論文の概要: Inference Optimization of Foundation Models on AI Accelerators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09111v2
- Date: Tue, 1 Oct 2024 17:10:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 22:06:29.174165
- Title: Inference Optimization of Foundation Models on AI Accelerators
- Title（参考訳）: AI加速器のファンデーションモデルの推論最適化
- Authors: Youngsuk Park, Kailash Budhathoki, Liangfu Chen, Jonas Kübler, Jiaji Huang, Matthäus Kleindessner, Jun Huan, Volkan Cevher, Yida Wang, George Karypis,
- Abstract要約: トランスフォーマーアーキテクチャを備えた大規模言語モデル(LLM)を含む強力な基礎モデルは、ジェネレーティブAIの新たな時代を支えている。
モデルパラメータの数が数十億に達すると、実際のシナリオにおける推論コストと高いレイテンシーが排除される。
このチュートリアルでは、AIアクセラレータを用いた補完推論最適化テクニックに関する包括的な議論を行っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.24450520773688
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Powerful foundation models, including large language models (LLMs), with Transformer architectures have ushered in a new era of Generative AI across various industries. Industry and research community have witnessed a large number of new applications, based on those foundation models. Such applications include question and answer, customer services, image and video generation, and code completions, among others. However, as the number of model parameters reaches to hundreds of billions, their deployment incurs prohibitive inference costs and high latency in real-world scenarios. As a result, the demand for cost-effective and fast inference using AI accelerators is ever more higher. To this end, our tutorial offers a comprehensive discussion on complementary inference optimization techniques using AI accelerators. Beginning with an overview of basic Transformer architectures and deep learning system frameworks, we deep dive into system optimization techniques for fast and memory-efficient attention computations and discuss how they can be implemented efficiently on AI accelerators. Next, we describe architectural elements that are key for fast transformer inference. Finally, we examine various model compression and fast decoding strategies in the same context.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を含む強力な基礎モデルとトランスフォーマーアーキテクチャは、さまざまな産業にまたがるジェネレーティブAIの新しい時代を支えてきた。
産業と研究のコミュニティは、これらの基礎モデルに基づいて、多くの新しいアプリケーションを見てきた。
このようなアプリケーションには、質問と回答、カスタマーサービス、画像とビデオの生成、コード補完などが含まれる。
しかし、モデルパラメータの数が数十億に達すると、実際のシナリオにおける推論コストと高い遅延が禁止される。
結果として、AIアクセラレータを使用したコスト効率が高く高速な推論の需要はさらに高くなる。
この目的のために,本チュートリアルでは,AIアクセラレータを用いた補完推論最適化手法に関する総合的な議論を行っている。
基本的なTransformerアーキテクチャとディープラーニングシステムフレームワークの概要から始め、高速かつメモリ効率の注意計算のためのシステム最適化手法を深く掘り下げ、AIアクセラレータに効率的に実装する方法について議論する。
次に、高速トランスフォーマー推論の鍵となるアーキテクチャ要素について述べる。
最後に、同じ文脈で様々なモデル圧縮と高速復号化戦略について検討する。
関連論文リスト
- Reference Trustable Decoding: A Training-Free Augmentation Paradigm for Large Language Models [79.41139393080736]
大規模言語モデル(LLM)は急速に進歩し、印象的な機能を示している。
In-Context Learning (ICL) など。
効率的なファインチューニング(PEFT)は、現在2つの主要な拡張方法である。
下流タスクへのLLM。
我々は、モデルが微調整なしで新しいタスクに迅速に適応できるパラダイムである参照信頼復号(RTD)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-30T10:48:20Z) - 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) - Machine Learning Insides OptVerse AI Solver: Design Principles and
Applications [74.67495900436728]
本稿では,Huawei CloudのOpsVerse AIソルバに機械学習(ML)技術を統合するための総合的研究について述べる。
本稿では,実世界の多面構造を反映した生成モデルを用いて,複雑なSATインスタンスとMILPインスタンスを生成する手法を紹介する。
本稿では,解解器性能を著しく向上させる,最先端パラメータチューニングアルゴリズムの導入について詳述する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-11T15:02:15Z) - Leveraging Reinforcement Learning and Large Language Models for Code
Optimization [14.602997316032706]
本稿では,コード最適化の複雑さを低減するための新しいフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,大規模言語モデル(LLM)と強化学習(RL)に基づく。
我々は,新しい強化学習アルゴリズムであるCodeT5言語モデルとRRHFを用いて,PIEデータセット上でいくつかの実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-09T19:50:23Z) - A Comprehensive Performance Study of Large Language Models on Novel AI
Accelerators [2.88634411143577]
大規模言語モデル(LLM)は、いくつかの課題に対処するための有望なアプローチと考えられている。
専門のAIアクセラレータハードウェアシステムは、最近、AIアプリケーションの高速化に利用できるようになった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-06T21:55:57Z) - Benchmarking and In-depth Performance Study of Large Language Models on
Habana Gaudi Processors [5.432613942292548]
トランスフォーマーモデルは、様々な機械学習タスクにおいて顕著な成功を収めてきたが、高い計算複雑性とリソース要求に悩まされている。
Habana GAUDIアーキテクチャのような専門的なAIハードウェアアクセラレータは、これらの問題に対処するための有望なソリューションを提供する。
本稿では,GAUDIプロセッサを用いてTransformerベースのモデルを高速化する未解決の可能性について検討し,そのプロセスにおける重要な課題に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-29T04:49:35Z) - LAMBO: Large AI Model Empowered Edge Intelligence [71.56135386994119]
次世代エッジインテリジェンスは、オフロード技術を通じて様々なアプリケーションに恩恵をもたらすことが期待されている。
従来のオフロードアーキテクチャは、不均一な制約、部分的な認識、不確実な一般化、トラクタビリティの欠如など、いくつかの問題に直面している。
我々は、これらの問題を解決するための10億以上のパラメータを持つLarge AI Model-Based Offloading (LAMBO)フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-29T07:25:42Z) - Multiplicative update rules for accelerating deep learning training and
increasing robustness [69.90473612073767]
我々は、幅広い機械学習アルゴリズムに適合し、代替の更新ルールを適用することができる最適化フレームワークを提案する。
提案するフレームワークはトレーニングを加速する一方、従来の追加更新ルールとは対照的に、より堅牢なモデルにつながります。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-14T06:44:43Z) - Scalable Deep-Learning-Accelerated Topology Optimization for Additively
Manufactured Materials [4.221095652322005]
トポロジー最適化(TO)は、新しい構造、材料、デバイスを設計するための、人気があり強力な計算手法である。
これらの課題に対処するため、SDL-TOと呼ばれる汎用拡張型ディープラーニング(DL)ベースのToフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、反復履歴データを学習し、与えられた設計と勾配のマッピングを同時にトレーニングすることで、TOを加速します。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-28T17:38:31Z)
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。