RIFT：強化学習を用いたLLMアクセラレータの障害評価に関するスケーラブルな方法論

この記事では、LLMアクセラレータの障害を評価するための方法論であるRIFTを紹介しています。スケーラビリティを実現するために強化学習を活用しています。大規模言語モデル向けに設計されたハードウェアの信頼性と性能の向上に焦点を当てています。