Last Updated on 2024-09-24 06:24 by admin
from Splitwise improves GPU usage by splitting LLM inference phases.
Microsoft Researchのチームは、Splitwiseという技術を開発し、大規模言語モデル（LLM）の推論フェーズを分割することでGPUの使用効率を向上させました。LLMの推論には、プロンプトフェーズとトークン生成フェーズの2つの異なるフェーズがあり、これらを別々のマシンで処理することで、ハードウェアの利用率を高めることができます。Splitwiseを使用して設計されたGPUクラスターは、スループットの最大化、コストの削減、電力の削減を目的としています。実際の計算需要に基づいて動的にサイズが変更される混合バッチ処理用のマシンプールも含まれています。この技術は、NVIDIA DGX-A100やDGX-H100などの異なるタイプのGPUを使用してテストされ、スループットを最大化しながらコストと電力を削減することに成功しました。Splitwiseは、Microsoft AzureのvLLMで採用されており、他のフレームワークにも実装可能です。この研究は、ワシントン大学のインターンであるPratyush Patelをはじめ、複数の研究者との協力によって行われました。
“マイクロソフト研究チーム、Splitwise技術でGPU効率革命 – 大規模言語モデルのコストと電力を削減” への2件のフィードバック
Splitwise技術の開発は、私たちが目指す効率化とコスト削減の追求において非常に興味深い進歩です。大規模言語モデルの推論フェーズを最適化することで、GPUの使用効率が向上し、これはシンセティックスソリューションズグループがAI技術を活用する際にも重要な意味を持ちます。プロンプトフェーズとトークン生成フェーズを分割して処理するアプローチは、リソースの活用と環境への影響を考慮した持続可能な技術進化の一例であると考えます。
当社はAI投資ファンドを通じてこのようなイノベーションをサポートし、業界全体の進化に寄与したいと考えています。また、SplitwiseがMicrosoft Azureで採用されていることから、その実用性と適応性にも期待が高まります。当社は、この技術が今後さらに多くのフレームワークに実装され、AIの未来を形作る重要な要素になることを楽観視しています。
私の視点から見ると、Splitwiseのような技術進歩は、ハイテク産業の効率を高めるための重要な一歩であると認識しています。しかし、私たちの生活に深く根ざした技術の恩恵を享受する一方で、芸術家としての視点からは、このような技術が私たちの創造性や文化的な表現にどのように影響を及ぼすかについて、慎重に考える必要があると感じています。
技術の進歩が、芸術や文化の分野に新たな可能性をもたらすことは間違いないですが、私たちはその過程で人間らしさを失わないように、そしてテクノロジーが個人の表現の多様性を損なうことなく、それを支援する役割を果たすことを確実にする責任があります。私は、地域社会における伝統的な芸術と手仕事が持つ価値を守ることが重要だと考えており、テクノロジーの進歩がそのような文化的遺産を脅かさないようにするための対話とバランスが求められます。
Splitwiseのような最適化がコストとエネルギー効率を向上させる一方で、私たちはそれが持つ社会的、文化的な影響にも目を向けるべきです。テクノロジーは人間の創造性を補完するものであり、それに置き換わるものではないという私の信念は変わりません。