論文の概要: Beyond Moore's Law: Harnessing the Redshift of Generative AI with Effective Hardware-Software Co-Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06531v1
- Date: Wed, 09 Apr 2025 02:10:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-10 13:05:36.671863
- Title: Beyond Moore's Law: Harnessing the Redshift of Generative AI with Effective Hardware-Software Co-Design
- Title（参考訳）: ムーアの法則を超えて - 効果的なハードウェア・ソフトウェア共同設計による生成AIの再シフト
- Authors: Amir Yazdanbakhsh,
- Abstract要約: ムーアの法則はコンピュータ・アーキテクチャとシステム・デザインの柱として機能している。
従来の切り離されたシステム設計哲学は、ますます時代遅れになっている。
ハードウェアとソフトウェアの共同設計は、最近のイノベーションではない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.844877705406883
- License:
- Abstract: For decades, Moore's Law has served as a steadfast pillar in computer architecture and system design, promoting a clear abstraction between hardware and software. This traditional Moore's computing paradigm has deepened the rift between the two, enabling software developers to achieve near-exponential performance gains often without needing to delve deeply into hardware-specific optimizations. Yet today, Moore's Law -- with its once relentless performance gains now diminished to incremental improvements -- faces inevitable physical barriers. This stagnation necessitates a reevaluation of the conventional system design philosophy. The traditional decoupled system design philosophy, which maintains strict abstractions between hardware and software, is increasingly obsolete. The once-clear boundary between software and hardware is rapidly dissolving, replaced by co-design. It is imperative for the computing community to intensify its commitment to hardware-software co-design, elevating system abstractions to first-class citizens and reimagining design principles to satisfy the insatiable appetite of modern computing. Hardware-software co-design is not a recent innovation. To illustrate its historical evolution, I classify its development into five relatively distinct ``epochs''. This post also highlights the growing influence of the architecture community in interdisciplinary teams -- particularly alongside ML researchers -- and explores why current co-design paradigms are struggling in today's computing landscape. Additionally, I will examine the concept of the ``hardware lottery'' and explore directions to mitigate its constraining influence on the next era of computing innovation.
- Abstract（参考訳）: ムーアの法則は、何十年もの間、コンピュータアーキテクチャとシステム設計の柱として機能し、ハードウェアとソフトウェアの明確な抽象化を促進してきた。
この伝統的なムーアのコンピューティングパラダイムは両者の溝を深くし、ソフトウェア開発者はハードウェア固有の最適化を深く掘り下げることなく、ほぼ指数関数的なパフォーマンス向上を達成できる。
しかし今日、ムーアの法則(かつては絶え間ないパフォーマンス向上が漸進的な改善へと減少している)は、必然的な物理的障壁に直面している。
この停滞は、従来のシステム設計哲学の再評価を必要とする。
ハードウェアとソフトウェアの厳密な抽象化を維持する従来の分離されたシステム設計哲学は、ますます廃れつつある。
かつてはソフトウェアとハードウェアの境界線は急速に解消され、共同設計に置き換えられた。
コンピューティングコミュニティにとって、ハードウェアとソフトウェアの共同設計へのコミットメントを強化し、一流の市民にシステム抽象化を高め、モダンコンピューティングの難解な欲求を満たすために設計原則を再考することが不可欠である。
ハードウェアとソフトウェアの共同設計は、最近のイノベーションではない。
その歴史的進化を説明するために、私はその発展を5つの比較的異なる「エポック」に分類する。
この記事では、特にML研究者とともに、学際的なチームにおけるアーキテクチャコミュニティの影響の高まりを強調し、今日のコンピューティングの状況において、現在の共同設計パラダイムが苦労している理由について説明する。
また、「ハードウェア宝くじ」の概念を検証し、コンピューティングイノベーションの次の時代におけるその制約的な影響を緩和するための方向性を探る。
関連論文リスト
- Contemporary Software Modernization: Perspectives and Challenges to Deal with Legacy Systems [48.33168695898682]
2000年代初頭に研究テーマとして「ソフトウェア近代化」が登場した。
文学では膨大な量の著作があるにもかかわらず、かなりの限界がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-04T15:49:52Z) - An Abstraction Hierarchy Toward Productive Quantum Programming [0.3640881838485995]
本稿では,量子ソフトウェア工学を支援する抽象階層を提案する。
現在の技術で見られるプログラミング、実行、ハードウェアモデル間の重複の結果について論じる。
私たちの研究は、量子プログラミングにおける具体的な概念上の課題とギャップを指していますが、第一のテーマは、進化は抽象的階層についての考え方に直感的に焦点を当てることです。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-22T18:48:36Z) - Efficient and accurate neural field reconstruction using resistive memory [52.68088466453264]
デジタルコンピュータにおける従来の信号再構成手法は、ソフトウェアとハードウェアの両方の課題に直面している。
本稿では,スパース入力からの信号再構成のためのソフトウェア・ハードウェア協調最適化を用いた体系的アプローチを提案する。
この研究は、AI駆動の信号復元技術を進歩させ、将来の効率的で堅牢な医療AIと3Dビジョンアプリケーションへの道を開く。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-15T09:33:09Z) - Resistive Memory-based Neural Differential Equation Solver for Score-based Diffusion Model [55.116403765330084]
スコアベースの拡散のような現在のAIGC法は、迅速性と効率性の点で依然として不足している。
スコアベース拡散のための時間連続型およびアナログ型インメモリ型ニューラル微分方程式解法を提案する。
我々は180nmの抵抗型メモリインメモリ・コンピューティング・マクロを用いて,我々の解を実験的に検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-08T16:34:35Z) - Random resistive memory-based deep extreme point learning machine for
unified visual processing [67.51600474104171]
ハードウェア・ソフトウェア共同設計型, ランダム抵抗型メモリベース深部極点学習マシン(DEPLM)を提案する。
我々の共同設計システムは,従来のシステムと比較して,エネルギー効率の大幅な向上とトレーニングコストの削減を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-14T09:46:16Z) - The Grand Illusion: The Myth of Software Portability and Implications
for ML Progress [4.855502010124377]
我々は、さまざまなハードウェアタイプにわたるメインストリームMLフレームワークのポータビリティについて、大規模な研究を行っている。
フレームワークは他のハードウェアに移植すると、主要な機能の40%以上を失う可能性がある。
この結果から,ハードウェアの専門化が機械学習研究のイノベーションを妨げることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-12T22:11:55Z) - Physical Computing for Materials Acceleration Platforms [81.09376948478891]
我々は、MAPs研究プログラムの一環として、新しい素材の探索を加速する同じシミュレーションとAIツールが、根本的に新しいコンピュータ媒体の設計を可能にすると論じている。
シミュレーションに基づくMAPプログラムの概要を述べる。
我々は、材料研究者と計算機科学者の革新的なコラボレーションの新たな時代を導入することを期待している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-17T23:03:54Z) - A Co-design view of Compute in-Memory with Non-Volatile Elements for
Neural Networks [12.042322495445196]
次世代のコンピューティングハードウェアにおいて,コンピュート・イン・メモリがいかに重要な役割を果たすかを論じる。
非揮発性メモリベースのクロスバーアーキテクチャは、アナログプロセスを使用して行列ベクトル乗算演算を並列化するエンジンの心臓を形成する。
クロスバーアーキテクチャは、時にはニューロモルフィックアプローチと呼ばれ、将来のコンピュータにおいて重要なハードウェア要素となる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-03T15:59:46Z) - A modular software framework for the design and implementation of
ptychography algorithms [55.41644538483948]
我々は,Pychographyデータセットをシミュレートし,最先端の再構築アルゴリズムをテストすることを目的とした,新しいptychographyソフトウェアフレームワークであるSciComを紹介する。
その単純さにもかかわらず、ソフトウェアはPyTorchインターフェースによる高速化処理を利用する。
結果は合成データと実データの両方で示される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-06T16:32:37Z) - Enabling Design Methodologies and Future Trends forEdge AI:
Specialization and Co-design [37.54971466190214]
エッジAI開発スタック全体にまたがる、最新の可能な設計方法論に関する包括的な調査を提供する。
効率的なエッジAI開発のための重要な手法は、単層特殊化とクロス層共同設計である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-25T16:29:55Z) - Learned Hardware/Software Co-Design of Neural Accelerators [20.929918108940093]
ディープラーニングソフトウェアスタックとハードウェアアクセラレータは多様で広大な。
以前の作業では、ハードウェアアーキテクチャとは別途ソフトウェア最適化を検討し、検索スペースを効果的に削減した。
本稿では,ハードウェア/ソフトウェアの共同設計として,共同設計空間における望ましい点を自動的に識別することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-05T15:12:52Z)
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。