Опубликовано в рубрике Чтo умeньшит нaгрузку нa дaтa-цeнтрыУчeныe изо Тexничeскoгo унивeрситeтa Мюнxeнa (TUM) рaзрaбoтaли нoвый мeтoд oбучeния нeйрoсeтeй, кoтoрый ускoряeт прoцeсс в 100 рaз и порядочно http://vdombai.ru/ снижает энергопотребление. Исследование может существенно добавить нагрузку на датировка-центры, которые тратят огромные объемы электроэнергии для работу искусственного интеллекта (ИИ).
Прозелит метод позволяет основательно снизить энергопотребление присутствие обучении нейросетей. В разнообразие от традиционного подхода, идеже параметры нейронных сетей подбираются в ходе многочисленных итераций, исследователи предложили пускать в дело вероятностный метод. Возлюбленный учитывает критические точки в данных, идеже происходят резкие изменения значений, кое-что позволяет минимизировать вычислительные расходование.
Один из авторов исследования, знаток Феликс Дитрих, объясняет, сколько их метод позволяет обрекать параметры сети с минимальными затратами вычислительных ресурсов. Сие делает обучение быстрее и больше энергоэффективным, при этом конкретность модели остается сопоставимой с традиционными методами.
До мнению ученых, такая методика может быть полезной безвыгодный только для ИИ, так и для других сфер, работающих с динамическими системами, так, в климатическом моделировании и финансовых рынках. Построение способна существенно уменьшить экологический след искусственного интеллекта, что такое? особенно важно возьми фоне растущего спроса для вычислительные мощности.