Сегодня 23 июня 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 🔥
Broadcom представила VMware Cloud Foundation 9 — основу основ для современного частного облака 2 ч.
На вершине успеха: кооперативная игра Peak от авторов Content Warning и Another Crab's Treasure покорила Steam и стала хитом продаж 5 ч.
Team Vitality стала чемпионом Blast.tv Austin Major 2025 — это уже седьмая подряд победа команды на крупных турнирах по Counter-Strike 2 в 2025 году 6 ч.
Huawei выпустила «безандроидную» бета-версию HarmonyOS 6 — пока только для разработчиков 6 ч.
Как избежать оборотных штрафов по 152-ФЗ и не сломать маркетинг: объясняют эксперты рынка, регуляторы и юристы 6 ч.
Утечка: в открытый доступ попал первый час прохождения Death Stranding 2: On the Beach 7 ч.
Китай ужесточит контроль над интернетом с помощью новой цифровой идентификации 22-06 06:22
Новая статья: Deltarune — сила в добре. Рецензия 22-06 00:02
20 минут геймплея The Blood of Dawnwalker — амбициозной вампирской RPG от ведущих разработчиков The Witcher 3 и Cyberpunk 2077 21-06 23:48
Новая статья: Gamesblender № 731: процессор AMD в следующей Xbox, анонс ремейка Silent Hill и худшая игра года 21-06 23:33
Экс-глава Intel вложился в стартап, создающий сверхпроводниковые чипы для суперкомпьютеров 2 ч.
xAI воспользуется облаком Oracle для обучения и инференса Grok 3 ч.
Бум ИИ-технологий заставляет Wistron оперативно масштабировать производство серверов 3 ч.
Подземный суперкомпьютер Olivia стал самым мощным в Норвегии 4 ч.
Предприятие OpenAI и Джони Айва столкнулось с первым иском, даже не успев ничего выпустить 5 ч.
Wildberries начнёт продавать SIM-карты под собственным брендом 5 ч.
NTT поглотит за $16 млрд дочернюю структуру NTT Data с целью усиления позиций в области ИИ 6 ч.
Microsoft и Tarana Wireless подключат африканские деревни к быстрому беспроводному интернету посредством ngFWA 7 ч.
Huawei выйдет в космос: китайские спутники заработают на операционной системе OpenHarmony 7 ч.
Половинка суперчипа: Arm-процессор NVIDIA Grace C1 набирает популярность в телеком-оборудовании, СХД и на периферии 7 ч.