論文の概要: AI and Memory Wall

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14123v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 04:31:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 15:27:06.136642
• Title: AI and Memory Wall
• Title（参考訳）: AIとメモリウォール
• Authors: Amir Gholami, Zhewei Yao, Sehoon Kim, Coleman Hooper, Michael W. Mahoney, Kurt Keutzer,
• Abstract要約: メモリ帯域幅がデコーダモデルの主要なボトルネックとなることを示す。 私たちは、このメモリ制限を克服するためのモデルアーキテクチャ、トレーニング、デプロイメント戦略の再設計を主張します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.06494558184049
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The availability of unprecedented unsupervised training data, along with neural scaling laws, has resulted in an unprecedented surge in model size and compute requirements for serving/training LLMs. However, the main performance bottleneck is increasingly shifting to memory bandwidth. Over the past 20 years, peak server hardware FLOPS has been scaling at 3.0x/2yrs, outpacing the growth of DRAM and interconnect bandwidth, which have only scaled at 1.6 and 1.4 times every 2 years, respectively. This disparity has made memory, rather than compute, the primary bottleneck in AI applications, particularly in serving. Here, we analyze encoder and decoder Transformer models and show how memory bandwidth can become the dominant bottleneck for decoder models. We argue for a redesign in model architecture, training, and deployment strategies to overcome this memory limitation.
• Abstract（参考訳）: 前例のない教師なしのトレーニングデータとニューラルスケーリング法則が利用可能になったことで、LLMのサービスとトレーニングのためのモデルサイズと計算要求が前例のない急激な増加をもたらした。 しかし、主なパフォーマンスボトルネックは、メモリ帯域幅にシフトしつつある。 過去20年間で、ピークサーバハードウェアのFLOPSは3.0x/2yrsでスケールし、DRAMと相互接続帯域の伸びを上回り、それぞれ2年ごとに1.6倍と1.4倍しかスケールしていない。 この格差は、特にサービスにおいて、AIアプリケーションにおける主要なボトルネックである計算よりもメモリを犠牲にした。 ここでは、エンコーダとデコーダ変換器モデルを分析し、デコーダモデルにおいて、メモリ帯域幅が主要なボトルネックとなることを示す。 私たちは、このメモリ制限を克服するためのモデルアーキテクチャ、トレーニング、デプロイメント戦略の再設計を主張します。

関連論文リスト

• Ultra-Sparse Memory Network [8.927205198458994]
  この研究はUltraMemを導入し、これらの制限に対処するために大規模な超スパースメモリ層を組み込んだ。 提案手法は,与えられた計算予算内で,最先端の推論速度とモデル性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T09:24:34Z)
• vTensor: Flexible Virtual Tensor Management for Efficient LLM Serving [53.972175896814505]
  大規模言語モデル(LLM)は様々なドメインで広く使われ、数百万の日次要求を処理する。 大規模言語モデル(LLM)は様々なドメインで広く使われ、数百万の日次要求を処理する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-22T14:37:58Z)
• A Dynamical Model of Neural Scaling Laws [79.59705237659547]
  ネットワークトレーニングと一般化の解決可能なモデルとして,勾配降下で訓練されたランダムな特徴モデルを分析する。 我々の理論は、データの繰り返し再利用により、トレーニングとテスト損失のギャップが徐々に増大することを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T01:41:38Z)
• Winner-Take-All Column Row Sampling for Memory Efficient Adaptation of Language Model [89.8764435351222]
  分散を低減した行列生成のために, WTA-CRS と呼ばれる新しい非バイアス推定系を提案する。 我々の研究は、チューニング変換器の文脈において、提案した推定器が既存のものよりも低い分散を示すという理論的および実験的証拠を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T15:52:08Z)
• DeepSpeed Inference: Enabling Efficient Inference of Transformer Models at Unprecedented Scale [20.558091867632445]
  DeepSpeed Inferenceは、トランスフォーマーモデル推論のための包括的なシステムソリューションである。 レイテンシ指向シナリオの最先端よりもレイテンシを最大7.3倍削減し、スループット指向シナリオのスループットを1.5倍向上する。 GPUのみのソリューションよりも25倍大きなモデルを推論でき、高いスループットは84 TFLOPS(A6000ピークの50ドル以上)を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-30T18:01:08Z)
• On-Device Training Under 256KB Memory [62.95579393237751]
  本稿では,256KBのメモリでデバイス上でのトレーニングを可能にするアルゴリズム・システム協調設計フレームワークを提案する。 私たちのフレームワークは256KBと1MBのFlashで畳み込みニューラルネットワークのデバイス上での小さなトレーニングを可能にする最初のソリューションです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-30T17:59:08Z)
• A Co-design view of Compute in-Memory with Non-Volatile Elements for Neural Networks [12.042322495445196]
  次世代のコンピューティングハードウェアにおいて,コンピュート・イン・メモリがいかに重要な役割を果たすかを論じる。 非揮発性メモリベースのクロスバーアーキテクチャは、アナログプロセスを使用して行列ベクトル乗算演算を並列化するエンジンの心臓を形成する。 クロスバーアーキテクチャは、時にはニューロモルフィックアプローチと呼ばれ、将来のコンピュータにおいて重要なハードウェア要素となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-03T15:59:46Z)
• Harmony: Overcoming the hurdles of GPU memory capacity to train massive DNN models on commodity servers [13.620650014358413]
  ディープニューラルネットワーク(DNN)は、過去10年間で、複雑さとサイズが指数関数的に増加した。 限られたリソースしかアクセスできない研究者にとって大きな課題の1つは、モデルサイズに比べてメモリ容量が限られていることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-02T22:16:27Z)
• Memformer: A Memory-Augmented Transformer for Sequence Modeling [55.780849185884996]
  本稿では、シーケンスモデリングのための効率的なニューラルネットワークであるMemformerを紹介する。 我々のモデルは長いシーケンスを処理する際に線形時間複雑性と一定メモリ空間複雑性を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-14T09:03:36Z)
• Training Large Neural Networks with Constant Memory using a New Execution Algorithm [0.5424799109837065]
  L2L (layer-to-layer) と呼ばれる新しいリレー式実行手法を提案する。 L2Lは、単一の16GB V100と512GBのCPUメモリを持つマシンに最大500億のパラメータを適合させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-13T17:29:47Z)

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。