새해 소망

매년 나는 예측 기사. 이는 업계 내 많은 사람들의 아이디어를 조합한 것이며, 많은 예측은 다소 이기적인 반면, 마음에서 우러나오는 예측도 있습니다. 또는 아마도 기대라기보다는 꿈일 수도 있습니다. 저는 그중 일부, 특히 우리 업계와 업계의 지속 가능성을 추구하는 사람들에게서 희망을 봅니다.

검증과 마찬가지로 그 목적을 설명하는 두 단어, 즉 검증과 검증이 있습니다. 검증은 설계가 사양과 일치하는지 보여주는 행위인 반면, 검증은 사양이 원하는 것인지 확인하는 것입니다. 하나는 내부를 바라보는 것이고, 다른 하나는 좀 더 외부를 바라보는 것입니다. 지속가능성에 있어서도 마찬가지이다.

지속 가능성에는 두 가지 측면이 있습니다. 우리는 모든 일을 가장 지속 가능한 방식으로 수행하고 있습니까? 그리고 우리가 만드는 것이 보다 지속 가능한 미래로 이어지는가?

지속 가능한 방식으로 일하기

검증에 대해 생각해 보면 엄청난 양의 시간과 노력이 낭비되고 필요하지 않은 엄청난 양의 계산이 필요하다는 것을 알 수 있습니다. 사용되는 방법론은 솔직히 말해서 유치합니다. 업계 최고의 인재들은 효율성에 대한 개념이 전혀 없는 방법론을 제시하는 데 실패했습니다. 우리는 불가능한 일이며 결코 종결에 도달할 수 없다고 말하면서 공중에 팔을 휘두릅니다. 그러나 업계가 생각해 낼 수 있는 최선의 방법은 부양책을 추진하고 임시 점검을 수행하여 묵시적 적용 범위 데이터를 수집하는 무작위 방법론입니다.

오늘날 정의된 제한된 무작위 테스트 패턴 방법론은 더 많은 시뮬레이터 라이센스 판매를 촉진하고 설계 크기의 증가로 인해 이를 에뮬레이터로 변경했습니다. 그러나 적용 범위는 진정한 완전성이나 최적의 자극 세트에 대해 생각하는 것이 거의 불가능하고 동일한 사항이 필요한 것보다 아마도 수십억 배 더 많이 재검증되는 방식으로 정의됩니다.

저는 일부 회사가 업계의 여러 문제에 대한 진정한 계층적 접근 방식에 대해 생각하기 시작하고 검증이 다시 생각되어야 하는 것을 보고 매우 기쁩니다. 세부적인 모델에서 추상 모델을 자동으로 생성하는 것이 핵심 요소입니다. 블록 수준의 검증은 통합 검증 또는 기타 더 높은 형태의 검증에 사용할 수 있는 더 높은 수준의 모델을 생성해야 합니다. 생성된 모델은 더 높은 수준의 검증 목적에 따라 다릅니다. 예를 들어, 상위 수준 모델은 타이밍에 대한 추상 함수 및 통계 모델일 수도 있고, 블록에서 다루지 않은 일련의 패턴과 상태를 발견하면 경고를 표시하는 I/O 모델을 캡처할 수도 있습니다. 레벨 확인. 가능성은 너무 많습니다.

그렇다면 디자인에는 효율성이 있습니다. 기업들이 이 작업과 관련된 칩 오류 횟수를 기반으로 전력 소비를 줄이기 위해 열심히 노력하고 있는 것은 분명합니다. 업계에는 효율성을 찾고 효율성의 영향을 확인하는 데 도움이 되는 훨씬 더 나은 도구가 필요합니다.

지속가능한 미래를 위한 물건 만들기

당신이 하고 있는 일이 당신의 제품이 출시되기 전보다 더 에너지 효율적인 세상을 만들고 있습니까? 이전 세대보다 와트당 더 많은 작업을 수행하는 프로세서를 생산하는 등 대답하기가 매우 쉬운 경우도 있습니다. 그러나 여기에는 여러 수준이 있습니다.

한 가지 생각 패턴이 오랫동안 나를 방해했습니다. 소프트웨어 프로그래밍 패러다임은 너무 확고해서 업계에서는 이를 보존하기 위해 무엇이든 할 것입니다. 심지어 너무 비효율적이어서 폐기하고 다른 것으로 교체해야 하는 경우에도 마찬가지입니다. 소프트웨어에 더 많은 시간이 필요할 수 있지만 제품의 에너지 효율성은 훨씬 더 높아질 것입니다. 예를 들어, 범용 CPU를 사용하여 ML을 수행하는 사람은 누구입니까? 더 적합한 대안을 찾기 전에 한동안 그렇게 했지만 잘못된 처리 아키텍처를 계속 사용하는 다른 작업도 많이 있습니다.

마찬가지로, AI/ML 내에서 연구자들은 불필요하게 높은 정밀도에 대한 필요성을 줄여 왔습니다. 처음에는 다른 것이 없어서 사용했는데, 완전 정밀도 부동소수점을 사용하는 것은 너무 많은 에너지를 낭비합니다. 에지 추론이 없으면 제품이 불가능하기 때문에 에지 추론이 더 빠르게 개선되었습니다. 그러나 학습 에너지를 대폭 줄이는 데에는 훨씬 더 많은 생각이 필요합니다.

그리고 지속 가능성에 대한 모든 개념을 무시하는 제품 종류가 있습니다. 그들의 유일한 존재 이유는 환경을 희생시키면서 돈을 버는 것입니다. 제가 항상 선택하는 예는 추천 엔진입니다. 이 어리석음을 멈출 수 있을까? 그들은 작동하지 않으며 좋은 목적도 없습니다. 이러한 제품에 종사하는 사람들은 자신의 재능을 어디에 배치하고 있는지 다시 생각해보고, 사회의 이익을 위한 것으로 바꿀 기회가 있다면 그렇게 하십시오.

우리 산업은 사회의 모든 측면에 영향을 미칠 수 있는 엄청난 힘을 가지고 있습니다. 나는 우리가 합리적인 실적을 가지고 있다고 생각하지만 완벽하지는 않습니다. 우리는 매번 쉬운 길을 택했습니다. 이는 에너지 효율성 측면에서 우리가 도달할 수 있는 수준과는 거리가 멀다는 것을 의미합니다. 우리는 우리가 하는 일의 모든 면에서 그것에 대해 생각해야 합니다. 코로나19는 근무 조건의 변화조차도 큰 영향을 미칠 수 있음을 보여주었습니다. 사무와 '지역' 자원 활용 사이의 균형을 찾아야 합니다. 컴퓨팅 성능이 무한하다는 생각을 멈추고 필요한 컴퓨팅 양을 줄이는 방법이나 컴퓨팅을 보다 효율적으로 수행하는 방법에 더 집중해야 합니다.

우리 모두   차이를 만들다. 새해에는 좀 더 생각해 보시기 바랍니다. 개별적으로는 문제를 해결할 수 없지만 우리 모두가 작은 기여를 할 수는 있습니다.