Исследователи KAUST повышают эффективность GPU с помощью Anderson Exploitation для лучшей точности и обобщаемости моделей

Увеличение затрат на инфраструктуру из-за ИИ

Рост использования искусственного интеллекта (ИИ) ведет к увеличению расходов на инфраструктуру. Высокопроизводительные вычисления (HPC) становятся дорогими и оказывают давление на экономику учреждений. По прогнозам, к 2030 году ИИ будет потреблять 2% мировой электроэнергии. Необходимы новые подходы для повышения вычислительной эффективности и снижения затрат.

Решение: Экстраполяция Андерсона

Экстраполяция Андерсона — это техника, которая помогает ускорить вычисления, используя предыдущие итерации. Исследователи из Университета короля Абдаллы применили эту технику на графических процессорах (GPU) для улучшения производительности ИИ. Они показали, что метод позволяет избежать лишних расчетов, что приводит к улучшению результатов.

Как это работает?

Экстраполяция Андерсона основывается на использовании исторических данных итераций. Она подходит для параллельной обработки и совместима с GPU. Существуют открытые библиотеки, такие как PETSc и SUNDIALS, которые поддерживают эту функциональность.

Результаты экспериментов

Используя глубокие нейронные сети, исследователи обнаружили, что экстраполяция Андерсона значительно ускоряет обучение и тестирование моделей. Она демонстрирует большую точность и стабильность по сравнению с традиционными методами. Хотя время вычислений увеличивается, Anderson все же улучшает производительность моделей.

Заключение

Экстраполяция Андерсона значительно повысила точность и эффективность вычислений глубоких моделей. Это открывает новые возможности для применения методов в архитектурах CPU и GPU. Исследования показывают, что в будущем можно ожидать дальнейших улучшений.

Как внедрить ИИ в вашу компанию?

Чтобы ваша компания могла развиваться с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите, где возможна автоматизация и какие выгоды она может принести.
Выберите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение из множества доступных вариантов.
Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольшого проекта и анализируя результаты.