
Команда инженеров компании BitEnergy AI, занимающейся технологиями вывода ИИ, сообщила о методе снижения энергопотребления приложений на базе искусственного интеллекта на 95%. Группа опубликовала статью, описывающую их технологию, на сервере препринтов arXiv.
Поскольку ИИ-приложения стали мейнстримом, их использование резко возросло, что привело к заметному росту потребностей в энергии и затрат. Большие лингвистические модели, такие как ChatGPT, требуют большой вычислительной мощности, что, в свою очередь, означает, что для их работы требуется много электроэнергии. Например, ChatGPT теперь требует около 564 МВтч ежедневно, что достаточно для питания 18 000 американских домов. Поскольку наука продолжает развиваться, а такие приложения становятся всё более популярными, критики предположили, что эти приложения могут потреблять около 100 ТВтч ежегодно всего через несколько лет, наравне с операциями по добыче биткоинов.

Команда BitEnergy AI утверждает, что в рамках новой разработки им удалось найти способ значительно сократить объём вычислений, необходимых для приложений ИИ, не приводя при этом к снижению производительности.
Новая техника является достаточно изящной — вместо использования сложного умножения с плавающей точкой (FPM) метод использует целочисленное сложение. Приложения используют FPM для обработки чрезвычайно больших или малых чисел, что позволяет приложениям выполнять вычисления с их использованием с большой точностью. Это также самая энергоёмкая часть обработки чисел ИИ.
Исследователи называют свой новый метод Linear-Complexity Multiplication — он работает путём аппроксимации FPM с использованием целочисленного сложения. Они утверждают, что тестирование на данный момент показало, что новый подход снижает потребление электроэнергии на 95%.
Единственный недостаток заключается в том, что он требует другого оборудования, чем то, что используется в настоящее время. Но исследовательская группа также отмечает, что новый тип оборудования уже был спроектирован, создан и протестирован. Однако пока что неясно, как такое оборудование будет лицензироваться — в настоящее время на рынке оборудования для искусственного интеллекта доминирует производитель графических процессоров Nvidia. То, как они отреагируют на эту новую технологию, может оказать существенное влияние на темпы внедрения — если заявления компании подтвердятся.
-
13.10.2024 20:44:00 | iXBT.com
13.10.2024 20:41:00 | iXBT.com
13.10.2024 20:25:00 | iXBT.com
13.10.2024 20:21:00 | iXBT.com
13.10.2024 19:37:00 | iXBT.com
13.10.2024 19:06:00 | iXBT.com
13.10.2024 18:44:00 | iXBT.com
13.10.2024 18:32:00 | iXBT.com
13.10.2024 15:51:41 | TechCult.ru
13.10.2024 15:43:00 | iXBT.com
13.10.2024 14:50:00 | iXBT.com
13.10.2024 14:37:00 | iXBT.com
13.10.2024 13:52:00 | iXBT.com
13.10.2024 13:36:41 | Ведомости
13.10.2024 11:57:00 | iXBT.com
13.10.2024 11:35:00 | iXBT.com
13.10.2024 10:52:00 | iXBT.com
13.10.2024 10:07:00 | iXBT.com
13.10.2024 09:41:00 | iXBT.com
13.10.2024 09:25:00 | iXBT.com
13.10.2024 09:06:00 | iXBT.com
13.10.2024 08:49:00 | iXBT.com
13.10.2024 08:09:00 | iXBT.com
12.10.2024 20:27:00 | iXBT.com
12.10.2024 18:59:00 | iXBT.com
12.10.2024 18:58:00 | iXBT.com
12.10.2024 18:24:00 | iXBT.com
12.10.2024 16:43:00 | iXBT.com
12.10.2024 16:09:00 | iXBT.com
12.10.2024 15:56:00 | iXBT.com
-
22.02.2025 10:30:00 | ferra.ru
22.02.2025 09:45:00 | ferra.ru
22.02.2025 08:15:07 | ferra.ru
22.02.2025 07:30:05 | ferra.ru
22.02.2025 05:39:20 | Хабр
22.02.2025 05:15:02 | ferra.ru
22.02.2025 03:00:00 | ferra.ru
22.02.2025 02:15:57 | ferra.ru
22.02.2025 02:15:00 | ferra.ru
22.02.2025 01:30:00 | ferra.ru
22.02.2025 00:45:00 | ferra.ru
22.02.2025 00:00:00 | Woman.ru
21.02.2025 22:02:04 | ferra.ru
21.02.2025 21:45:00 | ferra.ru
21.02.2025 21:15:25 | ferra.ru
Техническая поддержка проекта ВсеТут