Un nou algoritm promite să revoluționeze inteligența artificială: Ce este, de fapt, Linear-Complexity Multiplication

Un nou algoritm dezvoltat de BitEnergy AI, numit Linear-Complexity Multiplication (L-Mul), ar putea reduce consumul de energie în centrele de procesare AI cu până la 95%. Această inovație are potențialul de a schimba complet modul în care funcționează industria de inteligență artificială, punând în discuție sustenabilitatea afacerilor unor giganți din domeniu, cum ar fi NVIDIA.

Cum funcționează L-Mul

L-Mul este un algoritm care simplifică procesul de calcul utilizat în AI, înlocuind înmulțirile complexe cu numere float8 (virgulă mobilă) cu operații mai simple bazate pe numere întregi. De exemplu, în loc să înmulțească două numere complexe, algoritmul le descompune în pași mai mici, permițând realizarea de calcule mai rapide și mai eficiente energetic. Aceasta înseamnă că hardware-ul utilizat pentru AI nu mai trebuie să fie atât de complex și consumator de energie, cum este în prezent.

În testele realizate de cercetători, algoritmul a demonstrat o reducere a costului energetic cu 95% pentru multiplicarea tensorilor și cu 80% pentru sarcini precum produsele punctiforme. Aceste economii sunt esențiale, având în vedere creșterea cererii pentru procesare AI și impactul pe care îl are consumul energetic asupra mediului și costurilor.

Implicațiile economice și tehnice ale L-Mul

Algoritmul L-Mul nu numai că promite să reducă consumul de energie, dar ar putea schimba și dinamica economică a pieței hardware-ului AI. În prezent, companii precum NVIDIA își bazează succesul pe creșterea cererii pentru unități GPU, care sunt esențiale pentru accelerarea proceselor AI. Dacă L-Mul va fi adoptat pe scară largă, cererea pentru aceste GPU-uri ar putea scădea, deoarece sarcinile de procesare complexe ar putea fi realizate de cipuri mult mai eficiente și mai puțin costisitoare, similare ASIC-urilor folosite în minarea Bitcoin.

Se duc sau nu elevii la școală luni, 25 noiembrie, după alegeri? Anunțul făcut de Ministerul Educației

De ce e bine să stropești hortensiile cu apă și oțet. Secretul grădinarilor iscusiți pentru flori superbe

Totuși, L-Mul are un dezavantaj major: necesită hardware specializat pentru a funcționa la întregul său potențial. Actualele centre de date AI nu sunt optimizate pentru acest algoritm, ceea ce înseamnă că simpla migrare la L-Mul nu va aduce automat toate beneficiile promise. Cu toate acestea, dacă performanțele acestui algoritm vor fi suficient de mari, ar putea justifica adoptarea unor echipamente noi, mai eficiente, lucru care ar păstra cererea pentru hardware dedicat la un nivel ridicat.

Pe lângă economiile de energie, L-Mul a demonstrat că poate oferi o precizie mai mare în sarcini AI precum procesarea limbajului natural și raționamentul simbolic, cu o scădere medie a performanței de doar 0,07%, un compromis nesemnificativ în fața beneficiilor aduse. Această tehnologie ar putea, de asemenea, să fie extrem de utilă pentru modelele de limbaj mari, precum GPT, Llama sau Mistral, unde algoritmul se integrează perfect în mecanismul de atenție, componenta cea mai solicitantă din punct de vedere al calculelor.

Ce urmează pentru industria AI?

Adoptarea pe scară largă a algoritmului L-Mul ar putea schimba profund modul în care industria AI funcționează, de la dezvoltatori până la furnizorii de hardware. Dacă saltul de performanță și eficiență energetică promis de acest algoritm se va concretiza, centrele de date și companiile ar putea lua în considerare trecerea la echipamente noi, specializate pentru L-Mul.

Pe de altă parte, companii precum NVIDIA vor trebui să se adapteze rapid, oferind soluții care să sprijine această nouă tehnologie și să ajute dezvoltatorii să facă tranziția către un nou mod de procesare. Rămâne de văzut cum va evolua situația, dar cert este că L-Mul ar putea fi catalizatorul unei noi ere în domeniul inteligenței artificiale.