論文の概要: A System Level Performance Evaluation for Superconducting Digital Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08645v1
• Date: Wed, 13 Nov 2024 14:36:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:10:17.289361
• Title: A System Level Performance Evaluation for Superconducting Digital Systems
• Title（参考訳）: 超電導デジタルシステムのシステムレベル性能評価
• Authors: Joyjit Kundu, Debjyoti Bhattacharjee, Nathan Josephsen, Ankit Pokhrel, Udara De Silva, Wenzhe Guo, Steven Van Winckel, Steven Brebels, Manu Perumkunnil, Quentin Herr, Anna Herr,
• Abstract要約: 超伝導デジタル(SCD)技術は、次世代の大規模計算ワークロードのパフォーマンスを向上させる大きな可能性を提供する。 高度なリソグラフィと300mmプラットフォームを利用することで、SCDデバイスはエネルギー消費を削減し、計算能力を向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7228151006868625
• License:
• Abstract: Superconducting Digital (SCD) technology offers significant potential for enhancing the performance of next generation large scale compute workloads. By leveraging advanced lithography and a 300 mm platform, SCD devices can reduce energy consumption and boost computational power. This paper presents a cross-layer modeling approach to evaluate the system-level performance benefits of SCD architectures for Large Language Model (LLM) training and inference. Our findings, based on experimental data and Pulse Conserving Logic (PCL) design principles, demonstrate substantial performance gain in both training and inference. We are, thus, able to convincingly show that the SCD technology can address memory and interconnect limitations of present day solutions for next-generation compute systems.
• Abstract（参考訳）: 超伝導デジタル(SCD)技術は、次世代の大規模計算ワークロードのパフォーマンスを向上させる重要な可能性を提供する。 高度なリソグラフィと300mmプラットフォームを利用することで、SCDデバイスはエネルギー消費を削減し、計算能力を向上させることができる。 本稿では,Large Language Model (LLM) トレーニングと推論のためのSCDアーキテクチャのシステムレベルの性能特性を評価するための層間モデリング手法を提案する。 実験データとPulse Conserving Logic (PCL) 設計原則に基づいて, トレーニングと推論の両方において, かなりの性能向上を示した。 したがって、次世代のコンピュータシステムにおいて、SCD技術が現在のソリューションのメモリと相互接続の限界に対処できることを示すことができる。

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