論文の概要: A Survey on Hardware Accelerators for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09890v1
• Date: Thu, 18 Jan 2024 11:05:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-19 16:57:41.192607
• Title: A Survey on Hardware Accelerators for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのハードウェアアクセラレータに関する調査
• Authors: Christoforos Kachris
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理タスクの強力なツールとして登場した。 スケールと複雑さに関連する計算上の課題に対処する必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have emerged as powerful tools for natural language processing tasks, revolutionizing the field with their ability to understand and generate human-like text. As the demand for more sophisticated LLMs continues to grow, there is a pressing need to address the computational challenges associated with their scale and complexity. This paper presents a comprehensive survey on hardware accelerators designed to enhance the performance and energy efficiency of Large Language Models. By examining a diverse range of accelerators, including GPUs, FPGAs, and custom-designed architectures, we explore the landscape of hardware solutions tailored to meet the unique computational demands of LLMs. The survey encompasses an in-depth analysis of architecture, performance metrics, and energy efficiency considerations, providing valuable insights for researchers, engineers, and decision-makers aiming to optimize the deployment of LLMs in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は自然言語処理タスクのための強力なツールとして登場し、人間のようなテキストを理解し、生成する能力でこの分野に革命をもたらした。 より洗練されたLSMの需要が拡大し続けており、スケールや複雑さに関連する計算上の課題に対処する必要がある。 本稿では,大規模言語モデルの性能とエネルギー効率を向上させるハードウェアアクセラレータに関する総合的な調査を行う。 GPU,FPGA,カスタム設計アーキテクチャなど,さまざまな種類のアクセラレータを調べて,LLMのユニークな計算要求を満たすように最適化されたハードウェアソリューションの展望を探る。 この調査は、アーキテクチャ、パフォーマンスメトリクス、エネルギー効率の考慮事項を詳細に分析し、実際のアプリケーションにおけるllmの配置を最適化することを目的とした、研究者、エンジニア、意思決定者にとって貴重な洞察を提供する。

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