論文の概要: GPT4AIGChip: Towards Next-Generation AI Accelerator Design Automation
via Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10730v1
- Date: Tue, 19 Sep 2023 16:14:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-20 13:32:20.374012
- Title: GPT4AIGChip: Towards Next-Generation AI Accelerator Design Automation
via Large Language Models
- Title(参考訳): GPT4AIGChip:大規模言語モデルによる次世代AIアクセラレータ設計自動化を目指す
- Authors: Yonggan Fu, Yongan Zhang, Zhongzhi Yu, Sixu Li, Zhifan Ye, Chaojian
Li, Cheng Wan, Yingyan Lin
- Abstract要約: GPT4AIGChipは、人間の自然言語を活用してAIアクセラレータ設計を民主化するためのフレームワークである。
この研究は、LLMを利用した自動AIアクセラレータ生成のための効果的なパイプラインを初めて実証したものだ。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 32.58951432235751
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The remarkable capabilities and intricate nature of Artificial Intelligence
(AI) have dramatically escalated the imperative for specialized AI
accelerators. Nonetheless, designing these accelerators for various AI
workloads remains both labor- and time-intensive. While existing design
exploration and automation tools can partially alleviate the need for extensive
human involvement, they still demand substantial hardware expertise, posing a
barrier to non-experts and stifling AI accelerator development. Motivated by
the astonishing potential of large language models (LLMs) for generating
high-quality content in response to human language instructions, we embark on
this work to examine the possibility of harnessing LLMs to automate AI
accelerator design. Through this endeavor, we develop GPT4AIGChip, a framework
intended to democratize AI accelerator design by leveraging human natural
languages instead of domain-specific languages. Specifically, we first perform
an in-depth investigation into LLMs' limitations and capabilities for AI
accelerator design, thus aiding our understanding of our current position and
garnering insights into LLM-powered automated AI accelerator design.
Furthermore, drawing inspiration from the above insights, we develop a
framework called GPT4AIGChip, which features an automated demo-augmented
prompt-generation pipeline utilizing in-context learning to guide LLMs towards
creating high-quality AI accelerator design. To our knowledge, this work is the
first to demonstrate an effective pipeline for LLM-powered automated AI
accelerator generation. Accordingly, we anticipate that our insights and
framework can serve as a catalyst for innovations in next-generation
LLM-powered design automation tools.
- Abstract(参考訳): 人工知能(AI)の驚くべき能力と複雑な性質は、専門のAIアクセラレーターの衝動を劇的に高めている。
それでも、さまざまなaiワークロードのためのこれらのアクセラレーターの設計は、労働と時間の両方に集中している。
既存の設計調査と自動化ツールは、広範な人間の関与の必要性を部分的に軽減できるが、それでも相当なハードウェアの専門知識を必要としており、非専門家の障壁となり、AIアクセラレータの開発を阻害する。
人間の言語指導に応えて高品質なコンテンツを生成するための大型言語モデル(LLM)の驚くべき可能性に感銘を受け,我々はLLMをAIアクセラレーター設計の自動化に活用する可能性を検討する。
この取り組みを通じて、私たちはGPT4AIGChipを開発した。GPT4AIGChipは、ドメイン固有言語の代わりに人間の自然言語を活用することで、AIアクセラレータ設計を民主化するフレームワークである。
具体的には、私たちはまず、LLMのAIアクセラレータ設計の限界と能力に関する詳細な調査を行い、LLMを利用した自動AIアクセラレータ設計に対する現在の位置の理解と洞察の獲得を支援します。
さらに、上記の知見からインスピレーションを得たGPT4AIGChipというフレームワークを開発し、LLMを高品質なAIアクセラレーター設計へと導くために、コンテキスト内学習を利用した自動デモ拡張プロンプト生成パイプラインを特徴とする。
我々の知る限り、この研究はLLMを利用した自動AIアクセラレータ生成のための効果的なパイプラインを初めて実証したものだ。
したがって、私たちの洞察とフレームワークが、次世代のLCM駆動設計自動化ツールのイノベーションの触媒となると期待している。
関連論文リスト
- Large Language Models for Human-Machine Collaborative Particle Accelerator Tuning through Natural Language [14.551969747057642]
本稿では,粒子加速器をチューニングするための大規模言語モデル (LLM) を提案する。
演算子からの自然言語のみに基づいて,LLMが粒子加速器サブシステムを正常かつ自律的にチューニングできることを実証する。
また,LLMが高非線形実世界の目的関数の数値最適化を行う方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-14T18:05:44Z) - Using the Abstract Computer Architecture Description Language to Model
AI Hardware Accelerators [77.89070422157178]
AI統合製品の製造者は、製品のパフォーマンス要件に適合するアクセラレータを選択するという、重大な課題に直面します。
抽象コンピュータアーキテクチャ記述言語(ACADL)は、コンピュータアーキテクチャブロック図の簡潔な形式化である。
本稿では,AIハードウェアアクセラレーションのモデル化にACADLを用いること,DNNのマッピングにACADL記述を使用し,タイミングシミュレーションのセマンティクスを解説し,性能評価結果の収集を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-30T19:27:16Z) - Evaluating Emerging AI/ML Accelerators: IPU, RDU, and NVIDIA/AMD GPUs [14.397623940689487]
Graphcore Intelligence Processing Unit (IPU)、Sambanova Reconfigurable Dataflow Unit (RDU)、拡張GPUプラットフォームについてレビューする。
この研究は、これらの商用AI/MLアクセラレータの予備評価と比較を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-08T01:06:25Z) - ProAgent: From Robotic Process Automation to Agentic Process Automation [87.0555252338361]
LLM(Large Language Models)は、人間のような知性を持つ言語である。
本稿では,ALMをベースとしたエージェントを用いた高度な自動化のための基盤的自動化パラダイムであるエージェントプロセス自動化(APA)を紹介する。
そして、人間の指示を駆使し、特殊エージェントの調整によって複雑な決定を下すように設計されたエージェントであるProAgentをインスタンス化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-02T14:32:16Z) - Exploration with Principles for Diverse AI Supervision [88.61687950039662]
次世代の予測を用いた大規模トランスフォーマーのトレーニングは、AIの画期的な進歩を生み出した。
この生成AIアプローチは印象的な結果をもたらしたが、人間の監督に大きく依存している。
この人間の監視への強い依存は、AIイノベーションの進歩に重大なハードルをもたらす。
本稿では,高品質なトレーニングデータを自律的に生成することを目的とした,探索型AI(EAI)という新しいパラダイムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-13T07:03:39Z) - A Comprehensive Performance Study of Large Language Models on Novel AI
Accelerators [2.88634411143577]
大規模言語モデル(LLM)は、いくつかの課題に対処するための有望なアプローチと考えられている。
専門のAIアクセラレータハードウェアシステムは、最近、AIアプリケーションの高速化に利用できるようになった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-06T21:55:57Z) - Design Principles for Lifelong Learning AI Accelerators [9.318929041044463]
生涯学習は生物学習システムの目印であり、人工知能(AI)の中心的課題である
本稿では,非テザリング環境での展開を目的とした,生涯学習型AIアクセラレータの設計について検討する。
我々は、生涯学習アクセラレーターにとって望ましい重要な能力を特定し、そうしたアクセラレーターを評価するための指標を強調する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-05T19:05:40Z) - Prompt Sapper: LLM-Empowered Software Engineering Infrastructure for
AI-Native Services [37.05145017386908]
Prompt SapperはAIチェーンエンジニアリングによるAIネイティブサービスの開発をサポートすることを約束している。
それは、人間とAIの協調的なインテリジェンスを通じてAIチェーンをオーサリングするための、ソフトウェアエンジニアリングインフラストラクチャの強化された大きな言語モデル(LLM)を作成する。
この記事では、Prompt Sapperの背後にあるR&Dモチベーションと、それに対応するAIチェーンエンジニアリング方法論と技術的なプラクティスを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-04T01:47:42Z) - AutoML-GPT: Automatic Machine Learning with GPT [74.30699827690596]
本稿では,タスク指向のプロンプトを開発し,大規模言語モデル(LLM)を自動的に活用して学習パイプラインを自動化することを提案する。
本稿では,多様なAIモデルのブリッジとしてGPTを用いたAutoML-GPTを提案する。
このアプローチはコンピュータビジョン、自然言語処理、その他の課題領域において顕著な結果をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-04T02:09:43Z) - AI Maintenance: A Robustness Perspective [91.28724422822003]
我々は、AIライフサイクルにおけるロバストネスの課題を強調し、自動車のメンテナンスに類似させることで、AIのメンテナンスを動機付ける。
本稿では,ロバストネスリスクの検出と軽減を目的としたAIモデル検査フレームワークを提案する。
我々のAIメンテナンスの提案は、AIライフサイクル全体を通して堅牢性評価、状態追跡、リスクスキャン、モデル硬化、規制を促進する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-08T15:02:38Z) - Enabling Automated Machine Learning for Model-Driven AI Engineering [60.09869520679979]
モデル駆動型ソフトウェアエンジニアリングとモデル駆動型AIエンジニアリングを実現するための新しいアプローチを提案する。
特に、私たちはAutomated MLをサポートし、AI集約システムの開発において、AIの深い知識のないソフトウェアエンジニアを支援します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-06T10:12:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。