Революція в AI: новий метод зменшує енергоспоживання у 100 разів

Новий метод у 100 разів скорочує енергоспоживання AI

Джерело: techxplore.com

З розвитком штучного інтелекту (AI) зростає й навантаження на дата-центри, які споживають величезну кількість енергії. У Німеччині у 2020 році вони витратили 16 мільярдів кВт·год, а до 2025 року ця цифра може зрости до 22 мільярдів кВт·год.

Щоб вирішити цю проблему, дослідники з Технічного університету Мюнхена (TUM) розробили метод, що дозволяє тренувати нейромережі в 100 разів швидше без втрати точності. Це значно зменшить витрати електроенергії на навчання AI.

Новий підхід був представлений на конференції NeurIPS 2024 у Ванкувері.

Як працює метод?

Зазвичай нейромережі тренуються методом багаторазового коригування параметрів між вузлами, що вимагає величезних обчислювальних ресурсів.

Команда професора Фелікса Дітріха запропонувала ймовірнісний метод, який використовує дані в критичних точках, де відбуваються швидкі зміни значень. Це дозволяє визначати параметри значно швидше та ефективніше.

"Наш метод дозволяє отримувати необхідні параметри з мінімальними обчисленнями, що робить навчання нейромереж швидшим та енергоефективнішим,"—пояснює Дітріх.

Крім того, експерименти показали, що точність нового методу не поступається традиційним алгоритмам навчання.

Що це означає для AI?

Новий підхід може радикально зменшити енергоспоживання в таких сферах, як кліматичне моделювання, фінансові прогнози та мовні AI-моделі, зробивши їх більш екологічними та доступними.