🤖💡 Новый алгоритм балансировки нагрузки с ИИ

🤖💡 Новый алгоритм балансировки нагрузки с ИИ

🌐🔍 Ученые из Университета Калифорнии в Беркли разработали новый алгоритм балансировки нагрузки с использованием искусственного интеллекта. Они применили OpenEvolve, открытую реализацию AlphaEvolve от Google DeepMind, для улучшения алгоритма Expert Parallelism Load Balancer (EPLB).

🚀📈 Новый подход позволил достичь 5-кратного ускорения по сравнению с предыдущими решениями. OpenEvolve заменил циклы векторизованными тензорными операциями и внедрил схему зигзагообразного разбиения, сократив время выполнения до 3.7 миллисекунд. Это в 146 раз быстрее, чем у исходного алгоритма от DeepSeek.

📊🔎 Исследование показало, что использование OpenEvolve ускорило реляционную аналитику в три раза. OpenEvolve способен к итеративному генерированию, оценке и уточнению решений, что значительно улучшает алгоритмы.

🧠💻 Google DeepMind продемонстрировала потенциал машинного обучения как механизма открытия алгоритмов. Их исследования показали, что автономные методы могут обнаруживать правила обучения с подкреплением через опыт множества поколений агентов.

🤔💭 OpenEvolve способен к творчеству, используя известные данные для решения новых проблем и предлагая неожиданные решения. Потенциал AI-Driven Research for Systems (ADRS) огромен и может применяться к широкому спектру системных проблем.

#искусственный_интеллект #балансировка_нагрузки #openevolve

📌 Не забудь подписаться