👋Ребята всем привет
После небольшого перерыва. (у меня был микроотпуск) поговорим о матрицах. Оказывается как-то совсем недавно ИИ AlphaZero поставили задачу умножить две матрицы. Задачка эта, не Бог весь какая, и уже придумано множество вариантов как это сделать. Однако, по доподлинно известно, что число доступных способов умножения матриц превосходит количество атомов во вселенной. А их на секундочку 10^33 вариантов.
Так вот, перед ИИ поставили задачу найти оптимальный вариант умножения матриц. И что вы думаете, он таки нашел их, например для матрицы 4х4 он нашел более эффективный способ, чем способ предложенный немецким математиком Фолькером Штрассеном в 1969 году. Базовый способ предполагает 64 хода, тогда как у Штрассена 49, а ИИ показал 47 ходов. Не самый большой прирост, однако, на "длинной" дистанции мы получаем существенный выигрыш как по времени, так и по вычислениям.
Всего получилось у ИИ оптимизировать алгоритмы для матриц 70 размеров. Так для матрицы 9х9 число шагов уменьшилось с 511 до 489, для матриц 11х11 с 919 до 896. Данная разработка уже включена в набор инструкций для NVIDIA V100 и Google TPU. Выяснилось, что предложенные AlphaTensor методы работают на 10–20 % быстрее традиционных.
Ребята подписывайтесь на канал, поддержите нас!
Мы на profi.ru: https://profi.ru/profile/MironovVO8/
Мы на repetitor.ru: https://v3.repetitors.info/repetitor/p/MironovVO8/
Мы на ХабрФриланс: https://freelance.habr.com/freelancers/MLab
Мы на YouDo: https://youdo.com/u9455664
Наш канал по Кодингу: https://dzen.ru/id/62cfd02dce2f2915341e0942
#python #datascience #coding #machinelearning #math #vector