Сегодня 25 мая 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 🔥
Новая статья: The Midnight Walk — из искры разгорится пламя. Рецензия 11 ч.
Новая статья: Gamesblender № 727: «правильные» обзоры RTX 5060, два города в сиквеле Cyberpunk и ремастер Syberia 12 ч.
Немецкий суд постановил, что на сайтах должна быть кнопка для отказа от всех файлов cookie сразу 15 ч.
Пожар в дата-центре, арендованном Маском, парализовал работу соцсети X 16 ч.
Новая статья: Doom: The Dark Ages — король по праву. Рецензия 24-05 00:10
Настоящий детектив, обвинения невиновных и запугивание врагов: подробности ролевой игры Warhammer 40,000: Dark Heresy от создателей Rogue Trader 23-05 22:07
Microsoft готовит «бету» Gears of War: Reloaded, но никому об этом не сказала — тестовая версия ремастера засветилась в базе данных Steam 23-05 20:16
Konami показала вступление Metal Gear Solid Delta: Snake Eater с новой версией легендарной песни 23-05 19:15
SteamOS получила официальную совместимость с Legion Go S и другими консолями на платформе AMD 23-05 19:03
«Я не я, и лошадь не моя»: главы технокомпаний стали отправлять на встречи с инвесторами своих ИИ-двойников 23-05 18:55