
Учёные из Университета штата Орегон разработали новый энергоэффективный чип, призванный решить проблему огромного потребления электроэнергии крупными языковыми моделями искусственного интеллекта, такими как Gemini и GPT-4. Разработка, представленная на недавней конференции IEEE Custom Integrated Circuits Conference в Бостоне, позволяет сократить энергопотребление вдвое по сравнению с традиционными решениями.
Студент Рамин Джавади и доцент кафедры электротехники Теджасви Ананде представили чип, основанный на принципах искусственного интеллекта, которые оптимизируют энергопотребление при обработке сигналов. Проблема, по словам Ананде, руководителя лаборатории смешанных сигналов и систем в OSU, заключается в том, что энергозатраты на передачу одного бита не снижаются с той же скоростью, с которой растёт потребность в объёме передаваемых данных. Это и приводит к колоссальному энергопотреблению современных дата-центров.

Большие языковые модели требуют передачи и приёма огромных объёмов данных по проводным медным каналам связи в центрах обработки данных, что требует значительных энергетических затрат. Один из способов решения этой проблемы — разработка более эффективных чипов для проводной связи. При высокоскоростной передаче данных, сигнал на приёмнике искажается и требует коррекции. Большинство традиционных систем проводной связи используют для этого эквалайзеры, которые потребляют значительное количество энергии.
В новом чипе используется подход, основанный на машинном обучении. Встроенный классификатор обучается распознавать и исправлять ошибки, что позволяет восстанавливать данные более эффективно и с меньшими энергозатратами. Этот подход, по словам Джавади, позволяет значительно снизить энергопотребление.
Проект, получивший поддержку Агентства по перспективным оборонным исследовательским проектам (DARPA), Корпорации исследований полупроводников и Центра повсеместной связи, принёс Джавади награду за лучшую студенческую работу на конференции. Сейчас Джавади и Ананде работают над следующим поколением чипа, надеясь достичь ещё большей энергоэффективности. Их разработки обещают стать важным шагом к снижению энергопотребления современных систем искусственного интеллекта.
-
10.05.2025 09:50:00 | iXBT.com
10.05.2025 09:45:00 | iXBT.com
10.05.2025 09:16:00 | iXBT.com
10.05.2025 09:03:00 | iXBT.com
10.05.2025 08:33:00 | iXBT.com
10.05.2025 08:20:00 | iXBT.com
10.05.2025 07:46:00 | iXBT.com
10.05.2025 07:24:00 | iXBT.com
10.05.2025 07:03:00 | iXBT.com
10.05.2025 06:45:00 | iXBT.com
10.05.2025 05:59:00 | iXBT.com
10.05.2025 05:49:00 | iXBT.com
10.05.2025 05:30:00 | iXBT.com
10.05.2025 05:00:00 | iXBT.com
10.05.2025 04:51:00 | iXBT.com
10.05.2025 04:38:00 | iXBT.com
09.05.2025 22:41:00 | iXBT.com
09.05.2025 21:06:00 | iXBT.com
09.05.2025 17:15:00 | iXBT.com
09.05.2025 15:04:00 | iXBT.com
09.05.2025 14:45:00 | iXBT.com
09.05.2025 14:36:00 | iXBT.com
09.05.2025 14:20:00 | iXBT.com
09.05.2025 13:46:00 | iXBT.com
09.05.2025 11:41:00 | iXBT.com
09.05.2025 11:17:00 | iXBT.com
09.05.2025 10:22:00 | iXBT.com
09.05.2025 10:11:00 | iXBT.com
09.05.2025 09:55:00 | iXBT.com
09.05.2025 09:37:00 | iXBT.com
-
10.05.2025 17:26:46 | ferra.ru
10.05.2025 15:07:06 | vc.ru
10.05.2025 15:00:41 | ferra.ru
10.05.2025 14:07:30 | vc.ru
10.05.2025 13:30:18 | ferra.ru
10.05.2025 13:28:51 | Хабр
10.05.2025 13:01:48 | Хабр
10.05.2025 13:01:10 | Хабр
10.05.2025 12:00:46 | ferra.ru
10.05.2025 11:19:40 | Хабр
10.05.2025 11:15:59 | ferra.ru
10.05.2025 11:06:57 | ferra.ru
10.05.2025 10:35:57 | vc.ru
10.05.2025 10:30:08 | ferra.ru
10.05.2025 09:00:04 | ferra.ru
Техническая поддержка проекта ВсеТут