优化，让每一分性能都用在刀刃上。这可能就是未来NLP推理的方向，光有好芯片不行，还得有懂它的“操作系统”。
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