論文の概要: Towards Efficient Neuro-Symbolic AI: From Workload Characterization to Hardware Architecture
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13153v2
- Date: Mon, 23 Sep 2024 01:30:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 11:41:13.337700
- Title: Towards Efficient Neuro-Symbolic AI: From Workload Characterization to Hardware Architecture
- Title(参考訳): 効率的なニューロシンボリックAIを目指して:ワークロードのキャラクタリゼーションからハードウェアアーキテクチャへ
- Authors: Zishen Wan, Che-Kai Liu, Hanchen Yang, Ritik Raj, Chaojian Li, Haoran You, Yonggan Fu, Cheng Wan, Sixu Li, Youbin Kim, Ananda Samajdar, Yingyan Celine Lin, Mohamed Ibrahim, Jan M. Rabaey, Tushar Krishna, Arijit Raychowdhury,
- Abstract要約: ニューロシンボリックAIは、解釈可能性、堅牢性、信頼性を高めるニューラルネットワークとシンボリックアプローチを融合して、有望なパラダイムとして出現する。
最近のニューロシンボリックシステムは、推論と認知能力を備えた協調的な人間-AIシナリオにおいて大きな可能性を示している。
まず, ニューロシンボリックAIアルゴリズムを体系的に分類し, 実行時, メモリ, 計算演算子, 疎結合性, システム特性を実験的に評価し, 解析する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 22.274696991107206
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The remarkable advancements in artificial intelligence (AI), primarily driven by deep neural networks, are facing challenges surrounding unsustainable computational trajectories, limited robustness, and a lack of explainability. To develop next-generation cognitive AI systems, neuro-symbolic AI emerges as a promising paradigm, fusing neural and symbolic approaches to enhance interpretability, robustness, and trustworthiness, while facilitating learning from much less data. Recent neuro-symbolic systems have demonstrated great potential in collaborative human-AI scenarios with reasoning and cognitive capabilities. In this paper, we aim to understand the workload characteristics and potential architectures for neuro-symbolic AI. We first systematically categorize neuro-symbolic AI algorithms, and then experimentally evaluate and analyze them in terms of runtime, memory, computational operators, sparsity, and system characteristics on CPUs, GPUs, and edge SoCs. Our studies reveal that neuro-symbolic models suffer from inefficiencies on off-the-shelf hardware, due to the memory-bound nature of vector-symbolic and logical operations, complex flow control, data dependencies, sparsity variations, and limited scalability. Based on profiling insights, we suggest cross-layer optimization solutions and present a hardware acceleration case study for vector-symbolic architecture to improve the performance, efficiency, and scalability of neuro-symbolic computing. Finally, we discuss the challenges and potential future directions of neuro-symbolic AI from both system and architectural perspectives.
- Abstract(参考訳): 人工知能(AI)の目覚ましい進歩は、主にディープニューラルネットワークによって推進され、持続不可能な計算軌道、限られた堅牢性、説明可能性の欠如といった問題に直面している。
次世代の認知AIシステムを開発するために、ニューラルシンボリックAIは有望なパラダイムとして登場し、解釈可能性、堅牢性、信頼性を高めるためにニューラルおよびシンボリックアプローチを融合し、はるかに少ないデータからの学習を容易にする。
最近のニューロシンボリックシステムは、推論と認知能力を備えた協調的な人間-AIシナリオにおいて大きな可能性を示している。
本稿では,ニューロシンボリックAIのワークロード特性と潜在的なアーキテクチャを理解することを目的とする。
まず、神経シンボル型AIアルゴリズムを体系的に分類し、次に実行時、メモリ、演算子、空間性、CPU、GPU、エッジSoCのシステム特性を実験的に評価し分析する。
本研究は, ベクトル記号および論理演算のメモリバウンド特性, 複雑なフロー制御, データ依存性, 空間変動, 拡張性に起因して, 市販ハードウェア上でのニューロシンボリックモデルが非効率に悩まされていることを明らかにする。
プロファイリングの知見に基づいて、我々はクロスレイヤー最適化ソリューションを提案し、ニューロシンボリックコンピューティングの性能、効率、スケーラビリティを向上させるために、ベクトルシンボルアーキテクチャのハードウェアアクセラレーションケーススタディを提案する。
最後に、システムとアーキテクチャの両方の観点から、ニューロシンボリックAIの課題と今後の方向性について論じる。
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