Сегодня 29 марта 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Hardware

Учёные нашли способ запускать большие ИИ-модели на системах мощностью 13 Вт, вместо 700 Вт

Исследователи из Калифорнийского университета в Санта-Круз разработали метод, позволяющий запускать большие языковые модели искусственного интеллекта (LLM) с миллиардами параметров при значительно меньшем потреблении энергии, чем у современных систем.

 Источник изображения: Stefan Steinbauer/Unsplash

Источник изображения: Stefan Steinbauer/Unsplash

Новый метод позволил запустить LLV с миллиардами параметров при энергопотреблении системы всего в 13 Вт, что эквивалентно потреблению бытовой светодиодной лампы. Это достижение особенно впечатляет на фоне текущих показателей энергопотребления ИИ-ускорителей. Современные графические процессоры для центров обработки данных, такие как Nvidia H100 и H200, потребляют около 700 Вт, а грядущий Blackwell B200 вообще может использовать до 1200 Вт на один GPU. Таким образом, новый метод оказывается в 50 раз эффективнее популярных сегодня решений, пишет Tom's Hardware.

Ключом к успеху стало устранение матричного умножения (MatMul) из процессов обучения. Исследователи применили два метода. Первый — это перевод системы счисления в троичную, использующую значения -1, 0 и 1, что позволило заменить умножение на простое суммирование чисел. Второй метод основан на внедрении временных вычислений, при котором сеть получила эффективную «память», позволившую работать быстрее, но с меньшим количеством выполняемых операций. Работа проводилась на специализированной системе с FPGA, но исследователи подчёркивают, что большинство их методов повышения эффективности можно применить с помощью открытого программного обеспечения и настройки уже существующих на сегодня систем.

Исследование было вдохновлено работой Microsoft по использованию троичных чисел в нейронных сетях, а в качестве эталонной большой модели учёные использовали LLaMa от Meta. Рюдзи Чжу (Rui-Jie Zhu), один из аспирантов, работавших над проектом, объяснил суть достижения в замене дорогостоящих операций на более дешёвые. Хотя пока неясно, можно ли применить этот подход ко всем системам в области ИИ и языковых моделей в качестве универсального, потенциально он может радикально изменить ландшафт ИИ.

Немаловажно, что учёные открыли исходный код своей разработки, что позволит крупным игрокам рынка ИИ, таким как Meta, OpenAI, Google, Nvidia и другим беспрепятственно воспользоваться новым достижением для обработки рабочих нагрузок и создания более быстрых и энергоэффективных систем искусственного интеллекта. В конечном итоге это приведёт к тому, что ИИ сможет полнофункционально работать на персональных компьютерах и мобильных устройствах, и приблизится к уровню функциональности человеческого мозга.

Источник:

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

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
В Турции заблокировали Rutube, но сам видеосервис это отрицает 42 мин.
Представлен формат изображений Spectral JPEG XL, который эффективно сохранит данные даже о невидимом свете 2 ч.
Google выплатит $100 млн по иску рекламодателей 14-летней давности 7 ч.
ИИ-стартап xAI Илона Маска внезапно поглотил соцсеть X Илона Маска 9 ч.
Новая статья: Selaco — неоновый кураж. Предварительный обзор 14 ч.
«Яндекс» впервые отчиталась о результатах работы Yandex B2B Tech 15 ч.
Prince of Persia: The Lost Crown выйдет на новых платформах, причём совсем скоро 16 ч.
Сюжетный боевик MindsEye от студии экс-продюсера GTA получил дату выхода и взрывной трейлер — в российском Steam доступен предзаказ 17 ч.
38 миллиардов потерянных рун и 58 тысяч побед над финальным боссом: опубликована статистика игроков с тестирования Elden Ring Nightreign 20 ч.
Тестовая версия Windows 11 получила расширенную поддержку файловой системы ReFS — она сменит NTFS, но потом 20 ч.