brain-blitz - 長期記憶、左脳のIL構築、右脳のJIT速度を融合した、脳に着想を得たバイナリ化ニューラルネットワークのRustクレート

このプロジェクトは、ニューラルネットワークモデル（特にGemma2）を効率的なネイティブコードに変換し、量子化やJITコンパイルを活用して高速化するライブラリです。

• 目的:
  • Gemma2のようなトランスフォーマーモデルを軽量かつ高速に実行可能な形式に変換。
  • 低ビット量子化（1/4/8ビット）とJITコンパイル（AVX2/AVX-512対応）で効率化。

• 主要コンポーネント:
  • src/main.rs:
    • エントリーポイント。モデル変換、量子化、推論を実行。
    • 入力データを生成し、Gemma2と変換後モデルの出力を比較（MSE/BLEU）。
  • src/model/compiled_il_nn.rs:
    • JITコンパイル済みのネイティブコード（CompiledNativeILNN）を管理。
    • callメソッドで推論実行（JIT関数またはフォールバック）。
  • src/model/jit_compiler.rs:
    • NativeCodeILNNをネイティブコードにコンパイル（LLVM使用）。
    • quantize_inputとcreate_lutで量子化とLUT生成をモジュール化。
    • AVX2/AVX-512対応、スカラー実装へのフォールバック。
  • src/model/il_nn.rs:
    • 中間表現（NativeCodeILNN）を定義。
    • ニューロン（NativeCodeNeuron）の集合で推論ロジックを実装。
  • src/model/neuron.rs:
    • 単一ニューロン（NativeCodeNeuron）を定義。
    • 量子化重み（binary_weights）とSTE（Straight-Through Estimator）を使用。
  • src/converter.rs:
    • Gemma2モデルをNativeCodeILNNに変換。
    • 重みを量子化（1/4/8ビット）し、中間表現を生成。
  • src/gemma2.rs:
    • Gemma2トランスフォーマーモデルの実装。
    • 教師モデルとして推論結果を提供。
  • src/metrics.rs:
    • MSE（平均二乗誤差）とBLEUスコアを計算。
    • 変換後モデルの精度を評価。
  • src/backend.rs:
    • Burnフレームワークのバックエンド設定（TILE_SIZEなど）。
    • AutodiffBackendを活用した自動微分対応。
• 主要機能:
  • 量子化: 1/4/8ビットの低精度重みでメモリと計算を削減。
  • JITコンパイル: LLVMでAVX2/AVX-512対応コードを生成。
  • フォールバック: SIMD非対応環境ではAutodiff<NdArray>で推論。
  • タイル化: TILE_SIZEを用いたメモリ効率の良い計算。
  • 注意機構とLayerNorm: Mode::Data（LUTベース）またはMode::Logic（簡易近似）。
• 依存ライブラリ:
  • burn: ニューラルネットワークフレームワーク（AutodiffBackend, NdArray）。
  • inkwell: Rust向けLLVMバインディング（JITコンパイル）。
  • anyhow: エラーハンドリング。
  • log: ロギング。
  • once_cell: 遅延初期化（LLVM_CONTEXT）。
• 技術的特徴:
  • 型安全性: AutodiffBackendで型エラー（E0404）を解消。
  • モジュール化: 量子化（quantize_input）とLUT生成（create_lut）をヘルパー関数に抽出。
  • パフォーマンス: AVX2/AVX-512でベクトル化、タイル化でメモリ効率向上。
  • 評価指標: MSEで数値精度、BLEUで生成的品質を評価。
• 課題と改善点:
  • コード重複の削減（例: Attentionの内積計算のさらなるモジュール化）。
  • BLEUスコアのデバッグ（n-gramベースで低めの場合の原因特定）。
  • 実行時エラーの監視（例: JITコンパイル失敗時の詳細ログ）。
• 使用例:
  • モデル変換: cargo runでGemma2を量子化・コンパイル。
  • 出力比較: [10, 128]の出力次元、教師重み[128, 512]をスライスして検証。
  • ログ確認: AVX2/AVX-512使用状況やフォールバック動作を監視。

出典: Grok | xAI

簡潔版(Cargo.tomlやcrates.io用): markdown

`brain-blitz` is a brain-inspired Rust crate for binarized neural networks with just-in-time (JIT) compilation. The name reflects a "Brain Architecture" where AI emulates long-term memory through knowledge distillation, constructs intermediate language (IL) with left-brain precision, and achieves zero-second inference with right-brain speed using LLVM JIT and XNOR-Popcount operations, built on the Burn framework.

日本語訳: markdown

`brain-blitz`は、脳に着想を得たバイナリ化ニューラルネットワーク向けのRustクレートで、JITコンパイルを特徴とします。名前は「Brainアーキテクチャ」を反映し、AIが知識蒸留による長期記憶を模倣し、左脳の精密さで中間言語（IL）を構築し、LLVM JITとXNOR-Popcount演算による右脳のゼロ秒推論を実現します。Burnフレームワーク上に構築。

詳細版(README.mdやGitHub用): markdown

# brain-blitz

## Name Origin
The name `brain-blitz` encapsulates a brain-inspired architecture for binarized neural networks, drawing from the analogy of human cognition. It reflects three core concepts:

- **Long-Term Memory (Brain)**: Inspired by the brain's ability to store and retrieve knowledge, `brain-blitz` emulates long-term memory through knowledge distillation (`distill_and_binarize`) and fixed binary weights (global constants in LLVM IR). This mirrors how AI consolidates learned patterns for efficient recall, akin to human memory.

- **Left Brain (Logical IL Construction)**: The left brain, associated with logical and structured thinking, is embodied in the precise construction of intermediate language (IL) representations (`NativeCodeILNNConfig`, LLVM IR in `compile_to_native_code`). This deliberate, "slower" process ensures robust and modular neural network designs, characteristic of IL-NN.

- **Right Brain (Zero-Second Native Speed)**: The right brain, known for intuitive and rapid processing, is captured by the "blitz" of just-in-time (JIT) compilation and XNOR-Popcount operations (`xnor_popcount_forward` with `matmul`). This achieves zero-second inference by transforming IL into native code, leveraging the Burn framework's GPU acceleration and LLVM's optimization for lightning-fast execution.

The `brain-blitz` architecture integrates these elements to pave the way for a future "Brain Architecture," combining logical precision with instantaneous performance. Built on the Burn framework (`0.18.0`), it supports efficient inference for binarized neural networks, with potential for multi-layer structures and hardware-specific optimizations (e.g., RISC-V, FPGA). The name resonates with the Neuro-AI community, inspired by initiatives like "Brain Inspired" (, podcast/course), and positions the crate for advanced AI research and deployment.

日本語訳:

# brain-blitz

## 名前の由来
`brain-blitz`という名前は、バイナリ化ニューラルネットワークのための脳に着想を得たアーキテクチャを表現し、人間の認知のアナロジーを取り入れています。以下の3つの核心概念を反映しています：

- **長期記憶（Brain）**: 脳の知識の保存・呼び出し能力に着想を得て、`brain-blitz`は知識蒸留（`distill_and_binarize`）と固定されたバイナリ重み（LLVM IRのグローバル定数）を通じて長期記憶を模倣します。これは、AIが学習したパターンを効率的に固定するプロセスで、人間の記憶に似ています。

- **左脳（論理的なIL構築）**: 論理的・構造的な思考に関連する左脳は、中間言語（IL）の精密な構築（`NativeCodeILNNConfig`, `compile_to_native_code`のLLVM IR）に体現されています。この「鈍足」なプロセスは、IL-NNの堅牢でモジュラーな設計を保証します。

- **右脳（ゼロ秒のネイティブ速度）**: 直感的で高速な処理で知られる右脳は、JITコンパイルとXNOR-Popcount演算（`xnor_popcount_forward`の`matmul`）による「blitz（電光石火）」に表現されます。ILをネイティブコードに変換し、BurnフレームワークのGPU加速とLLVMの最適化を活用してゼロ秒推論を実現します。

`brain-blitz`アーキテクチャは、これらの要素を統合し、論理的精度と瞬時のパフォーマンスを組み合わせた将来の「Brainアーキテクチャ」への道を開きます。Burnフレームワーク（`0.18.0`）上に構築され、バイナリ化ニューラルネットワークの効率的な推論をサポートし、多層構造やハードウェア特化の最適化（例：RISC-V, FPGA）に対応します。名前は「Brain Inspired」（, ポッドキャスト/コース）に共鳴し、Neuro-AIコミュニティに訴求し、先進的なAI研究と展開に位置づけられます。

インラインドキュメント用（lib.rs）

/// `brain-blitz`: A brain-inspired Rust crate for binarized neural networks with just-in-time (JIT) compilation.
/// 
/// Emulates long-term memory through knowledge distillation, constructs intermediate language (IL) with left-brain precision, and achieves zero-second inference with right-brain speed using LLVM JIT and XNOR-Popcount operations, built on the Burn framework. Designed for the future of Brain Architecture, integrating logical structure and lightning-fast execution.
pub struct NativeCodeILNN<B: Backend> {
    neurons: Vec<NativeCodeNeuron<B>>,
}

日本語訳（コメントとして）:

/// `brain-blitz`: バイナリ化ニューラルネットワーク向けの脳に着想を得たRustクレートで、JITコンパイルを特徴とする。
/// 
/// 知識蒸留による長期記憶を模倣し、左脳の精密さで中間言語（IL）を構築し、LLVM JITとXNOR-Popcount演算による右脳のゼロ秒推論を実現する。Burnフレームワーク上に構築され、論理的構造と電光石火の実行を統合する将来のBrainアーキテクチャ向けに設計。
pub struct NativeCodeILNN<B: Backend> {
    neurons: Vec<NativeCodeNeuron<B>>,
}

説明文のポイント比喩の明確化:

• 長期記憶（brain：distill_and_binarize, グローバル定数）、左脳（IL構築：NativeCodeILNNConfig, LLVM IR）、右脳（ゼロ秒速度：compile_to_native_code, matmul）を明示し、Brainアーキテクチャの将来性を強調。
• Neuro-AIとの親和性: 「Brain Inspired」（, ポッドキャスト/コース）の認知度を活用し、ニューロサイエンスとAIの融合（, BI 219 Xaq Pitkow, Kim Stachenfeld）に訴求。
• 技術的焦点: Gemini評価（95/100）の強み（matmul効率化、JIT、グローバル定数）を反映。私の評価（90/100）の実用性（データセット）、保守性（テスト）も考慮。
• Rustの命名慣習: brain-blitzは2単語、ハイフン、小文字で簡潔（例：serde, tokio）。crates.ioでユニーク（2025年9月11日16:33 JST時点、未登録と仮定）。
• 拡張性: 多層構造（Geminiの汎用性指摘）、RISC-V展開（9月8日、保留中）に対応。