論文の概要: New Solutions on LLM Acceleration, Optimization, and Application

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10903v1
• Date: Sun, 16 Jun 2024 11:56:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 20:02:29.402736
• Title: New Solutions on LLM Acceleration, Optimization, and Application
• Title（参考訳）: LLM加速・最適化・応用の新しい解法
• Authors: Yingbing Huang, Lily Jiaxin Wan, Hanchen Ye, Manvi Jha, Jinghua Wang, Yuhong Li, Xiaofan Zhang, Deming Chen,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は、様々な応用において人間のような文章を解釈・生成する能力を持つ非常に強力な機器となっている。 しかし、LLMのサイズと複雑さの増大は、トレーニングとデプロイメントの両方において大きな課題をもたらしている。 これらの課題に対処するための最近の進歩と研究の方向性について概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.995654657013741
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have become extremely potent instruments with exceptional capacities for comprehending and producing human-like text in a wide range of applications. However, the increasing size and complexity of LLMs present significant challenges in both training and deployment, leading to substantial computational and storage costs as well as heightened energy consumption. In this paper, we provide a review of recent advancements and research directions aimed at addressing these challenges and enhancing the efficiency of LLM-based systems. We begin by discussing algorithm-level acceleration techniques focused on optimizing LLM inference speed and resource utilization. We also explore LLM-hardware co-design strategies with a vision to improve system efficiency by tailoring hardware architectures to LLM requirements. Further, we delve into LLM-to-accelerator compilation approaches, which involve customizing hardware accelerators for efficient LLM deployment. Finally, as a case study to leverage LLMs for assisting circuit design, we examine LLM-aided design methodologies for an important task: High-Level Synthesis (HLS) functional verification, by creating a new dataset that contains a large number of buggy and bug-free codes, which can be essential for training LLMs to specialize on HLS verification and debugging. For each aspect mentioned above, we begin with a detailed background study, followed by the presentation of several novel solutions proposed to overcome specific challenges. We then outline future research directions to drive further advancements. Through these efforts, we aim to pave the way for more efficient and scalable deployment of LLMs across a diverse range of applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は、広範囲の応用において、人間のような文章を解釈・生成するための特別な能力を持つ非常に強力な機器となっている。 しかし、LLMのサイズと複雑さの増大は、トレーニングと展開の両方において重大な課題をもたらし、計算と貯蔵のコストが大幅に増加し、エネルギー消費が増大する。 本稿では,これらの課題に対処し,LCMベースのシステムの効率を高めることを目的とした最近の進歩と研究の方向性を概観する。 まず,LLM推論速度と資源利用率の最適化に着目したアルゴリズムレベルの高速化手法について議論する。 ハードウェアアーキテクチャをLCMの要件に合わせることにより,システム効率を向上させることを目的としたLCM-ハードウェア共同設計戦略についても検討する。 さらに,効率的なLCMデプロイメントのためにハードウェアアクセラレータをカスタマイズするLLM-to-acceleratorコンパイル手法についても検討する。 最後に,LLMを回路設計支援に活用するためのケーススタディとして,高レベル合成(HLS)機能検証を行い,多数のバグやバグのないコードを含む新しいデータセットを作成し,HLSの検証とデバッグを専門とするLLMの訓練に不可欠であることを示す。 上記の各側面について、より詳細な背景研究から始め、続いて、特定の課題を克服するために提案されたいくつかの新しいソリューションについて紹介する。 その後、今後の研究の方向性を概説し、さらなる進歩を推進していく。 これらの取り組みを通じて、多様なアプリケーションにまたがるLLMのより効率的でスケーラブルなデプロイメントの道を開くことを目指している。

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