Exploiting Large Language Models for Software-Defined Solid-State Drives Design

Dieses Kapitel untersucht die Integration großer Sprachmodelle (LLMs) in das Design von Software-Defined Solid-State Drives (SSDs), wobei der Schwerpunkt auf der Automatisierung von Konfigurationsprozessen zur Verbesserung von Leistung und Anpassungsfähigkeit liegt. Der Text geht auf die Herausforderungen bei der Optimierung voneinander abhängiger Hardware-Parameter und arbeitslastspezifischer Leistungsanforderungen ein und präsentiert ein neuartiges Framework namens LLM-Software-Defined SSD (LLM-S3D). Das Framework nutzt die kontextabhängigen und generativen Fähigkeiten von LLMs, um arbeitslastgesteuertes Konfigurationsdesign zu automatisieren und zentrale Herausforderungen wie die Charakterisierung der Arbeitslast und iterative Optimierung anzugehen. Das Kapitel beschreibt das allgemeine Rahmenwerk von LLM-S3D, einschließlich Überwachung der Arbeitslast, Komprimierung und eines iterativen Konfigurationsprozesses auf LLM-Basis. Experimentelle Ergebnisse zeigen signifikante Leistungsverbesserungen, wobei LLM-S3D im Vergleich zu Standard-SSDs eine bis zu 59,57% bessere Leistung bei der Arbeitsbelastung der Zielpersonen erzielt. Der Text vergleicht LLM-S3D auch mit bestehenden Methoden wie AutoBlox, was seine überlegene Leistung und Flexibilität hervorhebt. Die Schlussfolgerung skizziert die zukünftige Arbeit, einschließlich lokaler Bereitstellungen und Feinabstimmung von LLMs für komplexere Konfigurationen.