26.05.2024
Подписывайтесь на Telegram-канал по ссылке

Искусственный интеллект открыл новый способ ускорения работы компьютеров

Discovering faster matrix multiplication algorithms

Искусственному интеллекту (ИИ) удалось создать новый, более эффективный алгоритм расчёта матрицы, чем тот, который используется в настоящее время. Это открытие может показаться немного непонятным для тех, кто не погружался в тайны матричных вычислений. Однако это может оказать реальное влияние, особенно в области вычислительной техники. По словам исследователей DeepMind, некоторые вычисления могут быть выполнены на 20% быстрее. Статья опубликована в журнале Nature.

Исследователь, стоящий за этим открытием, — не кто иной, как искусственный интеллект. Другими словами, алгоритм машинного обучения, разработанный компанией DeepMind. Его название — AlphaTensor. Группа учёных, возглавляющая проект, в течение двух лет работала над очень конкретной задачей. ИИ пытается превзойти человеческий интеллект в области матричных вычислений. Целью было найти способ выполнения этого типа умножения, используя как можно меньше операций.

«Мы сосредоточились на фундаментальной задаче умножения матриц и используем глубокое обучение с подкреплением (DRL) для поиска алгоритмов умножения матриц, которые доказали свою точность и эффективность», — пишут учёные.

Матричные умножения состоят из умножения «матриц» друг на друга. Грубо говоря, это вопрос перемножения двух решёток чисел между собой. Вычисление матриц — это фундаментальная компьютерная задача. Поэтому оно в той или иной степени используется почти всеми программами. В некоторых специфических областях, таких как графика, искусственный интеллект (нейронные сети) и научное моделирование, оно используется даже в очень больших масштабах. В этих областях даже небольшое улучшение производительности может привести к значительному повышению скорости работы компьютеров. Это также может привести к тому, что машины будут потреблять меньше энергии, поскольку для достижения того же результата можно использовать меньшую вычислительную мощность.