Сегодня 19 апреля 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Software

Математики придумали более простой способ умножения матриц — он может стать основой прорыва в ИИ

В основе искусственного интеллекта лежит матричное исчисление, которое только что пережило самый большой подъем более чем за десятилетие. Почти одновременно вышли две статьи, в которых математики объяснили, как повысить эффективность перемножения матриц. С помощью новых алгоритмов искусственный интеллект сможет быстрее обучаться на менее мощном оборудовании и таким же образом быстрее решать задачи.

 Источник изображения: ИИ-генерация Кандинский 3.0/3DNews

Источник изображения: ИИ-генерация Кандинский 3.0/3DNews

Суть проблемы в том, что до относительно недавнего времени человечество в лице математиков не представляло иного способа умножения матриц, чем выполнением n3 операций (где n — размерность матриц). Для матрицы 3 × 3, к примеру, необходимо было совершить 27 умножений. В идеальном же для математиков мире умножение матриц хотелось совершать за n2 операций. И к началу 70-х годов процесс поиска соответствующего алгоритма пошёл. Нетрудно догадаться, что к этому побудило распространение вычислительных машин.

Значительный прогресс в данной сфере совершил в 1981 году математик Арнольд Шёнхаге. Он доказал, что умножение матриц можно выполнить за n2,522 шагов. Позже этот метод был назван «лазерным методом» (laser method). Все последующие продвижения к заветной «второй степени» базировались на улучшениях лазерного метода.

Заявленный в новых статьях прорыв, совершённый в 2023 году, произошёл в результате обнаружения «скрытых потерь» в лазерном методе. В ноябре 2023 года Ран Дуань и Ренфэй Чжоу из Университета Цинхуа представили метод, который устранил неэффективность лазерного метода, установив новую верхнюю границу числа необходимых операций примерно на уровне n2,371866. Это достижение ознаменовало самый существенный прогресс в этой области с 2010 года. Но всего два месяца спустя Вирджиния Василевски Уильямс, Инчжан Сюй и Цзысюань Сюй из Массачусетского технологического института опубликовали вторую статью, в которой подробно описали ещё одну оптимизацию, которая снизила верхнюю границу количества операций до n2,371552.

 Этапы на пути движенеия ко «второй степени» и имена учёных, совершавших прорывы

Этапы на пути движения ко «второй степени» и имена учёных, совершавших прорывы

Безусловно, точное влияние на скорость работы моделей искусственного интеллекта зависит от конкретной аппаратной архитектуры системы ИИ и от того, насколько сильно задачи конкретной модели зависят от умножения матриц. Поэтому повышение эффективности алгоритмов будут сочетать с оптимизацией оборудования, чтобы полностью реализовать потенциальный прирост скорости. Но все же, по мере того, как улучшения в алгоритмических методах будут накапливаться с течением времени, искусственный интеллект будет становиться быстрее — это факт.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Свежий драйвер Nvidia ускорил видеокарты в синтетических тестах, но проблемы со стабильностью остались 3 ч.
«Копидел» поможет в клонировании и массовом развёртывании ОС «Альт» 5 ч.
Поумневшие ИИ-модели OpenAI o3 и o4-mini проявили повышенную склонность к галлюцинациям 8 ч.
EA показала суровую тактическую стратегию Star Wars Zero Company от ветеранов XCOM — первый трейлер и подробности 8 ч.
Новая статья: South of Midnight — соткана по лекалам. Рецензия 21 ч.
Спустя восемь лет «беты» Escape from Tarkov взяла курс на версию 1.0 — план обновлений игры на 2025 год 23 ч.
ChatGPT научился использовать воспоминания о пользователе для персонализации веб-поиска 23 ч.
Создатели следующей Battlefield рассказали о новом «языке разрушения» и показали его в деле 24 ч.
Глава Microsoft Gaming Фил Спенсер намекнул на продолжение Indiana Jones and the Great Circle 18-04 19:43
Разработчики Everspace 2 решили снизить цену на дополнение Wrath of the Ancients, потому что «вокруг дорожает буквально всё» 18-04 18:32
У земных лишайников обнаружился потенциал для выживания на Марсе 2 ч.
Nvidia, AMD и другие американские чипмейкеры опасаются, что проиграют Huawei из-за антикитайских санкций США 3 ч.
QNAP выпустила хранилище ES1686dc R2 на 16 SAS-накопителей 5 ч.
Беспилотные автомобили выйдут на российские дороги общего пользования к 2027 году 5 ч.
Tesla без объяснения причин отложила запуск производства доступной версии Model Y 5 ч.
Китайские передовые спутники связи и дальнего зондирования Земли теперь предлагают оптом и в розницу 5 ч.
Багамы отозвали разрешение на посадку ракет SpaceX Falcon 9 у своих берегов 7 ч.
В Пекине прошёл первый в мире полумарафон с участием людей и роботов 7 ч.
Synology подтвердила, что для флагманских NAS подойдут только избранные жёсткие диски 7 ч.
Looking Glass представила 27-дюймовый голографический 3D-монитор с разрешением 5K и ценой $10 тысяч 8 ч.