SRS.md
Project: G-Transformer
Version: 1.0
Title: Energy-Efficient Transformer Architecture Based on Genesis Information Theory (GIT)
Author: Syamsuddin B. Ideris, S.Pd.MM
Institution: SMPN 3 Kandangan – Independent Researcher
1. Introduction
1.1 Purpose
Dokumen ini menjelaskan kebutuhan dan rancangan arsitektur G-Transformer, model Large Language Model (LLM) hemat energi berdasarkan Genesis Information Theory (GIT). Tujuannya adalah mengurangi konsumsi daya komputasi AI dengan memandang seluruh proses neural network sebagai transfer dan transformasi informasi (I) yang tunduk pada hukum energi-informasi (E = k_I \cdot T \cdot I).
1.2 Scope
G-Transformer adalah varian arsitektur Transformer yang:
- Mengoptimalkan efisiensi energi per token (J/token).
- Meminimalkan operasi berlebih melalui mekanisme Informational Attention (IA-Attention).
- Mengompresi cache dan mengurangi redundansi data berdasarkan kontribusi informasi ΔI.
- Mengatur konsumsi daya GPU melalui kontrol DVFS (Dynamic Voltage and Frequency Scaling) berbasis laju informasi.
- Menjaga akurasi dan stabilitas seperti Transformer konvensional.
1.3 Objectives
- Mengurangi energi inferensi dan pelatihan hingga 80%.
- Meningkatkan rasio FLOPS/Watt hingga 3× dibanding FP16 Transformer standar.
- Menghasilkan model yang lebih efisien secara termodinamika, tanpa kehilangan akurasi signifikan.
2. Theoretical Foundation
2.1 Core Principle
GIT memandang energi dan informasi sebagai ekuivalen: [ E = k_I , T , I ] di mana (k_I) adalah konstanta informasi fundamental.
2.2 Information Flow Equation
Total energi operasi model dinyatakan sebagai: [ E_{\text{total}} = N_{\text{ops}} E_{\text{op}} + N_{\text{bytes}} E_{\text{bit}} + E_{\text{idle}} ] Efisiensi informasi dihitung sebagai: [ \eta_I = \frac{I_{\text{useful}}}{I_{\text{total}}} ] dan tujuan optimasi adalah memaksimalkan (\eta_I) dengan batasan kehilangan akurasi minimum.
3. Functional Requirements
3.1 Informational Attention (IA-Attention)
- Menghitung ΔI per token sebagai ukuran relevansi.
- Mengabaikan koneksi antar token dengan ΔI di bawah ambang ε.
- Kompleksitas efektif: O(n·w + r·n).
- Mengurangi operasi atensi hingga 10×.
3.2 Low-Rank Feed Forward Network (LR-FFN)
- Faktorisasi matriks bobot (W = UΣV^T).
- Sparsity 2:4 pada bobot dan aktivasi.
- Presisi FP8 untuk matmul, FP16 akumulasi.
- Penghematan energi 2–3× dibanding FFN standar.
3.3 Entropy-Based MoE Router
- Aktivasi expert hanya jika ΔI_expert ≥ ε_expert.
- Fungsi penalti: [ L_{\text{info}} = λ \cdot I_{\text{waste}} ]
- Mengurangi FLOPS tanpa degradasi kualitas.
3.4 KV-Cache Compression
- Hitung skor informasi (r = ||k|| \cdot ||v||).
- Simpan hanya vektor dengan r > ε_kv.
- Memori KV turun 2–8×.
3.5 Delta-Gradient Communication
- Kirim hanya perubahan gradien signifikan: [ Δg = g_t - g_{t-1} ]
- Kompresi INT8 dan entropi coding.
- Penghematan energi komunikasi hingga 80%.
3.6 DVFS & Information Scheduler
- Sensor energi dan suhu membaca σ lokal GPU.
- Tegangan diturunkan terlebih dahulu sebelum frekuensi.
- Pembagian daya: compute 60%, memory 25%, I/O 10%, control 5%.
- Scheduler menyeimbangkan panas dan laju informasi.
4. Non-Functional Requirements
| Category | Description |
|---|---|
| Performance | Latency ≤ 1.2× Transformer FP16, dengan konsumsi daya ≤ 0.2× |
| Scalability | Dapat berjalan pada GPU single node hingga cluster multi-node |
| Reliability | Self-adaptive terhadap beban data variatif |
| Maintainability | Modular (Attention, FFN, Cache, MoE, Scheduler) |
| Portability | Kompatibel dengan PyTorch, TensorFlow, dan framework C++ custom |
| Energy | Efisiensi minimum 0.1 J/token (inferensi), 0.5 kWh/epoch (training 13B) |
5. System Architecture
5.1 Main Components
- IA-Attention Module – menyeleksi token informatif.
- LR-FFN – menghemat operasi linear.
- KV-Compressor – kompresi cache.
- Entropy-MoE Router – routing berbasis kontribusi ΔI.
- Delta-Gradient Engine – hemat komunikasi.
- DVFS Controller – optimasi energi runtime.
- Information Scheduler – menjaga keseimbangan beban dan suhu.
5.2 Energy Flow
[ E_{\text{total}} = E_{\text{compute}} + E_{\text{memory}} + E_{\text{I/O}} + E_{\text{control}} ] Target reduksi (E_{\text{total}}) hingga 70–85%.
6. Hardware Requirements
| Component | Specification |
|---|---|
| GPU | NVIDIA H100 / MI300X / RTX 4090 |
| Memory | ≥ 96 GB HBM3 |
| Storage | NVMe SSD 4 TB |
| Cooling | Gitton Cooling System (GCS) hybrid fluid-electronic |
| Power Supply | 2.4 kW efficiency 94% |
| Sensors | Power, temperature, entropy (software metric) |
7. Data and Training
7.1 Dataset
- Text corpus open-source (Pile, RedPajama, OSCAR).
- Metadata tambahan: entropy score dan ΔI log per batch.
7.2 Training Objectives
[ L_{\text{total}} = L_{\text{crossentropy}} + λ L_{\text{info}} ] dengan: [ L_{\text{info}} = λ \cdot (I_{\text{total}} - I_{\text{useful}}) ]
7.3 Monitoring Metrics
- J/token
- FLOPS/Watt
- Memory Access Efficiency
- ΔEntropy per Layer
- Accuracy Delta (Δloss)
8. Verification and Testing
| Test Type | Description | Metric |
|---|---|---|
| Unit Test | Validasi modul IA-Attention & FFN | Accuracy ±1e-5 |
| Integration | Sinkronisasi ΔI antar modul | Stability over 10k tokens |
| Energy Test | Bandingkan J/token | ≤ 0.1 J/token |
| Stress Test | Context 64k token | No overflow |
| Robustness | Simulasi noise data | Δloss ≤ 0.5% |
9. Future Roadmap
- Integrasi dengan GitPU (GPU berbasis GIT).
- Implementasi hardware-aware compiler untuk DVFS.
- Adaptasi ke model multimodal (text, image, speech).
- Kolaborasi dengan laboratorium energi rendah AI.
10. References
- Syamsuddin B. Ideris – Genesis Information Theory (GIT v2.0), 2025.
- Vaswani et al. – Attention Is All You Need, 2017.
- OpenAI & NVIDIA whitepapers on FP8 training, 2023–2024.
- MIT CSAIL – Energy-aware Neural Architecture Design, 2022.