Süni intellekt hər gün daha çox enerji sərf edir və məlumat mərkəzləri artan tələbatla ayaqlaşmaqda çətinlik çəkir. Lakin yeni hazırlanmış təlim metodu süni intellektə enerji istifadəsini azaltmaqla bərabər eyni dəqiqlik səviyyəsini saxlamağa imkan verə bilər.
Elchi.az xəbər verir ki, böyük dil modelləri (LLM) kimi AI texnologiyaları gündəlik həyatın ayrılmaz hissəsinə çevrilib. Bununla belə, bu texnologiyaları dəstəkləyən məlumat mərkəzləri böyük miqdarda enerji istehlak edir. Təkcə Almaniyada məlumat mərkəzləri 2020-ci ildə təxminən 16 milyard kilovatsaat (kVt/saat) elektrik enerjisi istehlak edib və 2025-ci ilə qədər bu həcmin 22 milyard kilovatsaata çatacağı gözlənilir. AI tətbiqləri getdikcə mürəkkəbləşdikcə, bu enerji tələbatı yalnız artacaq.
100 dəfə sürətli, eyni dəqiqlik
Süni intellekt modellərinin öyrədilməsi xüsusilə neyron şəbəkələri üçün böyük miqdarda hesablama gücü tələb edir. Bu problemi həll etmək üçün hazırlanmış yeni üsul ənənəvi yanaşmalardan 100 dəfə daha sürətli işləyir və eyni dəqiqlik səviyyəsini saxlayır. Bu ixtira AI təlimi üçün tələb olunan enerji miqdarını əhəmiyyətli dərəcədə azaltmaq potensialına malikdir.
Neyron şəbəkələri insan beynindən ilhamlanaraq hazırlanmış bir sistemdir. Süni sinir hüceyrələrindən ibarət olan bu şəbəkələr girişlərə müəyyən çəkilər təyin edərək məlumatları emal edir. Kifayət qədər həddi aşdıqda siqnal növbəti təbəqəyə ötürülür.
Bu şəbəkələrin hazırlanması böyük hesablama tələb edir. Əvvəlcə şəbəkə daxilində parametrlər təsadüfi olaraq müəyyən edilir və sonra modelin dəqiqliyini artırmaq üçün bir çox iterasiyalar üzərində düzəlişlər edilir. Lakin bu proses böyük enerji xərclərinə gətirib çıxarır.
Şayəstə Hüseynova
