論文の概要: Computing in the Era of Large Generative Models: From Cloud-Native to AI-Native

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12230v1
• Date: Wed, 17 Jan 2024 20:34:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-01-28 15:41:55.519282
• Title: Computing in the Era of Large Generative Models: From Cloud-Native to AI-Native
• Title（参考訳）: 大規模生成モデルの時代のコンピューティング: クラウドネイティブからaiネイティブへ
• Abstract要約: クラウドネイティブ技術と高度な機械学習推論の両方のパワーを利用するAIネイティブコンピューティングパラダイムについて説明する。 これらの共同作業は、コスト・オブ・グッド・ソード(COGS)を最適化し、資源のアクセシビリティを向上させることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.7766555589807
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we investigate the intersection of large generative AI models and cloud-native computing architectures. Recent large models such as ChatGPT, while revolutionary in their capabilities, face challenges like escalating costs and demand for high-end GPUs. Drawing analogies between large-model-as-a-service (LMaaS) and cloud database-as-a-service (DBaaS), we describe an AI-native computing paradigm that harnesses the power of both cloud-native technologies (e.g., multi-tenancy and serverless computing) and advanced machine learning runtime (e.g., batched LoRA inference). These joint efforts aim to optimize costs-of-goods-sold (COGS) and improve resource accessibility. The journey of merging these two domains is just at the beginning and we hope to stimulate future research and development in this area.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模生成型AIモデルとクラウドネイティブコンピューティングアーキテクチャの交わりについて検討する。 ChatGPTのような最近の大規模モデルは、その能力に革命的だが、コストのエスカレーションやハイエンドGPUの需要といった課題に直面している。 大規模モデル・アズ・ア・サービス(LMaaS)とクラウドデータベース・ア・ア・サービス(DBaaS)の類似性を引き合いに出し、クラウドネイティブなテクノロジ(マルチテナントやサーバレスコンピューティングなど)と高度な機械学習ランタイム(例えばバッチ化LoRA推論)の両方のパワーを活用するAIネイティブコンピューティングパラダイムについて説明する。 これらの共同作業は、コスト・オブ・グッド・ソード(COGS)を最適化し、資源のアクセシビリティを向上させることを目的としている。 この2つのドメインをマージする旅は始まりに過ぎず、この分野の今後の研究と開発を活性化したいと考えています。

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