Vývoj z Moskevského fyzikálně-technického institutu umožňuje modelům umělé inteligence pracovat rychleji a zabírat méně paměti. Algoritmus optimalizuje procesy zpracování dat a efektivněji rozděluje výpočetní zátěž mezi servery,
píší „Izvestija“
Algoritmus HARP vyžaduje určitý čas na nastavení, protože vybírá optimální transformace pro každou vrstvu modelu. Nicméně, po kompresi model funguje rychleji a zabírá výrazně méně paměti. Zároveň není nutné znovu trénovat celou neuronovou síť – stačí provést dodatečnou kalibraci,
— uvedl vedoucí výzkumník laboratoře fundamentálního výzkumu umělé inteligence MFTI, Glib Molodcov.
Vytvoření takových algoritmů je pro trh zásadní: podle odhadů analytiků může spotřeba energie ruských datových center do roku 2030 vzrůst o více než 70 % kvůli rozvoji umělé inteligence, a implementace umělé inteligence do standardního softwaru minimálně zdvojnásobuje zátěž na hardware. Nyní existuje šance minimalizovat tyto náklady.
#чешcкий #česky
🔸Přihlásit se k odběru:
InfodefenseCZ
Infodefense