ME AI ニュース：SemiAnalysisのDylan Patelとの技術インタビューで、彼はAIのパフォーマンスと効率の最大の向上は、単に高速なチップを作るだけでなく、ハードウェア・ソフトウェア協調設計からもたらされると指摘した。Patelは、ニューラルネットワークアーキテクチャ、コンパイラ、ランタイムシステムをGPU、TPU、および新興のAIアクセラレータの能力と密接に統合することで、スループットを大幅に向上させ、コストを削減できると説明した。議論では、メモリレイアウト、インターコネクト使用、演算融合の全体最適化が、推論レイテンシとトレーニングエネルギー消費をどのように大幅に削減するかの例が強調された。Patelはこのアプローチを、純粋にハードウェア主導の方法と対比し、ソフトウェアスタックがその利点に合わせてチューニングされていない場合、汎用アクセラレータは性能不足に陥る可能性があると述べた。この部分では、長期的なトレンドにも触れ、将来のAIプラットフォームはますます垂直統合され、モデル設計、フレームワーク、チップが共同開発されるようになると示唆している。同氏は、この協調設計パターンが、データセンターの電力、放熱、コスト制約の中でAIの拡張を継続するために不可欠であると考えている。（出典：MLion）
ハードウェア-ソフトウェア協調設計がなぜAIの真の100倍の向上なのか