最新の大規模言語モデル（LLMs）は、自然言語処理の分野に革命をもたらしていますが、これらのモデルをリアルタイムで稼働させるための計算コストがボトルネックとなっています。この問題に対処するために、AIインフラの最前線では、ハードウェアとソフトウェアの共同設計が注目されています。
共同設計では、アルゴリズムやフレームワーク、ハードウェアのアーキテクチャを一緒に設計することで、パフォーマンスやレイテンシー、エネルギー効率を最適化します。
特に、AIアクセラレータや低精度演算、メモリ階層の最適化などの技術が、LLMの効率を向上させています。さらに、モデルの圧縮やコンパイラの最適化、動的バッチ処理などのソフトウェアの工夫も貢献しています。
大手企業やAIインフラ企業による実際の応用事例が、そのパフォーマンスの高さを証明しています。近い将来、LLMsはさらに複雑になり、さまざまな形態のデータ処理が求められるため、ハードウェアとソフトウェアの共同設計は進化し続けるでしょう。
出典 : Optimizing LLM Inference with Hardware-Software Co-Design https://aithority.com/machine-learning/optimizing-llm-inference-with-hardware-software-co-design/
