ニューラルネットワークのハードウェアアクセラレーションに関する包括的な調査
分析
この調査論文は、深層学習のハードウェアアクセラレーション技術に関する包括的な概要を提供し、モデルサイズの増大と展開の多様性により効率的な実行がますます重要になっていることに対応しています。ハードウェアアクセラレータ、最適化戦略、およびこの分野における未解決の課題の全体像を理解しようとする研究者や実務者にとって価値があります。
重要ポイント
参照
“この調査では、GPUやテンソルコアアーキテクチャ、ドメイン固有のアクセラレータ（TPU/NPUなど）、FPGAベースの設計、ASIC推論エンジン、およびLPU（言語処理ユニット）などの新しいLLMサービングアクセラレータ、インメモリ/ニアメモリコンピューティング、ニューロモーフィック/アナログアプローチなど、深層学習のハードウェアアクセラレーションの技術的状況をレビューしています。”