| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-06-01 15:15 広帯域メモリを用いたCGLAのLLM向けスケーラビリティ評価 ○宗片吉史・安藤拓翔・中島康彦（奈良先端大）  CPSY2026-2 DC2026-2 RECONF2026-2 |
|
| 抄録 | （和） | 本稿では, CGLAアクセラレータIMAX上でのAIアプリケーション, 特にLLM推論の実行を対象として,3D積層DRAMに代表される広帯域メモリを備えた将来IMAXにおける性能ボトルネックを予測するためのシミュレーションモデルを提示する．評価の結果, 現行IMAXにおいても, メモリ帯域の向上により1.4倍から1.9倍の性能向上が見込まれることを確認した． さらに, 本モデルに基づき, IMAXのスケーラビリティに応じたメモリ構成を検討するための見積り方法を示す．加えて, 将来的に広帯域メモリを導入した際に顕在化すると考えられるホスト側性能のボトルネックへの対応策を検討し,IMAXの並列化およびカスケード接続を組み合わせた二次元的な拡張によるスケーラビリティ向上の方針を提示する． |
| （英） | This paper presents a simulation model for predicting performance bottlenecks in future IMAX architectures equipped with high-bandwidth memory, such as 3D-stacked DRAM, targeting the execution of AI applications—particularly LLM inference—on the CGLA accelerator IMAX. Based on this model, we further present an estimation method for studying memory configurations according to the scalability requirements of IMAX. In addition, we discuss approaches to addressing potential host-side performance bottlenecks that may emerge with the introduction of high-bandwidth memory, and present a scalability strategy based on two-dimensional expansion through the combination of IMAX parallelization and cascade interconnection. | |
| キーワード | （和） | CGLA / AIアクセラレータ / 3D積層DRAM / HBM / / / / |
| （英） | CGLA / AI Accelerator / 3D-Stacked DRAM / HBM / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 49, CPSY2026-2, pp. 7-10, 2026年6月. | |
| 資料番号 | CPSY2026-2 | |
| 発行日 | 2026-05-25 (CPSY, DC, RECONF) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CPSY2026-2 DC2026-2 RECONF2026-2 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CPSY DC RECONF IPSJ-ARC |
| 開催期間 | 2026-06-01 - 2026-06-03 |
| 開催地（和） | 秋保リゾートホテルクレセント |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 【HotSPA2026】 アーキテクチャ，コンピュータシステム，ディペンダブルコンピューティング， リコンフィギャラブルシステム，および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CPSY |
| 会議コード | 2026-06-CPSY-DC-RECONF-ARC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 広帯域メモリを用いたCGLAのLLM向けスケーラビリティ評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Scalability Evaluation of CGLA \with High-Bandwidth Memory for LLM Inference |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | CGLA / CGLA |
| キーワード(2)（和/英） | AIアクセラレータ / AI Accelerator |
| キーワード(3)（和/英） | 3D積層DRAM / 3D-Stacked DRAM |
| キーワード(4)（和/英） | HBM / HBM |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宗片 吉史 / Yoshifumi Munakata / ムナカタ ヨシフミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institution of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 安藤 拓翔 / Takuto Ando / アンドウ タクト |
| 第2著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institution of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中島 康彦 / Yasuhiko Nakashima / ナカシマ ヤスヒコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institution of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-06-01 15:15:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | CPSY |
| 資料番号 | CPSY2026-2, DC2026-2, RECONF2026-2 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.49(CPSY), no.50(DC), no.51(RECONF) |
| ページ範囲 | pp.7-10 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2026-05-25 (CPSY, DC, RECONF) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]