- 9,497
- 18
- 8 Ноя 2022
Новый подход может кардинально изменить вычислительные процессы и ускорить развитие искусственного интеллекта.
Прорыв в умножении матриц может ускорить и сделать эффективнее модели искусственного интеллекта. Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся обнаружили новый способ быстрого умножения больших матриц, устранив ранее неизвестную неэффективность. Это открытие может ускорить работы моделей ИИ, таких как ChatGPT, которые в значительной мере зависят от умножения матриц. Исследования, представленные в двух недавних статьях, привели к значительному прогрессу в эффективности умножения матриц, которого не наблюдалось более десяти лет.
Умножение матриц играет ключевую роль в современных моделях ИИ, включая распознавание речи и изображений, чат-ботов и генерацию изображений ИИ. Графические процессоры (GPU) особенно эффективны в выполнении задач умножения матриц благодаря их способности обрабатывать множество вычислений одновременно.
Новые исследования, проведённые учёными из Университета Цинхуа, Калифорнийского университета в Беркли и Массачусетского технологического института, направлены на теоретические улучшения, стремясь снизить сложность умножения матриц для увеличения эффективности на общем уровне. Традиционно умножение двух матриц размером n на n требует n в третьей степени отдельных умножений. Однако новая техника снижает верхнюю границу показателя степени, приближая её к идеальному значению 2.
В 2020 году был достигнут значительный прогресс в улучшении эффективности умножения матриц, а в ноябре 2023 года был представлен метод, устраняющий неэффективность в предыдущем подходе, установив новую верхнюю границу для показателя сложности. Это открытие стало наиболее значительным прогрессом в этой области с 2010 года. Усовершенствование метода умножения матриц позволит ускорить обучение моделей ИИ и повысить эффективность выполнения задач.
На практике это может привести к разработке более сложных моделей ИИ, ускорению их обучения и сокращению необходимой вычислительной мощности и энергопотребления. Такие улучшения также могут снизить экологический след технологий ИИ. Влияние на скорость работы моделей ИИ будет зависеть от архитектуры системы и степени зависимости её задач от умножения матриц. Улучшения в алгоритмической эффективности часто необходимо сочетать с оптимизацией аппаратного обеспечения для полного раскрытия потенциала ускорения.
Прорыв в умножении матриц может ускорить и сделать эффективнее модели искусственного интеллекта. Для просмотра ссылки Войди
Умножение матриц играет ключевую роль в современных моделях ИИ, включая распознавание речи и изображений, чат-ботов и генерацию изображений ИИ. Графические процессоры (GPU) особенно эффективны в выполнении задач умножения матриц благодаря их способности обрабатывать множество вычислений одновременно.
Новые исследования, проведённые учёными из Университета Цинхуа, Калифорнийского университета в Беркли и Массачусетского технологического института, направлены на теоретические улучшения, стремясь снизить сложность умножения матриц для увеличения эффективности на общем уровне. Традиционно умножение двух матриц размером n на n требует n в третьей степени отдельных умножений. Однако новая техника снижает верхнюю границу показателя степени, приближая её к идеальному значению 2.
В 2020 году был достигнут значительный прогресс в улучшении эффективности умножения матриц, а в ноябре 2023 года был представлен метод, устраняющий неэффективность в предыдущем подходе, установив новую верхнюю границу для показателя сложности. Это открытие стало наиболее значительным прогрессом в этой области с 2010 года. Усовершенствование метода умножения матриц позволит ускорить обучение моделей ИИ и повысить эффективность выполнения задач.
На практике это может привести к разработке более сложных моделей ИИ, ускорению их обучения и сокращению необходимой вычислительной мощности и энергопотребления. Такие улучшения также могут снизить экологический след технологий ИИ. Влияние на скорость работы моделей ИИ будет зависеть от архитектуры системы и степени зависимости её задач от умножения матриц. Улучшения в алгоритмической эффективности часто необходимо сочетать с оптимизацией аппаратного обеспечения для полного раскрытия потенциала ускорения.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
