要約:
- ChatGPTや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。
- 大規模言語モデルは、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作成には不十分。
- 米エネルギー省が新たに700万ドルの賞金を提供し、メリーランド大学の研究者2人がAI支援のHPCソフトウェアエコシステムを開発するプロジェクトを進めている。
- Goldstein教授の研究は、LLMが大量の情報を処理できるようにすることを目指している。
- Bhatele氏の研究は、コードのパフォーマンスや実行速度、品質、さらにはエネルギー効率を向上させることを目指している。
- DOE資金の約100万ドルが、3年間にわたり、データ収集や実験をサポートするためにBhatele氏とGoldstein教授に提供される。
感想:
LLMは、単純なプログラムの開発を支援するのに役立つが、より複雑なタスクには対応できないことが課題として浮かび上がります。Goldstein教授とBhatele氏の取り組みは、大規模なコンピューティングクラスター向けのソフトウェア開発の生産性向上に向けて重要な研究であり、AIとHPCの組み合わせによる新たな可能性を追求している点が興味深いと感じます。