論文の概要: Trillion Parameter AI Serving Infrastructure for Scientific Discovery: A
Survey and Vision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03480v1
- Date: Mon, 5 Feb 2024 19:48:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-07 17:58:23.269962
- Title: Trillion Parameter AI Serving Infrastructure for Scientific Discovery: A
Survey and Vision
- Title（参考訳）: 科学発見のためのインフラストラクチャを実現するトリリオンパラメータAI:調査とビジョン
- Authors: Nathaniel Hudson, J. Gregory Pauloski, Matt Baughman, Alok Kamatar,
Mansi Sakarvadia, Logan Ward, Ryan Chard, Andr\'e Bauer, Maksim Levental,
Wenyi Wang, Will Engler, Owen Price Skelly, Ben Blaiszik, Rick Stevens, Kyle
Chard, Ian Foster
- Abstract要約: 本稿では,Trillion Models (TPM) ユーザとプロバイダのエコシステムに対するビジョンについて述べる。
次に、TPMを提供するためのシステム設計における重要な技術的課題とオープンな課題について概説する。
具体的には,研究者の多様なフレキシブルな要件をサポートするために,包括的ソフトウェアスタックとインターフェースの要件について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.877895851942012
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep learning methods are transforming research, enabling new techniques, and
ultimately leading to new discoveries. As the demand for more capable AI models
continues to grow, we are now entering an era of Trillion Parameter Models
(TPM), or models with more than a trillion parameters -- such as Huawei's
PanGu-$\Sigma$. We describe a vision for the ecosystem of TPM users and
providers that caters to the specific needs of the scientific community. We
then outline the significant technical challenges and open problems in system
design for serving TPMs to enable scientific research and discovery.
Specifically, we describe the requirements of a comprehensive software stack
and interfaces to support the diverse and flexible requirements of researchers.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングの手法は研究を変革し、新しい技術を可能にし、最終的には新しい発見につながる。
より有能なAIモデルの需要が拡大を続ける中、私たちは現在、TPM(Trillion Parameter Models)の時代、あるいはHuaweiのPanGu-$\Sigma$のような1兆以上のパラメータを持つモデルに参入しています。
我々は,tpmユーザと,科学コミュニティの特定のニーズに対応するプロバイダのエコシステムに対するビジョンについて述べる。
次に,tpmが科学的研究と発見を可能にするためのシステム設計における重要な技術的課題と課題について概説する。
具体的には,包括的ソフトウェアスタックの要件と,研究者の多様な柔軟な要件をサポートするためのインターフェースについて述べる。
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