論文の概要: Design Principles for Lifelong Learning AI Accelerators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04467v1
- Date: Thu, 5 Oct 2023 19:05:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-12 18:31:34.127372
- Title: Design Principles for Lifelong Learning AI Accelerators
- Title（参考訳）: 生涯学習型AI加速器の設計原理
- Authors: Dhireesha Kudithipudi, Anurag Daram, Abdullah M. Zyarah, Fatima Tuz
Zohora, James B. Aimone, Angel Yanguas-Gil, Nicholas Soures, Emre Neftci,
Matthew Mattina, Vincenzo Lomonaco, Clare D. Thiem, Benjamin Epstein
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.318929041044463
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Lifelong learning - an agent's ability to learn throughout its lifetime - is
a hallmark of biological learning systems and a central challenge for
artificial intelligence (AI). The development of lifelong learning algorithms
could lead to a range of novel AI applications, but this will also require the
development of appropriate hardware accelerators, particularly if the models
are to be deployed on edge platforms, which have strict size, weight, and power
constraints. Here, we explore the design of lifelong learning AI accelerators
that are intended for deployment in untethered environments. We identify key
desirable capabilities for lifelong learning accelerators and highlight metrics
to evaluate such accelerators. We then discuss current edge AI accelerators and
explore the future design of lifelong learning accelerators, considering the
role that different emerging technologies could play.
- Abstract（参考訳）: 生涯学習 - 生涯にわたって学習するエージェントの能力 - は、生物学的学習システムの目印であり、人工知能(AI)における中心的な課題である。
生涯学習アルゴリズムの開発は、さまざまな新しいaiアプリケーションにつながる可能性があるが、これはまた、厳格なサイズ、重さ、電力制約のあるエッジプラットフォームにモデルがデプロイされる場合、適切なハードウェアアクセラレータの開発も必要となる。
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。
そして、さまざまな新興技術が果たす役割を考慮して、現在のエッジAIアクセラレータについて議論し、生涯学習アクセラレータの将来設計について検討する。
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