論文の概要: The Compute ICE-AGE: Invariant Compute Envelope under Addressable Graph Evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16736v1
• Date: Tue, 17 Feb 2026 20:57:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-20 15:21:28.25523
• Title: The Compute ICE-AGE: Invariant Compute Envelope under Addressable Graph Evolution
• Title（参考訳）: Compute ICE-AGE: Invariant Compute Envelope under Addressable Graph Evolution
• Authors: Raymond Jay Martin,
• Abstract要約: 本稿では,決定論的セマンティックステート基板のC++実装による実運用結果について述べる。 システムは実装前に数学的に特定され、CPU常駐グラフエンジンとして実現された。 その結果、スケーリングは推論バウンドな再計算ではなく、メモリキャパシティによって制御される経験的不変な熱力学機構が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: This paper presents empirical results from a production-grade C++ implementation of a deterministic semantic state substrate derived from prior formal work on Bounded Local Generator Classes (Martin, 2026). The system was mathematically specified prior to implementation and realized as a CPU-resident graph engine operating under bounded local state evolution. Contemporary inference-driven AI architectures reconstruct semantic state through probabilistic recomposition, producing compute cost that scales with token volume and context horizon. In contrast, the substrate described here represents semantic continuity as a persistent, addressable memory graph evolved under a time-modulated local operator g(t). Work is bounded by local semantic change Delta s, independent of total memory cardinality M. Empirical measurements on Apple M2-class silicon demonstrate invariant traversal latency (approximately 0.25 to 0.32 ms), stable CPU utilization (approximately 17.2 percent baseline with Delta CPU approximately 0 to 0.2 percent), and no scale-correlated thermal signature across 1M to 25M node regimes under sustained operation. Measured per-node density ranges from approximately 1.3 KB (Float64 baseline) to approximately 687 bytes (compressed Float32 accounting). Under binary memory accounting, this yields a 1.6 billion node capacity projection within a 1 TiB envelope. These results indicate an empirically invariant thermodynamic regime in which scaling is governed by memory capacity rather than inference-bound recomposition. The Compute ICE-AGE is defined as the Invariant Compute Envelope under Addressable Graph Evolution, and the empirical evidence presented demonstrates this regime up to 25M nodes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,境界ローカルジェネレータクラス (Martin, 2026) の事前の形式的作業から導かれる決定論的意味的状態基質のC++実装による実験結果について述べる。 このシステムは実装前に数学的に特定され、バウンドローカル状態の進化の下で動作しているCPU常駐グラフエンジンとして実現された。 現代の推論駆動型AIアーキテクチャは、確率的再構成を通じてセマンティックステートを再構築し、トークンボリュームとコンテキスト水平線でスケールする計算コストを生成する。 対照的に、ここで記述された基質は、時間変調された局所作用素 g(t) の下で進化した永続的でアドレス可能なメモリグラフとして意味的連続性を表す。 Apple M2級シリコンの実証測定では、不変のトラバースレイテンシ(約0.25から0.32ms)、安定したCPU利用(約17.2%、Delta CPUは約0から0.2%)、持続運用中の1Mから25Mノードのスケール関連熱的シグネチャは存在しない。 測定されたノードごとの密度は、約1.3KB(Float64ベースライン)から約687バイト(圧縮されたFloat32会計)まで様々である。 バイナリメモリアカウントでは、1 TiBエンベロープ内で16億のノード容量のプロジェクションが生成される。 これらの結果は、スケーリングが推論バウンドな再計算ではなく、メモリキャパシティによって制御される経験的不変な熱力学状態を示している。 Compute ICE-AGE は Invariant Compute Envelope under Addressable Graph Evolution として定義されている。

関連論文リスト

• BPDQ: Bit-Plane Decomposition Quantization on a Variable Grid for Large Language Models [56.504879072674015]
  本稿では,ビットプレーンとスカラー係数による可変量子化グリッドを構成するビットプレーン分解量子化(BPDQ)を提案する。 BPDQは、1つのGTX 3090上でQwen2.5-72Bを83.85%のGSM8Kの精度で提供できる(ただし16ビットでは90.83%)。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-04T02:54:37Z)
• A Lindblad-Pauli Framework for Coarse-Grained Chaotic Binary-State Dynamics [0.0]
  我々は、駆動ダッフィング発振器の粗粒度左/右の統計情報を2時間2$密度行列表現に埋め込む2状態フレームワークを開発した。 対角状態の場合、GKSL力学は古典的な二状態方程式に還元される。 我々は閉形式解、明示的なクラウス表現、時間的一階マルコフ仮定の実用的な診断を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-19T03:27:05Z)
• A general optimization framework for mapping local transition-state networks [0.0]
  局所遷移状態ネットワークは、観測された振る舞いを説明する障壁アーキテクチャを明らかにする。 本稿では,多目的エクスプローラーと二層最小モードカーネルを結合することにより,局所的カバレッジを体系的に拡張する汎用最適化フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-30T13:54:10Z)
• Scaling Linear Attention with Sparse State Expansion [62.749291436866606]
  トランスフォーマーアーキテクチャは、2次計算と線形メモリ成長による長期コンテキストシナリオに苦慮している。 より効率的な文脈圧縮を実現するための2つの重要な革新を提案する。 まず、情報分類として状態更新を概念化し、線形注意のための行スパース更新定式化を導入する。 次に、スパースフレームワーク内にスパース状態拡張(SSE)を示し、コンテキスト状態を複数のパーティションに拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-22T13:27:31Z)
• Sparse VideoGen2: Accelerate Video Generation with Sparse Attention via Semantic-Aware Permutation [84.00166854547241]
  拡散変換器(DiT)はビデオ生成に必須であるが,注意の2次複雑さにより遅延が著しく低下する。 SVG2は,識別精度を最大化し,無駄を最小化する学習自由フレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-24T21:30:29Z)
• Boosting the effective performance of massively parallel tensor network state algorithms on hybrid CPU-GPU based architectures via non-Abelian symmetries [0.0]
  Wigner-Eckhart定理に基づく非アベリア対称性関連テンソル代数は、従来のテンソルネットワーク層から完全に分離されている。 我々は、計算複雑性の観点からarXiv:2305.05581で報告された結果に対し、桁違いの性能向上を達成した。 提案手法の有効性能は250-500TFLOPSと推定される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-23T07:49:53Z)
• Combating Mode Collapse in GANs via Manifold Entropy Estimation [70.06639443446545]
  Generative Adversarial Networks (GAN) は、様々なタスクやアプリケーションにおいて魅力的な結果を示している。 GANのモード崩壊問題に対処するための新しいトレーニングパイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-25T12:33:31Z)

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。