Новый алгоритм снижает энергозатраты ИИ на 95% без ущерба для точности.

Главное:

• Новый алгоритм L-Mul от BitEnergy AI может снизить энергозатраты искусственного интеллекта до 95%.
• Алгоритм позволяет заменить операции умножения с плавающей точкой на простые операции сложения целых чисел.
• Снижение энергопотребления улучшит устойчивость центров обработки данных и снизит выбросы углерода.

Создание энергосберегающих алгоритмов

Учёные из компании BitEnergy AI представили новый метод, который может значительно повысить энергоэффективность языковых моделей. Представленный алгоритм, названный L-Mul, основан на концепции линейной сложности умножения. Его суть заключается в замене вычислений на плавающей точке более простыми операциями сложения целых чисел. Возможно, это решение станет ключевым элементом для дальнейшего развития искусственного интеллекта, позволяя обрабатывать большие объемы данных без огромных затрат энергии.

По заявлениям авторов исследования, замена традиционного умножения на L-Mul позволяет сэкономить до 95% энергии на элементарных умножениях с тензорами, а также до 80% на матричных операциях. Более того, в тестах, проведённых с использованием нового алгоритма, были получены результаты, которые не только не ухудшили точность вычислений, но в некоторых случаях даже улучшили их по сравнению со стандартными методами обработки данных. Это открытие поразительно, поскольку на сегодняшний день энергозатраты при работе с мощными нейронными сетями стали одним из основных ограничений для их развития.

Проблема энергопотребления ИИ

Сложившаяся ситуация с высокими расходами энергии на обработку данных искусственного интеллекта вызывает беспокойство. Например, в прошлом году только GPU, поставленные для дата-центров, потребили больше электроэнергии, чем все домохозяйства в крупном городе. Одно из крупнейших технологических предприятий, Google, даже отложило свои экологические инициативы, увеличив выбросы парниковых газов на 48% с 2019 года. Это также вызывает серьёзные вопросы о будущем нашего мира и возможности сочетания развитых технологий с защитой окружающей среды.

Появление алгоритма L-Mul может изменить это отношение. Снижение потребления энергии на 95% позволит значительно уменьшить нагрузку на энергетические сети и центры обработки данных, что, в свою очередь, приведет к меньшим выбросам углерода — важным шагом в борьбе с глобальным потеплением.

Направление исследований вперед

Новый подход к вычислениям, предложенный BitEnergy AI, открывает новые горизонты для технологии искусственного интеллекта. Основное внимание теперь будет направлено не только на увеличение мощности вычислений, но и на их эффективность. Энергознание становится важным фактором в разработках, и компании, стремящиеся к устойчивости, могут получить конкурентное преимущество, адаптируя свои технологии.

С увеличением внимания к экологии и устойчивому развитию мы можем надеяться на дальнейшие отклонения от традиционных методов, что, безусловно, приведет к долгожданным изменениям в отрасли.

Приглашаю вас высказать своё мнение по поводу нового алгоритма и его потенциала в снижении энергозатрат для искусственного интеллекта. Как вы считаете, поможет ли это решить проблему с высокой энергозависимостью современных технологий?