論文の概要: Loom: A Scalable Analytical Neural Computer Architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.08816v1
• Date: Thu, 09 Apr 2026 23:11:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-13 17:57:53.610615
• Title: Loom: A Scalable Analytical Neural Computer Architecture
• Title（参考訳）: Loom: スケーラブルな分析型ニューラルネットワークアーキテクチャ
• Authors: Mehmet Kerem Turkcan,
• Abstract要約: ループ変換器内でCからコンパイルされたプログラムを実行するコンピュータアーキテクチャであるLoomを提案する。 各フォワードパスは1つの命令を実行し、プログラムカウンタがゼロになるまでモデルを反復的に適用する。 フルマシン状態は、mathbbRd の 1 つのテンソル $X の n$ の固定サイズに存在する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Loom, a computer architecture that executes programs compiled from C inside a looped transformer whose weights are derived analytically. The architecture implements a 22-opcode instruction set in 8 transformer layers. Each forward pass executes one instruction; the model is applied iteratively until the program counter reaches zero. The full machine state resides in a single tensor $X \in \mathbb{R}^{d \times n}$ of fixed size, and every step has fixed cost for fixed $d$ and $n$, independent of program length or execution history. The default configuration uses $d = 155$ and $n = 1024$, yielding 4.7 million parameters and 928 instruction slots. A compact configuration at $d = 146$ and $n = 512$ suffices for a 9$\times$9 Sudoku solver (284 instructions). The weights are program-independent: programs live in the state tensor, and the same fixed-weight model executes any compiled program. We make Loom source code publicly available at https://github.com/mkturkcan/Loom.
• Abstract（参考訳）: 重みを解析的に導出するループ変換器内でCからコンパイルされたプログラムを実行するコンピュータアーキテクチャであるLoomを提案する。 このアーキテクチャは、22オプコード命令セットを8層に実装している。 各フォワードパスは1つの命令を実行し、プログラムカウンタがゼロになるまでモデルを反復的に適用する。 フルマシン状態は、固定サイズのテンソル$X \in \mathbb{R}^{d \times n}$に存在し、各ステップは、プログラムの長さや実行履歴によらず、固定された$d$と$n$に対して固定コストを持つ。 デフォルト設定では$d = 155$と$n = 1024$を使用し、4.7百万のパラメータと928の命令スロットを生成する。 コンパクトな構成は$d = 146$、$n = 512$ suffices for a 9$\times$9 Sudoku solver (284 instructions)である。 プログラムは状態テンソルに存在し、同じ固定重みモデルはコンパイルされたプログラムを実行する。 Loomのソースコードはhttps://github.com/mkturkcan/Loom.comで公開しています。

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