論文の概要: Transforming the Hybrid Cloud for Emerging AI Workloads

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13239v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 11:57:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:11:40.709971
• Title: Transforming the Hybrid Cloud for Emerging AI Workloads
• Title（参考訳）: AIワークロードを新たにするためのハイブリッドクラウドのトランスフォーミング
• Authors: Deming Chen, Alaa Youssef, Ruchi Pendse, André Schleife, Bryan K. Clark, Hendrik Hamann, Jingrui He, Teodoro Laino, Lav Varshney, Yuxiong Wang, Avirup Sil, Reyhaneh Jabbarvand, Tianyin Xu, Volodymyr Kindratenko, Carlos Costa, Sarita Adve, Charith Mendis, Minjia Zhang, Santiago Núñez-Corrales, Raghu Ganti, Mudhakar Srivatsa, Nam Sung Kim, Josep Torrellas, Jian Huang, Seetharami Seelam, Klara Nahrstedt, Tarek Abdelzaher, Tamar Eilam, Huimin Zhao, Matteo Manica, Ravishankar Iyer, Martin Hirzel, Vikram Adve, Darko Marinov, Hubertus Franke, Hanghang Tong, Elizabeth Ainsworth, Han Zhao, Deepak Vasisht, Minh Do, Fabio Oliveira, Giovanni Pacifici, Ruchir Puri, Priya Nagpurkar,
• Abstract要約: このホワイトペーパーでは、AIワークロードの複雑さの増大に対応するために、ハイブリッドクラウドシステムを変革することを想定している。 提案したフレームワークは、エネルギー効率、性能、コスト効率において重要な課題に対処する。 この共同イニシアチブは、ハイブリッドクラウドをセキュアで効率的で持続可能なプラットフォームとして確立することを目的としています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.15269563290326
• License:
• Abstract: This white paper, developed through close collaboration between IBM Research and UIUC researchers within the IIDAI Institute, envisions transforming hybrid cloud systems to meet the growing complexity of AI workloads through innovative, full-stack co-design approaches, emphasizing usability, manageability, affordability, adaptability, efficiency, and scalability. By integrating cutting-edge technologies such as generative and agentic AI, cross-layer automation and optimization, unified control plane, and composable and adaptive system architecture, the proposed framework addresses critical challenges in energy efficiency, performance, and cost-effectiveness. Incorporating quantum computing as it matures will enable quantum-accelerated simulations for materials science, climate modeling, and other high-impact domains. Collaborative efforts between academia and industry are central to this vision, driving advancements in foundation models for material design and climate solutions, scalable multimodal data processing, and enhanced physics-based AI emulators for applications like weather forecasting and carbon sequestration. Research priorities include advancing AI agentic systems, LLM as an Abstraction (LLMaaA), AI model optimization and unified abstractions across heterogeneous infrastructure, end-to-end edge-cloud transformation, efficient programming model, middleware and platform, secure infrastructure, application-adaptive cloud systems, and new quantum-classical collaborative workflows. These ideas and solutions encompass both theoretical and practical research questions, requiring coordinated input and support from the research community. This joint initiative aims to establish hybrid clouds as secure, efficient, and sustainable platforms, fostering breakthroughs in AI-driven applications and scientific discovery across academia, industry, and society.
• Abstract（参考訳）: このホワイトペーパーは、IBM ResearchとIIDAI Institute内のUIUC研究者の緊密なコラボレーションを通じて開発されたもので、革新的でフルスタックのコデザインアプローチを通じてAIワークロードの複雑さを増大させ、ユーザビリティ、管理可能性、可利用性、適応性、効率、スケーラビリティを強調するために、ハイブリッドクラウドシステムを変えることを想定している。 生成AIやエージェントAI、多層自動化と最適化、統一制御プレーン、構成可能で適応的なシステムアーキテクチャといった最先端技術を統合することで、提案フレームワークはエネルギー効率、性能、コスト効率において重要な課題に対処する。 成熟した量子コンピューティングを組み込むことで、物質科学、気候モデリング、その他の高影響領域の量子加速シミュレーションが可能になる。 このビジョンの中心は、物質設計と気候ソリューションの基礎モデル、スケーラブルなマルチモーダルデータ処理、天気予報や炭素隔離といった応用のための物理ベースのAIエミュレータの強化などである。 AIエージェントシステムの進化、LLMaaA(LLM as a Abstraction)、異種インフラストラクチャ全体にわたるAIモデルの最適化と統一された抽象化、エンドツーエンドのエッジクラウド変換、効率的なプログラミングモデル、ミドルウェアとプラットフォーム、セキュアなインフラストラクチャ、アプリケーション適応型クラウドシステム、新しい量子古典的な協調ワークフローなど、研究の優先事項がある。 これらのアイデアと解決策は、理論的および実践的な研究課題の両方を含んでおり、研究コミュニティからの協調的なインプットと支援を必要としている。 この共同イニシアチブは、ハイブリッドクラウドを安全で効率的で持続可能なプラットフォームとして確立し、AI駆動のアプリケーションにおけるブレークスルーと、学術、産業、社会全体にわたる科学的発見を促進することを目的としている。

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