未來趨勢　人工智慧與電腦技術如何並肩前行？

編譯／高晟鈞

協同設計（Co-Design），意指同時設計軟硬體，是嘗試滿足當今人工智慧計算能力需求的其中一種方法；其中，編譯器扮演一個相當重要的角色。

編譯器（Compilers）是一種電腦程式，它會將某種程式寫成的原始碼，轉換成另一種程式語言。來自中科院的一組研究人員，總結了深度學習與協同設計中，現有的編譯器技術，並提出了自己的框架──Buddy Compiler。

目前來說，依然鮮少有人從協同設計和編譯技術的角度探討深度學習系統；然而，研究團隊認為「編譯技術」可以帶來更多協同設計的機會，從而實現滿足深度學習系統的性能和功耗要求。

2020年後，一種稱為Transformer的網路模型取得巨大成功，ChatGPT便是其中最經典的例子。然而，目前像ChatGPT的人工智慧程序正在達到新的性能瓶頸，需要新的協同設計開發。

深度學習的突破，來自大量參數的使用，而這也無疑增加了對訓練和推理的細算性能需求。因此，工業界和學術界都轉向了特定領域的硬體解決方案，希望通過軟硬件的協同設計，來進一步提高性能。

最近，一個綜合系統已經出現，包括深度學習框架、高性能庫、特定領域編譯器、編程模型、硬體工具流程和協同設計技術。這些組件共同有助於提高深度學習系統的效率和有效性。

目前，有兩種主流的系統用於構建深度學習編譯器：張量虛擬機（Tensor Virtual Machine,簡稱TVM）和多級中間表示（Multi-level lntermediate Representation,簡稱MLIR）。最近，一個包括深度學習框架、高性能庫、特定領域編譯器、編程模型、硬件工具流程和協同設計技術的綜合系統已經出現，。這些組件共同有助於提高深度學習系統的效率和有效性。

作者預測，編譯系統的持續發展將有助於統一快速發展，但過於分散的深度學習領域。

資料來源:TechXplore

※更多ChatGPT相關訊息，請參考【生成式AI創新學院】。

瀏覽 835 次