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 > 효율적인 시각적 AI 시스템을 위한 맞춤형 프로그래밍 언어 생성
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> 조나단 래건 켈리 부교수는 컴퓨터 그래픽과 이미지가 현재와 미래의 하드웨어에서 처리되는 방식을 최적화합니다.
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> 한 장의 사진은 어떤 주제나 공간에 대한 그들의 관심과 느낌인 창조자의 세계를 살짝 들여다 볼 수 있게 해줍니다. 하지만 그러한 이미지들을 가능하게 만드는 데 도움을 주는 기술들 뒤에 있는 창조자들은 어떨까요?
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> MIT 전기공학과 조너선 래건 켈리 부교수는 영화의 시각 효과를 위한 도구부터 사진 편집과 처리를 위해 산업에서 널리 사용되는 할라이드 프로그래밍 언어에 이르기까지 모든 것을 설계한 한 사람입니다. MIT-IBM Watson AI Lab과 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소의 연구원으로서, 래건 켈리는 2D 및 3D 그래픽, 시각 효과 및 계산 사진을 가능하게 하는 고성능, 도메인별 프로그래밍 언어 및 기계 학습을 전문으로 합니다.
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> "우리의 많은 연구를 통해 가장 큰 추진력은 오늘날 컴퓨터에 있는 점점 더 복잡해지는 하드웨어에서 정말로 효율적으로 실행되는 프로그램을 작성하는 것을 더 쉽게 만드는 새로운 프로그래밍 언어를 개발하는 것입니다"라고 Ragan-Kelly는 말합니다. "만약 우리가 그래픽과 비주얼 컴퓨팅에서 인공지능에 이르기까지 실제 응용 프로그램을 위해 실제로 활용할 수 있는 계산 능력을 계속 향상시키려면 우리가 프로그래밍하는 방법을 바꿔야 합니다."
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> 중간 지점 찾기
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> 지난 20년 동안 칩 설계자와 프로그래밍 엔지니어들은 무어의 법칙이 느려지고 CPU의 범용 컴퓨팅에서 GPU와 액셀러레이터와 같은 더 다양하고 전문화된 컴퓨팅 및 처리 장치로 현저하게 변화하는 것을 목격했습니다. 이러한 전환과 함께 범용 코드를 CPU에서 다소 느리게 실행하여 코드를 크게 조정하고 맞춤형 프로그램과 컴파일러로 매핑해야 하는 더 빠르고 효율적인 하드웨어를 만들 수 있는 절충안이 나옵니다. 향상된 프로그래밍을 갖춘 새로운 하드웨어는 고대역폭 셀룰러 무선 인터페이스, 스트리밍을 위해 고도로 압축된 비디오 디코딩, 전력이 제한된 휴대전화 카메라의 그래픽 및 비디오 처리와 같은 응용 프로그램을 더 잘 지원할 수 있습니다.
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> "우리의 작업은 주로 기존 프로그래밍 언어가 제공하지 않는 방식으로 이러한 종류의 애플리케이션에 대해 가능한 한 많은 계산 성능과 효율성을 제공하기 위해 구축할 수 있는 최고의 하드웨어의 성능을 잠금 해제하는 것입니다."
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> 이것을 성취하기 위해, Ragan-Kelly는 그의 작업을 두 가지 방향으로 나눕니다. 첫째, 그는 일반성을 희생하여 특정하고 중요한 계산 문제의 구조를 포착하고 더 나은 계산 효율성을 위해 그것을 이용합니다. 이것은 그가 공동 개발하고 포토샵과 같은 프로그램에서 이미지 편집 산업을 변화시키는 데 도움을 준 이미지 처리 언어 Halide에서 볼 수 있습니다. 게다가, 그것은 밀도가 높고 규칙적인 숫자 배열 (텐서)을 신속하게 처리하도록 특별히 설계되었기 때문에, 그것은 신경망 계산에도 잘 작동합니다. 두 번째 초점은 자동화, 구체적으로 컴파일러가 프로그램을 하드웨어에 매핑하는 방법을 목표로 합니다. MIT-IBM Watson AI Lab과 함께하는 그러한 프로젝트 중 하나는 Ragan-Kelly의 그룹에서 개발된 언어인 Exo를 활용합니다.
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> 수년에 걸쳐 연구자들은 블랙박스가 될 수 있는 컴파일러로 코딩을 자동화하기 위해 집요하게 노력해 왔지만, 여전히 성능 엔지니어에 의한 명시적인 제어와 튜닝에 대한 필요성이 큽니다. Ragan-Kelly와 그의 그룹은 효과적이고 자원 효율적인 프로그래밍을 달성하기 위해 절충안의 균형을 유지하면서 각 기술에 걸쳐 있는 방법을 개발하고 있습니다. 비디오 게임 엔진 또는 휴대폰 카메라 처리와 같은 많은 고성능 프로그램의 핵심에는 C, C++ 및 어셈블리와 같은 낮은 수준의 세부 언어를 사용하는 인간 전문가가 주로 손으로 최적화한 최첨단 시스템이 있습니다. 여기서 엔지니어들은 프로그램이 하드웨어에서 어떻게 실행되는지에 대해 구체적인 선택을 합니다.
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> Ragan-Kelly는 프로그래머들이 "매우 번거롭고, 매우 비생산적이며, 매우 안전하지 않은 낮은 수준의 코드"를 선택할 수 있다고 언급합니다. 이 코드는 컴파일러에서 프로그램이 실행되는 방식에 대해 세부적인 조정을 할 수 없고, 일반적으로 낮은 성능을 제공하는 능력이 부족한 버그 또는 "더 안전하고, 더 생산적이며, 높은 수준의 프로그래밍 인터페이스"를 도입할 수 있습니다. 그래서, 그의 팀은 중간 지점을 찾으려고 노력하고 있습니다.
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> Ragan-Kelley는 "우리는 인간 성능 엔지니어가 제어할 수 있기를 원하는 주요 문제에 대한 제어를 제공하는 방법을 찾으려고 노력하고 있습니다."라고 말합니다. "그래서 우리는 컴파일러가 수행하는 작업을 제어하거나 프로그램이 최적화되는 방법을 제어할 수 있도록 더 안전하고 높은 수준의 핸들을 제공하는 사용자 스케줄링 언어라고 하는 새로운 언어 클래스를 구축하려고 노력하고 있습니다."
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> 하드웨어 잠금 해제: 높은 수준과 낮은 서비스 방식
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> Ragan-Kelly와 그의 연구 그룹은 두 가지 작업을 통해 이 문제를 해결하고 있습니다: 기계 학습과 최신 AI 기술을 적용하여 컴파일러의 인터페이스인 최적화된 스케줄을 자동으로 생성하여 더 나은 컴파일러 성능을 달성하는 것입니다. 또 다른 작업은 그가 연구실과 함께 작업하고 있는 "이컴파일링"을 사용합니다. 그는 이 방법을 인간의 안내와 사용자 지정을 위한 제어 기능이 있는 컴파일러의 뼈대와 함께 " 컴파일러를 뒤집는" 방법으로 설명합니다. 게다가, 그의 팀은 그들의 맞춤형 스케줄러를 맨 위에 추가할 수 있는데, 이것은 IBM Research의 기계 학습 가속기와 같은 특수 하드웨어를 목표로 하는 것을 도울 수 있습니다. 이 작업의 응용 분야는 컴퓨터 비전, 객체 인식, 음성 합성, 이미지 합성, 음성 인식, 텍스트 생성(대언어 모델) 등 전 분야에 걸쳐 있습니다.
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> 그와 연구소의 큰 그림 프로젝트는 시스템 렌즈를 통해 작업에 접근하면서 이것을 한 단계 더 발전시켰습니다. 그의 조언자이자 연구소 인턴인 윌리엄 브랜든이 이끄는 연구에서, 래건 켈리의 팀은 대규모 언어 모델(LLM)을 다시 생각하면서, 트랜스포머 기반 모델이 정확성을 희생하지 않고 인공지능 하드웨어에서 더 효율적으로 실행될 수 있도록 계산과 모델의 프로그래밍 구조를 약간 바꾸는 방법을 찾고 있습니다. 그들의 연구는, 비용을 절감하고, 기능을 개선하고, LLM을 축소하여 메모리를 덜 필요로 하고 더 작은 컴퓨터에서 실행할 수 있는 큰 보상을 받을 수 있는 상당한 방식으로 표준 사고 방식에서 벗어났다고 래건 켈리는 말합니다.
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> 계산 효율성과 하드웨어 측면에서 Ragan-Kelley가 탁월하고 특히 장기적으로 가치를 인식하는 것은 더욱 아방가르드한 사고입니다. "저는 추구해야 할 분야들이 있지만, 잘 정립되어 있거나, 명백하거나, 많은 사람들이 이미 연구를 추구하거나 추구할 만큼 충분히 통념이 있는 분야들이 있다고 생각합니다."라고 그는 말합니다. "우리는 세상에 실질적으로 영향을 미칠 수 있는 큰 영향력을 동시에 가지고 있는 아이디어들이 반드시 일어나지는 않을 일들이거나, 커뮤니티의 나머지 사람들에 의해 그들의 잠재력에 비해 과소평가되고 있다고 생각합니다."
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> 그가 현재 가르치는 6.106 (소프트웨어 성능 공학) 과정이 이것을 예시합니다. 약 15년 전, 한 장치에서 단일 프로세서에서 다중 프로세서로 전환이 있었고, 이것은 많은 학업 프로그램들이 병렬 처리를 가르치기 시작하게 만들었습니다. 하지만, Ragan-Kelly가 설명하듯이, MIT는 학생들이 병렬 처리를 이해할 뿐만 아니라 메모리를 최적화하고 가능한 최고의 성능을 얻기 위해 전문화된 하드웨어를 사용하는 것의 중요성을 깨달았습니다.
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> "프로그래밍 방식을 변경함으로써 새로운 기계의 계산 가능성을 열 수 있으며, 사람들이 점점 더 복잡하고 어려운 하드웨어를 활용할 수 있는 새로운 애플리케이션과 새로운 아이디어를 계속해서 빠르게 개발할 수 있도록 할 수 있습니다."
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