SuperCode: Sustainability PER AI-driven CO-DEsign

要約

現在、データ集約型の科学アプリケーションでは、世界をリードする科学を提供するために膨大な量のコンピューティング リソースが必要です。
気候緊急事態により、科学的発見のために資源（エネルギーなど）を無制限に使用することはもはや受け入れられないことが明らかになりました。
将来のコンピューティング ハードウェアはエネルギー効率が大幅に向上すると予想されますが、より適切に最適化されたソフトウェアがなければ、その可能性を最大限に発揮することはできません。
このビジョン ペーパーでは、特殊なラージ言語モデル (ChatGPT など) を使用して、新しいコンピューティング ハードウェア向けに効率的なコードを効果的に生成する、一般的な AI 主導の共同設計方法論を提案します。
持続可能性を重要なパフォーマンス指標として、2 つの電波天文学アプリケーションを使用して方法論を検証する方法について説明します。
この文書は、承認された SuperCode プロジェクト提案の修正版です。
このプロジェクトの背後にあるビジョンを紹介し、オープン サイエンスと透明性の精神に基づいた取り組みを広めるため、この形式でこのプロジェクトをここに提示します。
さらなる目的は、フィードバックを収集し、潜在的なコラボレーション パートナーやユースケースをプロジェクトに参加するよう招待することです。

要約(オリジナル)

Currently, data-intensive scientific applications require vast amounts of compute resources to deliver world-leading science. The climate emergency has made it clear that unlimited use of resources (e.g., energy) for scientific discovery is no longer acceptable. Future computing hardware promises to be much more energy efficient, but without better optimized software this cannot reach its full potential. In this vision paper, we propose a generic AI-driven co-design methodology, using specialized Large Language Models (like ChatGPT), to effectively generate efficient code for emerging computing hardware. We describe how we will validate our methodology with two radio astronomy applications, with sustainability as the key performance indicator. This paper is a modified version of our accepted SuperCode project proposal. We present it here in this form to introduce the vision behind this project and to disseminate the work in the spirit of Open Science and transparency. An additional aim is to collect feedback, invite potential collaboration partners and use-cases to join the project.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google