- ChatGPTと他の大規模言語モデル（LLM）は、コーダーやソフトウェアエンジニアが作業を効率化するのに役立っている。
- 高性能コンピューティング（HPC）向けのソフトウェアの並列コード生成には、従来のAIが不十分。
- 米国エネルギー省からの700万ドルの資金援助を受けて、メリーランド大学の研究者がAI支援のHPCソフトウェアエコシステムを開発中。
- このプロジェクトは、カリフォルニアのローレンス・リバモア国立研究所とテネシー州のオークリッジ国立研究所のスーパーコンピュータを活用し、LLMソフトウェア開発の生産性を10倍に向上させることを目指す。
- 既存のLLMは複雑なタスクには対応できず、並列プログラム用のコード作成に失敗することがある。
- Goldstein氏の研究は、LLMに大量の情報を処理させることや、コードの最も関連性のある部分のみを取得させることで、これらの課題に対処することを目指す。
- Bhatele氏の研究は、コードの性能や実行速度、品質、エネルギー効率を向上させることを目指す。
- 両氏は、DOE資金の約100万ドルを受け取り、実験データの収集や、LLMを使用して合成コードを生成するなどの技術に取り組む予定。
私の考え: 大規模言語モデル（LLM）を使用して、高性能コンピューティング（HPC）向けソフトウェア開発の生産性を向上させる取り組みは非常に興味深いです。並列プログラム用のコード生成において、既存のLLMが限界を示す問題を解決するための研究は、今後のAIの発展に貢献する可能性があります。