О том, что процессоры Intel Meteor Lake будут использовать специальный аппаратный движок VPU, отвечающий за определённые задачи, связанные с работой ИИ-алгоритмов, стало известно ещё в мае. Однако Intel также планирует использовать ИИ для управления энергопотреблением систем на базе этих процессоров.

Обзор смартфона HUAWEI Pura 80 Ultra: зум, которому нет равных

Обзор рейтингового режима Warface: просто освоиться, сложно оторваться

Пять причин полюбить HONOR 400

Обзор смартфона HONOR 400: реаниматор

Обзор ноутбука Acer Swift Go 14 (SFG14-63-R7T4) с процессором Ryzen 9 8945HS и OLED-экраном

HUAWEI Pura 80 Ultra глазами фотографа

Источник изображений: Intel

Новый алгоритм энергопотребления под управлением ИИ будет использоваться во всех будущих продуктах компании, заявил в ходе конференции Hot Chips в Стэнфордском университете Ифрем Ротем (Efraim Rotem), отвечающий за архитектуру потребительских SoC в инженерной группе Intel. По его словам, новая функция появится в процессорах Meteor Lake, запуск которых ожидается в течение ближайших двух месяцев.

На графике ниже показано, как новый ИИ-алгоритм Meteor Lake (отмечен оранжевым) управляет энергопотреблением процессора по сравнению с обычными алгоритмами при выполнении различных рабочих задач. Результатом является повышение энергоэффективности чипа.

Благодаря новому ИИ-алгоритму Intel также хочет увеличить отзывчивость своих процессоров. «Мы уделяем особое внимание скорости реагирования системы при взаимодействии с компьютером. Мы хотим немедленных действий и не хотим ждать слишком долго», — отметил Ротем.

Наиболее очевидным решением для повышения отзывчивости системы является повышение производительности, для чего чипу нужно направить больше энергии. Благодаря этому он сможет работать быстрее и, следовательно, быстрее выполнять поставленные задачи. Однако после выполнения той или иной поставленной задачи CPU должен определить, когда эта задача выполнена, а затем перейти в состояние пониженного энергопотребления. Эта технология называется «Динамическим масштабированием напряжения и частоты» или DVFS.

«В вопросе управления питанием ключевым является то, как мы определяем, какая скорость работы процессора является правильной», — говорит Ротен.

Intel впервые применила базовые функции этой технологии в своих процессорах Core 6-го поколения (Skylake). Там она называлась Speed Shift. Функция отвечала за перевод процессора из активного состоянии с высоким энергопотреблением в режим ожидания с меньшим энергопотреблением. Однако её возможности были ограничены определёнными сценариями использования. Например, она работала при открытии и закрытии веб-браузеров.

В Meteor Lake возможности ИИ-алгоритма по управлению питания процессоров значительно вырастут. Теперь алгоритм «понимает» и может предсказать, когда и как пользователь откроет веб-страницу, пролистнёт её, закроет и откроет другую. Такой же алгоритм мониторинга будет использоваться и для множества других задач. Разница заключается в том, что ИИ-алгоритм новых процессоров обучался сам. И на основе этого извлекал более детальные шаблоны поведения, чем те, которые ранее Intel программировала в тех же Skylake.

Благодаря использованию ИИ-алгоритма для управления энергопотреблением чипы Meteor Lake стали до 35 % отзывчивее. То есть, они быстрее переходят в состояние повышенной мощности, говорит Ротем. В то же время алгоритм позволил процессорам значительно быстрее переходить в состояние простоя при отсутствии нагрузки. Благодаря этому Meteor Lake стали до 15 % энергоэффективнее.

В общем и целом, идея состоит в том, чтобы предоставить процессору необходимый ему энергетический бюджет на то время, которое ему необходимо, и не более того. По словам Ротема, простор для совершенствования технологии — значительный. В текущем виде ИИ-алгоритм обучен на определённые сценарии. В этом же скрывается и ограничение. Он уже обучен и не будет динамически реагировать на индивидуальные предпочтения пользователя. Иными словами, компьютер не будет дальше учиться на базе того, как ведёт себя пользователь. По крайней мере, не в этом поколении ИИ-алгоритма. Ротем также предположил, что разные модели ИИ могут применяться к разным сценариям. Например, в случае с играми.

OpenAI представила корпоративную версию ChatGPT, в которой сделан акцент на защиту конфиденциальной корпоративной информации. Множество компаний рассматривает возможность внедрения ИИ-платформы в свою деятельность, но сдерживающим фактором пока оставались соображения конфиденциальности и безопасности данных.

Обзор рейтингового режима Warface: просто освоиться, сложно оторваться

Обзор смартфона HONOR 400: реаниматор

Пять причин полюбить HONOR 400

Обзор ноутбука Acer Swift Go 14 (SFG14-63-R7T4) с процессором Ryzen 9 8945HS и OLED-экраном

HUAWEI Pura 80 Ultra глазами фотографа

Обзор смартфона HUAWEI Pura 80 Ultra: зум, которому нет равных

Источник изображения: Mariia Shalabaieva / pixabay.com

OpenAI отметила, что ChatGPT Enterprise предлагает повышенную безопасность, конфиденциальность и неограниченный высокоскоростной доступ к модели GPT-4, которая обеспечивает мощный анализ данных и позволяет задавать ChatGPT сложные вопросы. Проблемы конфиденциальности и безопасности серьёзно тревожат представителей бизнеса, которые опасаются, что их данные будут использоваться для обучения ChatGPT — конфиденциальная информация клиентов и секреты фирм должны оставаться неприкосновенными.

В OpenAI подчеркнули, что пользователи ChatGPT Enterprise смогут контролировать свои данные в полной мере, и на обучение моделей GPT они гарантированно не пойдут. В ближайшее время появятся инструменты для настройки знаний ChatGPT о компании, а также продвинутые инструменты аналитики. Появятся также тарифы ChatGPT Enterprise для небольших компаний. Корпоративная версия чат-бота отделена от базовой ChatGPT и потребительской премиум-подписки ChatGPT Plus. Уже использующие сервис компании смогут сохранить доступ к нему либо переключиться на его корпоративную версию, если необходим доступ к новым функциям.

Организации уже разрабатывают собственные инструменты с использованием генеративного искусственного интеллекта — многие предпочитают подключаться к GPT-4 через API и облачные платформы. Некоторые начали создавать свои собственные большие языковые модели в попытке защитить корпоративные данные. Появились поставщики услуг, предлагающие защиту данных при доступе к большим языковым моделям вроде GPT-4 — выход ChatGPT Enterprise станет очередным предложением на этом рынке. Недавно OpenAI представила инструменты для индивидуальной настройки GPT-3.5 под нужды конкретного бизнеса.

Команда разработчиков «Яндекса» сообщила о расширении возможностей мобильного приложения «Шедеврум» и реализации в программе функции создания коротких видеороликов с помощью генеративной нейросети. Утверждается, что компания стала первой на российском рынке, предложившей подобную технологию широкой аудитории.

HUAWEI Pura 80 Ultra глазами фотографа

Обзор смартфона HUAWEI Pura 80 Ultra: зум, которому нет равных

Пять причин полюбить HONOR 400

Обзор смартфона HONOR 400: реаниматор

Обзор рейтингового режима Warface: просто освоиться, сложно оторваться

Обзор ноутбука Acer Swift Go 14 (SFG14-63-R7T4) с процессором Ryzen 9 8945HS и OLED-экраном

Источник анимации: «Яндекс»

Для того, чтобы сгенерировать видео в «Шедевруме», достаточно описать текстом то, что хочется увидеть. В ответ приложение предложит четыре варианта первого кадра и набор анимационных эффектов для создания движения. Всего доступно семь эффектов: зум (приближение), таймлапс (ускоренная перемотка), полёт, панорама, вращение, подъём и морфинг (постепенное изменение). Для создания кадров будущего видео используется метод каскадной диффузии. С помощью этой технологии «Шедеврум» генерирует отдельные изображения. Сначала нейросеть создаёт картинки в соответствии с запросом, а затем поэтапно увеличивает их разрешение, насыщая деталями.

«Шедеврум» генерирует видео длиной четыре секунды с частотой 24 кадра в секунду. После публикации ими можно поделиться с друзьями или сохранить в формате MP4. В настоящий момент функция работает в режиме тестирования и доступна в обновлённой версии приложения активным пользователям «Шедеврума».

«Яндекс» представил «Шедеврум» для Android и iOS в апреле 2023 года. В основу программы положена нейронная сеть, содержащая 5 миллиардов параметров и обученная на 330 миллионах примеров изображений с текстовым описанием. В планах разработчика — обучение нейросети новым знаниям и её внедрение в другие сервисы и продукты компании.