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엔비디아, GPU 설계 가속화를 위한 AI 데이터세트 구축을 돕기 위한 대회 공동 개최

QM달려

2 420 2 2024.07.10 08:38

<div style="text-align: center; "><br></div><div style="text-align: center; "><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2024/07/10/12cd049962d82ae955e722556d06f859.webp" alt="퀘이사존"><br></div><div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199, 199, 199) rgb(199, 199, 199) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td width="800" style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199, 199, 199) rgb(199, 199, 199);"><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    </p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    대규모 언어 모델(LLM)은 인상적인 콘텐츠 생성 능력에도 불구하고 하드웨어 설계에는 그다지 뛰어나지 않습니다. 이러한 약점은 모델을 훈련할 하드웨어 설계 데이터가 부족하기 때문이라고 생각한 Nvidia, Georgia Institute of Technology 및 기타 회사는 필요한 오픈소스 공개 데이터 세트를 만드는 데 도움이 되는 콘테스트를 조직했습니다.
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    엔비디아의 설계 자동화 연구 책임자인 하오싱(마크) 렌은 최근 X(이전 명칭: Twitter)에 대한 협업을 발표했습니다. 렌은 하드웨어 설계에 특화된 고품질 데이터의 부족이 "LLM 지원 하드웨어 설계의 병목 현상 중 하나"라고 말했습니다. 이러한 단점을 해결하기 위해 엔비디아와 다른 회사들은 LLM 지원 하드웨어 코드 생성에 대한 ICCAD 경연 대회를 조직했습니다.
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    LLM 지원을 통해 GPU 및 기타 하드웨어를 설계하려는 현재의 노력에는 "광범위한 인간 상호 작용"이 필요합니다. LLM이 만든 설계는 종종 합성이 불가능하거나 기능적이지 않거나 너무 단순하거나 비실용적입니다. 연구자들은 이것이 사전 학습 중에 고품질 하드웨어 설계 데이터에 대한 노출이 부족하기 때문이라고 생각합니다.</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><br></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><br></p></td></tr></tbody></table></div><div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199, 199, 199) rgb(199, 199, 199) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody></tbody></table><p style="line-height: 2;"></p></div><div style="text-align: center; "><span><br></span></div><div><blockquote class="twitter-tweet" align="center"><p lang="en" dir="ltr">The lack of high-quality data is commonly regarded as one of the bottlenecks for LLM-Assisted Hardware Design. To develop an open-source, large-scale, high-quality dataset, we are co-organizing the LLM4HWDesign contest @ <a href="https://twitter.com/ICCAD?ref_src=twsrc%5Etfw">@ICCAD</a>  with EIC Lab <a href="https://twitter.com/Gatech?ref_src=twsrc%5Etfw">@GaTech</a>.   <a href="https://t.co/qvwLZUlOVh">https://t.co/qvwLZUlOVh</a></p>— Haoxing (Mark) Ren (@HaoxingMarkRen) <a href="https://twitter.com/HaoxingMarkRen/status/1810320949595828592?ref_src=twsrc%5Etfw">July 8, 2024</a></blockquote>

</div><div style="text-align: center; "><span><br></span></div><div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199, 199, 199) rgb(199, 199, 199) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td width="800" style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199, 199, 199) rgb(199, 199, 199);"><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    조직자들은 내부 대규모 Verilog 코드 데이터 세트를 사용하여 Nvidia 프로젝트 중 하나의 성공을 알아차린 후, 현재의 Verilog 코드 데이터 세트를 풍부하게 하기로 결정했습니다. 이 대회는 결국 오픈 소스가 될 대규모 고품질 하드웨어 설계 코드 데이터 세트를 구축하는 것을 목표로 합니다.
<span style="font-size: 12pt;"></span></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    LLM4HWDesign 경연 대회는 두 단계로 진행됩니다. 첫 번째 단계인 데이터 샘플 수집은 2024년 8월 10일에 끝납니다. 8월 20일부터 10월 1일까지 두 번째 단계에서는 1단계에서 수집한 데이터 세트를 개선하고 미세 조정합니다. 1단계에서 데이터 세트를 수집할 때 경연 대회 참가자는 기존 Verilog 데이터 세트로 시작하여 확장합니다.
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    2단계에서 참가자는 데이터 필터링을 사용하여 품질이 낮은 데이터를 제거하고 수집된 데이터 샘플에 대한 보다 정확한 설명을 자동으로 생성하는 기술을 개발합니다. 마지막으로 LLM의 학습 과정을 돕기 위한 라벨링 전략을 만듭니다.
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">
</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    LLM4HWDesign 경연대회의 수상자는 2024년 10월 말에 열리는 IEEE/ACM의 컴퓨터 지원 설계 국제 컨퍼런스에서 발표됩니다. Nvidia와 National Science Foundation이 경연대회를 후원하고 있으며, 경연대회에서 수여하는 인정 외에도 다음과 같은 귀중한 상이 수여됩니다.</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><br></p></td></tr></tbody></table><p style="line-height: 2;"></p></div><div style="text-align: center; "><br></div><div style="text-align: center;"><i style="background-color: initial; color: rgb(255, 153, 0);">※ 퀘이사존 공식 기사가 아닌 해외 뉴스/기사를 번역한 것으로, 퀘이사존 견해와 주관은 포함되어 있지 않습니다.</i></div><div style="text-align: center;"><i style="background-color: initial; color: rgb(255, 153, 0);"><br></i></div><div style="text-align: center;">
</div>

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