Оптимизация кода для высокопроизводительных вычислений с помощью HPC-INSTRUCT

Революция в разработке программного обеспечения с помощью ИИ

Большие языковые модели (LLMs) изменили подход к разработке программного обеспечения, автоматизируя задачи кодирования и упрощая взаимодействие между естественным языком и программированием. Однако, они сталкиваются с трудностями в специализированных областях, таких как высокопроизводительные вычисления (HPC), особенно при генерации параллельного кода.

Проблемы и решения

Основные проблемы связаны с нехваткой качественных данных параллельного кода и сложностью параллельного программирования. Для повышения продуктивности разработчиков и ускорения научных открытий необходимо создавать специализированные LLM для HPC. Исследователи подчеркивают важность создания курируемых наборов данных с качественным параллельным кодом и улучшения методов обучения.

Адаптация LLM для HPC

Существуют модели, такие как HPC-Coder и OMPGPT, которые адаптированы для HPC, но многие из них используют устаревшие архитектуры. Новые разработки, такие как HPC-Coder-V2, показывают высокую эффективность и сопоставимые результаты с более крупными моделями. Исследования показывают, что качество данных важнее их объема.

Создание HPC-INSTRUCT

Исследователи из Университета Мэриленда разработали синтетический набор данных HPC-INSTRUCT с высококачественными парами “инструкция-ответ”, полученными из параллельного кода. Этот набор данных использовался для дообучения модели HPC-Coder-V2, которая показала отличные результаты в генерации параллельного кода.

Оптимизация моделей

Для оценки моделей использовался бенчмарк ParEval, включающий 420 задач. Результаты показали, что дообучение базовых моделей дает лучшие результаты, чем использование инструкций. Качество данных и размер модели также оказали значительное влияние на производительность.

Заключение

Исследование представило HPC-INSTRUCT, набор данных для HPC, созданный на основе синтетических данных и открытого параллельного кода. Основные выводы включают минимальное влияние маскирования инструкций и преимущества дообучения базовых моделей. Три модели HPC-Coder-V2 продемонстрировали высокую эффективность в генерации параллельного кода для высокопроизводительных вычислений.

Как использовать ИИ для вашего бизнеса

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение ИИ.
Внедряйте ИИ постепенно, начиная с малого проекта.
Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.