Lið verkfræðinga hjá BitEnergy AI, fyrirtæki sem sérhæfir sig í tækni fyrir AI ályktanir, hefur greint frá nýstárlegri aðferð sem getur dregið úr orkunotkun AI-forrita um 95%. Þeir hafa birt niðurstöður sínar í grein á arXiv forskoðunarþjóninum. Eftir því sem AI-forrit verða útbreiddari, hefur notkun þeirra fjölgað, sem leiðir til umtalsverðrar aukningar í orkunotkun og kostnaði. Til dæmis krefjast stór tungumálalíkön eins og ChatGPT umtalsverðs tölvukraftar, sem þýðir mikla rafmagnsnotkun. ChatGPT, til dæmis, eyðir nú um það bil 564 MWh á dag, sem er nægjanlegt til að knýja um 18. 000 bandarísk heimili. Með áframhaldandi frambringingu í AI og vaxandi vinsældum, vara gagnrýnendur við því að þessi forrit gætu notað um 100 TWh árlega innan fárra ára, keppandi við orkunotkun Bitcoin-námuvinnslu. Í þessari nýju rannsókn fullyrðir BitEnergy AI lið að þeir hafi fundið aðferð til að draga verulega úr útreikningskröfum AI-forrita án þess að skerða frammistöðu. Tæknin er einföld: í stað þess að reiða sig á flókin margfeldisviðskipti fljótandi punkta (FPM), notar hún heildarsummur. FPM er notað til að stjórna mjög stórum eða mjög litlum tölum, sem gerir nákvæmar útreikningar, og gerir það að orkunámsbeintasta þætti AI-vinnslu. Rannsakendurnir hafa nefnt nálgun sína Línuleg-Flækju Margfeldi, sem nálgas FPM með notendaskilum heildarsummu.

Próf hingað til vísa til þess að þessi nýja aðferð gæti dregið úr rafmagnsnotkun um 95%. Eina takmörkunin er sú að hún krefst annars vélbúnaðar en þess sem til er nú. Hins vegar bendir rannsóknarteymið á að þessi nýji vélbúnaður hafi þegar verið hannaður, byggður og prófaður. Leyfisveita slíks vélbúnaðar er enn óviss, sérstaklega þar sem Nvidia, leiðandi GPU framleiðandi, ræður nú yfir AI vélbúnaðarmarkaðinum. Viðbrögð fyrirtækisins við þessari bylgjutækni gæti haft miklar áhrif á innleiðingarhraða hennar - ef fullyrðingar rannsóknarhópanna standast. © 2024 Science X Network