G-Transformer adalah rancangan Large Language Model (LLM) hemat energi berdasarkan Genesis Information Theory (GIT).
Model ini memperlakukan setiap operasi komputasi sebagai transfer energi-informasi (E–I) dengan hukum kesetaraan:
[
E = k_I , T , I
]
Prinsip ini melahirkan pendekatan baru untuk attention, feed-forward, dan communication dengan efisiensi energi hingga 85% lebih hemat dibandingkan Transformer FP16 konvensional.
Key Innovations
No
Komponen
Inovasi
Dampak
1
IA-Attention (ΔI Gate)
Memproses hanya token dengan kontribusi informasi tinggi
Reduksi operasi hingga 10×
2
Low-Rank FFN (LR-FFN)
Faktorisasi dan sparsity 2:4 dengan presisi FP8
Penghematan energi 3×
3
Entropy-Based MoE Router
Mengaktifkan expert hanya jika ΔI_expert ≥ ε
Efisiensi FLOPS
4
KV-Cache Compression
Simpan token informatif saja
Memori turun 8×
5
ΔGradient Communicator
Mengirim gradien penting saja
Bandwidth & energi turun 80%
6
DVFS Controller
Menurunkan tegangan dinamis GPU sesuai laju informasi
Daya total turun 60%
7
Information Scheduler
Menyeimbangkan panas dan beban kerja antar GPU
Thermal stabil, efisiensi tinggi
Core Equations
1. Total Energy Equation
[
E_{\text{total}} = N_{\text{ops}}E_{\text{op}} + N_{\text{bytes}}E_{\text{bit}} + E_{\text{idle}}
]
This project is licensed under GPL 3.
Free for research, education, and non-commercial use.
Citation
If you use G-Transformer in research, please cite:
Ideris, S.B. (2025). G-Transformer: Energy-Efficient Transformer Architecture
Based on Genesis Information Theory (GIT). Independent Research Publication.
Apakah Anda ingin saya lanjutkan dengan ARCHITECTURE.md berisi diagram internal modul (Attention, FFN, Router, DVFS) dan pipeline pelatihan PyTorch untuk melengkapinya?
