أفاد فريق من المهندسين في شركة BitEnergy AI، الشركة المتخصصة في تقنية استنتاج الذكاء الاصطناعي، عن وجود طريقة مبتكرة يمكن أن تقلل من استهلاك الطاقة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي بنسبة 95٪. وقد نشروا نتائجهم في ورقة بحثية على خادم الطباعة الأولية arXiv. مع انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي، زاد استخدامها بشكل كبير، مما أدى إلى زيادة كبيرة في استهلاك الطاقة والتكاليف. على سبيل المثال، النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT تتطلب قدرة حسابية كبيرة، مما يترجم إلى استهلاك كبير للكهرباء. على سبيل المثال، يستهلك ChatGPT حاليًا حوالي 564 ميجاواط ساعة يوميًا، وهي كمية تكفي لتشغيل حوالي 18, 000 منزل أمريكي. ومع التقدم المستمر في الذكاء الاصطناعي وزيادة شعبيته، يحذر النقاد من أن هذه التطبيقات قد تستهلك حوالي 100 تيراواط ساعة سنويًا في غضون بضع سنوات، مما يعادل استهلاك الطاقة في تعدين البيتكوين. في هذه الدراسة الجديدة، يؤكد فريق BitEnergy AI أنهم اكتشفوا طريقة لخفض متطلبات الحوسبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير دون المساومة على الأداء. التقنية بسيطة: بدلاً من الاعتماد على الضرب بالأرقام العائمة المعقدة (FPM)، تستخدم الإضافة بالأعداد الصحيحة.

يتم استخدام FPM لإدارة الأرقام الكبيرة جدًا أو الصغيرة جدًا، مما يتيح حسابًا دقيقًا، وهو الجانب الأكثر استهلاكًا للطاقة في معالجة الذكاء الاصطناعي. أطلق الباحثون على نهجهم اسم الضرب بخطية التعقيد، والذي يقارب FPM باستخدام الإضافة بالأعداد الصحيحة. تشير الاختبارات حتى الآن إلى أن هذه الطريقة الجديدة يمكن أن تقلل من استهلاك الكهرباء بنسبة 95٪. القيد الوحيد هو أنه يتطلب أجهزة مختلفة عما هو متاح حاليًا. ومع ذلك، يشير فريق البحث إلى أن هذه الأجهزة الجديدة قد تم تصميمها وبناؤها واختبارها بالفعل. لا يزال ترخيص هذه الأجهزة غير مؤكد، خاصة أن Nvidia، الشركة الرائدة في تصنيع معالجات الرسومات GPU، تهيمن حاليًا على سوق أجهزة الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تؤثر استجابة الشركة لهذه التكنولوجيا الناشئة بشكل كبير على معدل اعتمادها — إذا تم تأكيد ادعاءات الباحثين. © 2024 شبكة Science X