В мире искусственного интеллекта (ИИ) увеличение энергопотребления становится все более актуальной проблемой. Специалисты BitEnergy AI разработали новый алгоритм, который позволяет значительно снизить затраты на электроэнергию без потери точности и скорости работы ИИ-моделей. Этот метод, называемый умножением с линейной сложностью (L-Mul), основан на использовании сложения целых чисел вместо традиционных операций умножения с плавающей запятой.
По словам исследователей, L-Mul способен снизить энергопотребление на 95% для тензорных операций и на 80% для скалярных, сохраняя при этом высокую точность результатов. Это достигается за счет того, что алгоритм требует меньше ресурсов для выполнения вычислений, чем традиционные методы обработки данных.
Этот прорыв обладает огромным потенциалом для решения проблемы увеличения энергопотребления в области искусственного интеллекта. Например, модель ChatGPT ежедневно потребляет столько энергии, сколько необходимо для работы 18 000 домохозяйств в Соединенных Штатах. К 2027 году потребление энергии в индустрии искусственного интеллекта может составить от 85 до 134 тераватт-часов в год.
Разработчики L-Mul надеются, что их технология поможет решить эту проблему, особенно для крупномасштабных систем искусственного интеллекта, для работы которых требуется большое количество энергии. Однако для полноценной реализации L-Mul необходимы специализированные устройства и программные интерфейсы, которые пока недоступны. Тем не менее, компания продолжает работать в этой области, чтобы сделать свои технологии более доступными для широкого использования.
]]>
