BitEnergy AI公司,一家專注于人工智能(AI)推理技術(shù)的企業(yè),其工程師團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地開發(fā)了一種名為線性復(fù)雜度乘法(L-Mul)的AI處理方法。該方法的核心在于,它用整數(shù)加法替代了傳統(tǒng)的浮點(diǎn)乘法(FPM),實(shí)現(xiàn)了算法上的簡化。
盡管L-Mul采用了更簡潔的算法,但其運(yùn)算結(jié)果卻能與浮點(diǎn)乘法相媲美,同時(shí)保持了高精確度和準(zhǔn)確性。更為引人注目的是,這一新方法能夠顯著降低AI系統(tǒng)的功耗,最高降幅可達(dá)95%,這對于AI技術(shù)的未來發(fā)展具有重大意義。
然而,由于L-Mul是一種全新的工藝,目前市場上流行的現(xiàn)成硬件,如英偉達(dá)即將推出的Blackwell GPU,并未針對這種算法進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。因此,即便BitEnergy AI的算法已經(jīng)證實(shí)能夠達(dá)到與浮點(diǎn)乘法相同的性能水平,我們?nèi)匀恍枰軌蛱幚碓撍惴ǖ南到y(tǒng)。這可能會讓一些已經(jīng)在AI硬件上投入巨資的公司感到猶豫。但另一方面,功耗的大幅降低(最高95%)無疑會吸引大型科技公司的關(guān)注,尤其是如果AI芯片制造商能夠研發(fā)出能夠充分利用該算法的專用集成電路(ASIC)。
當(dāng)前,電力已成為制約AI發(fā)展的關(guān)鍵因素。僅去年一年,全球售出的數(shù)據(jù)中心GPU所消耗的電力就超過了100萬個(gè)家庭一年的用電量。就連谷歌也因AI對電力的巨大需求而調(diào)整了氣候目標(biāo),其溫室氣體排放量自2019年以來增長了48%,與預(yù)期的逐年下降趨勢背道而馳。谷歌前CEO甚至提出,通過放棄部分氣候目標(biāo),轉(zhuǎn)而利用更先進(jìn)的AI技術(shù)來解決全球變暖問題,從而為電力生產(chǎn)開辟新的道路。
但如果AI處理能夠變得更加節(jié)能,那么人類似乎可以在不犧牲地球環(huán)境的前提下,繼續(xù)享受先進(jìn)的AI技術(shù)帶來的便利。此外,能源消耗下降95%還將減輕大型數(shù)據(jù)中心對國家電網(wǎng)的負(fù)擔(dān),減少對新能源工廠的建設(shè)需求,為未來快速供電提供有力支持。
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