Российские ученые узнали, как ускорить нейросети почти в полтора раза

Это значительное улучшение, представленное гендиректором компании Владимиром Арлазаровым, поможет снизить затраты на оборудование и расширить спектр задач, которые могут быть выполнены искусственным интеллектом.

С увеличением сложности глубоких нейронных сетей, содержащих сотни миллионов и более коэффициентов, требуется значительное увеличение вычислительной мощности. Предложенная новая рабочая модель от Smart Engines обещает значительное улучшение производительности без необходимости в дополнительных затратах на оборудование.

Это технологическое достижение может иметь широкие практические применения в различных областях, где используются нейронные сети, от распознавания образов до автоматизации процессов. Новая модель может стать ключевым элементом в развитии искусственного интеллекта и повышении эффективности его применения в реальном мире.

"Быстрый и высокоэффективный ИИ сегодня нужен везде и всем", - подчеркивают специалисты в области искусственного интеллекта. Однако, ограничения использования центральных процессоров в системах искусственного интеллекта могут замедлить развитие этой технологии.

Исследователи Smart Engines предложили инновационное решение этой проблемы - 4,6-битные сети, которые являются качественным улучшением 8-битной модели. Эти сети работают на 40% быстрее, при этом сохраняя высокое качество работы за счет оптимального использования ресурсов центральных процессоров мобильных устройств.

Такой подход позволяет создавать более эффективные и быстрые системы искусственного интеллекта, что открывает новые возможности для различных областей применения, от медицины до автоматизации производства. Внедрение 4,6-битных сетей может стать ключом к созданию более доступного и мощного искусственного интеллекта, способного решать сложные задачи в реальном времени.

Эксперты в области искусственного интеллекта все больше приходят к выводу, что наличие ChatGPT на мобильных телефонах - это необходимость. В этом контексте, разработка 4,6-битных моделей становится важным шагом вперед. Они не только позволяют снизить затраты на оборудование для уже существующих решений, но и открывают новые возможности в решении задач компьютерного зрения. Как отметил Арлазаров, эти модели способны решить совершенно новый класс задач на текущем оборудовании, где ранее не хватало вычислительных ресурсов.

Сегодня все чаще возникает потребность в работе с нейросетями на устройствах, не оборудованных специализированными видеокартами. В таких случаях центральный процессор становится ключевым элементом. Именно поэтому использование 8-битных нейронных сетей на устройствах общего назначения становится мировым стандартом. Это позволяет расширить доступность и эффективность работы с искусственным интеллектом для всех категорий пользователей, независимо от их технических возможностей. В результате, развитие и применение более легких и эффективных моделей нейронных сетей становится важным шагом в повседневной жизни современного человека.

4,6-битные нейросети, как сообщили в Smart Engines, представляют собой более легкие модели, что делает их более удобными для интеграции в центральные процессоры различных устройств. Эта технология открывает новые возможности для применения в различных областях, где требуется высокая эффективность и скорость обработки данных.

Уже сегодня компания успешно применяет 4,6-битные нейросети в своих проектах, включая задачи компьютерного зрения, такие как поиск и распознавание объектов. Эти модели особенно полезны на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами, где требуется оптимизация процесса обработки информации.

Благодаря использованию 4,6-битных нейросетей, компания открывает новые горизонты в области автономных транспортных средств. Эта технология может значительно расширить спектр задач, которые могут выполнять бортовые компьютеры беспилотных автомобилей, повышая их эффективность и безопасность на дорогах.

В силу санкций мобильные приложения ведущих банков были вынуждены покинуть магазины приложений. Однако благодаря разработке веб-приложений удалось сохранить все необходимые функции, включая платежи по QR-кодам. Это стало возможным благодаря использованию 4,6-битных сетей, которые обеспечивают надежную работу приложений.

Важно отметить, что кроме вопросов быстродействия, безопасность данных также играет ключевую роль. Для обеспечения безопасности необходимо, чтобы ваш искусственный интеллект находился рядом с вами, а данные хранились на вашем смартфоне, а не на удаленном сервере. Это позволит минимизировать риски утечки информации и несанкционированного доступа.

Кроме того, для эффективной работы функционала на мобильных устройствах и обеспечения стабильной производительности необходимы специальные технологические решения и оптимизации. По мнению Арлазарова, внедрение таких ухищрений сделает использование мобильных приложений более удобным и безопасным для пользователей.

Источник и фото - ria.ru