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。
関連論文リスト
- LLM Inference Unveiled: Survey and Roofline Model Insights [62.92811060490876]
大規模言語モデル(LLM)推論は急速に進化しており、機会と課題のユニークなブレンドを提示している。
本調査は, 研究状況を要約するだけでなく, 屋上モデルに基づく枠組みを導入することによって, 従来の文献レビューから際立っている。
このフレームワークは、ハードウェアデバイスにLSMをデプロイする際のボトルネックを特定し、実用上の問題を明確に理解する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T07:33:05Z) - 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) - Beyond Efficiency: A Systematic Survey of Resource-Efficient Large
Language Models [34.327846901536425]
LLM(Large Language Models)は、計算、メモリ、エネルギー、金融資源の高消費に課題をもたらす。
本調査は, LLMの資源効率向上を目的とした多種多様な手法を概観することにより, これらの課題を体系的に解決することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-01T01:12:42Z) - LLM4EDA: Emerging Progress in Large Language Models for Electronic
Design Automation [74.7163199054881]
大規模言語モデル(LLM)は、文脈理解、論理推論、回答生成においてその能力を実証している。
本稿では,EDA分野におけるLLMの応用に関する系統的研究を行う。
論理合成,物理設計,マルチモーダル特徴抽出,回路のアライメントにLLMを適用することに焦点を当て,今後の研究の方向性を強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-28T15:09:14Z) - DEAP: Design Space Exploration for DNN Accelerator Parallelism [0.0]
大規模言語モデル(LLM)はますます複雑で、訓練やサービスにも強力になっています。
本稿では、ハードウェアとソフトウェアの共同設計がどのように連携し、カスタマイズされたハードウェアシステムを構築するかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-24T02:43:01Z) - Towards Efficient Generative Large Language Model Serving: A Survey from
Algorithms to Systems [14.355768064425598]
生成型大規模言語モデル(LLM)が最前線に立ち、データとのインタラクション方法に革命をもたらします。
しかし、これらのモデルをデプロイする際の計算強度とメモリ消費は、効率性の観点から大きな課題を呈している。
本研究は,機械学習システム(MLSys)研究の観点から,効率的なLCM提供手法の必要性について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-23T11:57:53Z) - The Efficiency Spectrum of Large Language Models: An Algorithmic Survey [54.19942426544731]
LLM(Large Language Models)の急速な成長は、様々なドメインを変換する原動力となっている。
本稿では,LLMのエンドツーエンドのアルゴリズム開発に不可欠な多面的効率性について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-01T16:00:25Z) - CRAFT: Customizing LLMs by Creating and Retrieving from Specialized
Toolsets [75.64181719386497]
大規模言語モデル(LLM)のためのツール作成・検索フレームワークであるCRAFTを提案する。
タスク用に特別にキュレートされたツールセットを作成し、複雑なタスクを解決する能力を高めるためにこれらのセットからツールを取得するコンポーネントをLLMに装備する。
本手法はフレキシブルに設計されており,既製のLCMを細かな調整なしに未確認領域やモダリティに適応するためのプラグアンドプレイ方式を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-29T17:40:26Z) - TPTU: Large Language Model-based AI Agents for Task Planning and Tool
Usage [28.554981886052953]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な現実世界のアプリケーションのための強力なツールとして登場した。
LLMの本質的な生成能力は、その長所にもかかわらず、複雑なタスクを扱うには不十分である。
本稿では,LLMベースのAIエージェントに適した構造化フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-07T09:22:03Z) - CREATOR: Tool Creation for Disentangling Abstract and Concrete Reasoning
of Large Language Models [78.65241926912663]
大規模言語モデル(LLM)はツールの利用において大きな進歩を遂げているが、その能力はAPIの可用性によって制限されている。
我々は、LCMがドキュメンテーションとコード実現を使って独自のツールを作成できる新しいフレームワークCREATORを提案する。
我々は,MATH と TabMWP のベンチマークで CREATOR を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-23T17:51:52Z)
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。