How d Matrix Is Leveraging ODSAs BoW Die to Die Link to Transform Generative AI Inference fro

Summary

このプレゼンテーションでは、DMatrixがジェネレーティブAIの推論における課題をどのように解決しているかを紹介しています。特に、メモリとコンピュータの統合、チップレット技術の活用、そしてAviatorソフトウェアスタックを通じて、モデルのスケーラビリティと効率性を向上させる方法に焦点を当てています。DMatrixの技術により、トークン生成速度が最大10倍高速化され、電力消費やコストの面でも競争力のあるソリューションが提供されます。この革新により、ジェネレーティブAIの商業化が現実のものとなり、企業が効率的にAIソリューションをスケールアップできる未来が見えてきます。

Takeaways

• 😀 2019年に設立されたダイマトリックスは、ジェネレーティブAIを持続可能で商業的に実現可能なものにするために革新的な技術を開発しています。
• 😀 ジェネレーティブAIの進展は、巨大なモデルのトレーニングと推論（インファレンス）での運用が重要であり、特に推論の効率化が鍵となります。
• 😀 ダイマトリックスは、トークン生成の速度とメモリ帯域幅の問題を解決するために、メモリとコンピュートを統合した新しいアーキテクチャを開発しました。
• 😀 伝統的なアーキテクチャではメモリとコンピュート間のデータ転送が遅く、パフォーマンスに制限がありますが、ダイマトリックスはその課題を解決しています。
• 😀 ジェネレーティブAIの推論には、プロンプト処理、トークン生成、メモリ帯域幅の3つの重要な要素があり、これらを効率化することが求められます。
• 😀 メモリ帯域幅の問題を解決するために、ダイマトリックスはインメモリコンピューティング（メモリ内で計算を行う）技術を導入し、高効率なデータ通信を実現しました。
• 😀 メモリの圧縮とデータタイプのスマートな保存に関して、ダイマトリックスはブロック浮動小数点精度（block floating point）や新しい数値表現形式を採用しています。
• 😀 チップレット技術を使用することで、ダイマトリックスは小さなダイサイズ、高い収率、低コストを実現し、スケーラビリティとパフォーマンスの向上を図っています。
• 😀 ダイマトリックスは、PCIEカード形式でジェネレーティブAI向けのハードウェア（Corsair）を提供し、一般的なAIサーバーとの互換性を確保しています。
• 😀 ソフトウェアスタック「Aviator」を開発し、オープンエコシステムとの統合や、分散推論、モデルの最適化を容易にしています。
• 😀 Corsairカードは、低消費電力、高速トークン生成、およびコストパフォーマンスの優れたパフォーマンスを提供し、ジェネレーティブAIの商業化を支援します。

Q & A

ダイナミクス（dMatrix）のアーキテクチャは、どのようにしてジェネレーティブAIの推論問題を解決しますか？

ダイナミクスは、メモリと計算を統合したデジタルインメモリ計算方式を採用し、メモリ帯域幅の限界を克服しています。このアーキテクチャにより、データの移動を最小化し、高速なトークン生成を実現しています。

トークン生成において、どのようなメモリの問題が発生しますか？

トークン生成は、メモリ帯域幅に依存しており、従来のアーキテクチャでは「メモリの壁」に直面します。この問題を解決するために、ダイナミクスは計算をメモリ内に統合しています。

ダイナミクスのジェネレーティブ推論の解決策における3つの重要なベクトルは何ですか？

ダイナミクスの解決策は、モデルの容量、プロンプト処理、およびトークン生成という3つの重要なベクトルを中心に進められています。

ダイナミクスの「コルセア」カードにはどのような特徴がありますか？

「コルセア」カードは、8つのチップレットを搭載したPCIe Gen 5カードで、150 TB/sの高速メモリ帯域幅を提供します。さらに、パフォーマンスメモリとオフチップ容量メモリを組み合わせ、ジェネレーティブAI推論の高速化を実現しています。

ダイナミクスが採用しているチップレットベースのアーキテクチャは、ジェネレーティブ推論にどのように貢献しますか？

チップレットベースのアーキテクチャは、小型のダイサイズ、改善された歩留まり、コスト削減を実現し、低レイテンシと高帯域幅の通信を提供することで、トークン生成の速度向上に貢献しています。

ダイナミクスのソフトウェアスタック「アヴィエイター」は、どのように機能しますか？

「アヴィエイター」は、AIモデルをダイナミクスのハードウェア向けに最適化するソフトウェアスタックで、モデルの変換、コンパイル、最適化を自動で行い、簡単にデプロイ可能です。

「アヴィエイター」は、どのようにしてジェネレーティブAIの推論の分散処理をサポートしていますか？

「アヴィエイター」は、複数のカードやサーバーにワークロードを分散する機能を提供し、大規模なジェネレーティブモデルに対応しています。これにより、スケーラブルな推論を可能にします。

ダイナミクスのジェネレーティブ推論ソリューションは、従来の解決策と比較してどのようなパフォーマンス向上を提供しますか？

ダイナミクスの解決策は、トークン生成速度で最大10倍、価格性能比で最大5倍の向上を提供し、従来のソリューションに比べて高速かつ効率的な推論が可能です。

ジェネレーティブAIの推論を商業的に実行可能にするために、ダイナミクスがどのようなアプローチを採っていますか？

ダイナミクスは、メモリ帯域幅、計算性能、電力効率を最適化し、コストパフォーマンスの向上を目指して、商業的に実行可能なジェネレーティブAI推論ソリューションを提供しています。

ダイナミクスはどのようにしてエコシステムとの協力を促進していますか？

ダイナミクスは、オープンエコシステムとの協力を強化し、複数のAIサーバーとの互換性を持たせ、システムインテグレーターと連携して、ジェネレーティブAI推論ソリューションの導入を容易にしています。