GateGPT：FPGA上实现56k tokens/s Transformer推理

TL;DR · 一句话结论

GateGPT在FPGA上以极低时钟频率实现高吞吐量Transformer推理，采用KV缓存优化。

HHacker News2026年6月17日 00:12约 2 分钟阅读↗ 查看原文

主要内容

Transformer推理通常依赖高性能GPU，但GateGPT通过FPGA和KV缓存优化，在极低时钟频率下达到高吞吐量，可能大幅降低功耗和硬件成本，适用于边缘计算和低延迟场景。

对AI工具用户而言，这意味着更高效的推理硬件选择，尤其适合部署在资源受限设备或实时应用中，可能改变模型部署策略，推动FPGA在AI推理中的广泛应用。

🇨🇳

对中国用户与市场

国内FPGA产业链完善，GateGPT或可促进国产FPGA推理方案发展，但需关注其是否开源、兼容性及对主流模型的支持程度。

⚠尚未确定的部分

→可采取的行动

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