Российские ученые узнали, как ускорить нейросети почти в полтора раза

Для повышения эффективности работы нейросетей на 40%, ученые из российской компании Smart Engines предложили новую рабочую модель вместо существующей 8-битной.

Это открытие, как пояснил генеральный директор компании Владимир Арлазаров в интервью РИА Новости, позволит снизить затраты на оборудование и расширить спектр задач, которые могут выполняться искусственным интеллектом.

Одной из основных проблем глубоких нейронных сетей является их постоянное усложнение, включающее сотни миллионов и более коэффициентов, требующих значительных вычислительных ресурсов. Новая рабочая модель, предложенная учеными, представляет собой инновационный подход к оптимизации процесса обучения и функционирования нейросетей.

С учетом быстрого развития и расширения применения искусственного интеллекта в различных сферах, такие технологические находки становятся все более востребованными и актуальными. Новая рабочая модель может стать ключом к увеличению производительности нейросетей и снижению затрат на их обслуживание, что открывает новые перспективы для развития и применения искусственного интеллекта в будущем.

"Быстрый и высокоэффективный искусственный интеллект сегодня нужен везде и всем. Однако, ограничения использования центральных процессоров в системах искусственного интеллекта ставят под угрозу развитие этой области. Исследователи Smart Engines предложили решение этой проблемы, представив качественное улучшение 8-битной модели - 4,6-битные сети. Эти сети работают быстрее на 40% по сравнению с 8-битной моделью, сохраняя при этом высокое качество за счет более эффективного использования особенностей центральных процессоров мобильных устройств", - поделились представители компании.

Это новшество открывает новые возможности для применения искусственного интеллекта в различных областях, таких как медицина, автомобильная промышленность, финансы и другие. Благодаря улучшению производительности и эффективности работы сетей, компании и разработчики получают инструменты для создания более быстрых и точных систем на основе ИИ.

Внедрение 4,6-битных сетей от Smart Engines может стать ключевым шагом в развитии искусственного интеллекта и повышении его доступности для широкого круга пользователей. Это также подчеркивает важность постоянного поиска новых методов и технологий для улучшения работы ИИ и его применения в реальном мире."

Эксперт отмечает, что в настоящее время использование нейросетей становится все более распространенным. Каждый человек стремится к тому, чтобы на его мобильном устройстве был установлен ChatGPT. В этом контексте 4,6-битные модели играют важную роль, так как они способствуют как снижению затрат на оборудование для существующих решений, так и решению новых задач в области компьютерного зрения. По словам Арлазарова, эти модели позволяют решать задачи, для выполнения которых ранее не хватало вычислительных ресурсов.

Несмотря на то, что работа с нейросетями на данный момент возможна на специализированных видеокартах, не все устройства обладают такой возможностью. Однако каждое пользовательское устройство, будь то компьютер или смартфон, оборудовано центральным процессором, который может использовать 8-битные нейронные сети в качестве мирового стандарта. Таким образом, перспективы развития и применения нейронных сетей на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами выглядят обнадеживающими.

4,6-битные нейросети, как сообщили в Smart Engines, представляют собой более легкие модели, которые легче всего могут быть встроены в центральные процессоры различных устройств. Это открывает новые перспективы для использования нейросетей в широком спектре приложений.

Компания Smart Engines уже успешно применяет 4,6-битные нейросети в своих разработках, особенно в области компьютерного зрения для поиска и распознавания объектов. Эти модели эффективно работают на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами, что делает их идеальным выбором для мобильных устройств и встроенных систем.

Расширение применения 4,6-битных нейросетей также может повлиять на автомобильную промышленность. Например, бортовые компьютеры беспилотных автомобилей могут использовать эти модели для выполнения разнообразных задач, улучшая тем самым безопасность и эффективность автономного движения.

В мире современных финансовых технологий столкнулись с проблемой удаления мобильных приложений банков из магазинов из-за санкций. Однако, благодаря разработке веб-приложений, удалось сохранить все необходимые функции, включая платежи по QR-кодам. Это достижение стало возможным благодаря использованию 4,6-битных сетей, которые обеспечивают не только скорость, но и безопасность передачи данных.

Интересно, что вопрос безопасности данных становится все более актуальным в контексте использования мобильных приложений. Для обеспечения безопасности необходимо, чтобы личные данные пользователей хранились на их устройствах, а не на удаленных серверах. Таким образом, важно, чтобы искусственный интеллект был интегрирован непосредственно в мобильные устройства, обеспечивая безопасность и конфиденциальность информации.

Как отметил Арлазаров, для эффективной работы функционала на мобильных устройствах необходимо использовать специальные технологические решения и ухищрения. Только так можно обеспечить стабильную работу приложений и защитить данные пользователей от утечек и несанкционированного доступа.

Источник и фото - ria.ru