Российские ученые узнали, как ускорить нейросети почти в полтора раза

Это открытие, как пояснил гендиректор компании Владимир Арлазаров в интервью РИА Новости, не только снизит затраты на оборудование, но и расширит возможности искусственного интеллекта.

Согласно словам Арлазарова, глубокие нейронные сети становятся все более сложными, содержа сотни миллионов и более коэффициентов, что требует значительной вычислительной мощности. Новая рабочая модель, предложенная учеными, позволит оптимизировать процессы обработки информации и значительно повысит эффективность работы нейросетей.

В результате применения новой модели, исследователи ожидают увеличение скорости обучения нейросетей, а также снижение времени, необходимого для выполнения сложных задач. Это открывает новые перспективы для применения искусственного интеллекта в различных областях, от медицины до финансов и технологий.

"Быстрый и высокоэффективный искусственный интеллект сегодня нужен везде и всем. Однако, возможность использования центральных процессоров в системах искусственного интеллекта ограничена. Именно поэтому исследователи Smart Engines предложили новое качественное улучшение - 4,6-битные сети вместо стандартной 8-битной модели. Эти сети работают быстрее на 40%, при этом сохраняя высокое качество за счет более эффективного использования особенностей центральных процессоров мобильных устройств", - рассказали в компании.

Это нововведение открывает новые перспективы для развития и применения искусственного интеллекта в различных областях, от медицины до автомобильной промышленности. Теперь компании и разработчики могут создавать более быстрые и эффективные ИИ-системы, которые будут успешно функционировать на мобильных устройствах.

Таким образом, современные технологии продолжают удивлять нас своими возможностями и инновациями, делая искусственный интеллект более доступным и эффективным для широкого круга пользователей. Новые 4,6-битные сети могут стать ключевым элементом в развитии ИИ-технологий и повышении производительности в различных сферах деятельности."

В современном мире все больше людей стремятся к тому, чтобы их мобильные устройства были оснащены ChatGPT. Именно поэтому разработка 4,6-битных моделей становится важным шагом на этом пути. Эти модели не только позволяют сократить затраты на оборудование для уже существующих решений, но и открывают новые возможности для решения задач компьютерного зрения, которые ранее были недоступны из-за ограниченных вычислительных ресурсов. Как пояснил Арлазаров: "4,6-битные модели способны решить совершенно новый класс задач компьютерного зрения на текущем оборудовании".

Работа с нейросетями сегодня возможна на специализированных видеокартах, однако не все устройства обладают такой возможностью. Однако у каждого компьютера или смартфона есть центральный процессор, и использование 8-битных нейронных сетей становится мировым стандартом. Это позволяет расширить круг пользователей, которые могут воспользоваться преимуществами нейронных сетей, даже на устройствах без специализированных видеокарт.

Компания Smart Engines сообщила, что 4,6-битные нейросети являются более "легкими" и удобными для использования в центральных процессорах на различных устройствах. Эти нейросети представляют собой эффективное решение для задач компьютерного зрения, так как их можно успешно применять на устройствах с ограниченными вычислительными возможностями.

Кроме того, 4,6-битные нейросети уже успешно интегрированы в разработки компании Smart Engines, где они используются для поиска и распознавания объектов в рамках прикладных задач компьютерного зрения. Это позволяет расширить возможности устройств с невысокими вычислительными мощностями и повысить эффективность работы системы.

Применение таких нейросетей также может значительно улучшить функциональность бортовых компьютеров беспилотных автомобилей, расширяя класс задач, которые они могут выполнять. Это открывает новые перспективы для автономной навигации и безопасности на дорогах, делая автомобили более интеллектуальными и автономными.

В современном мире санкции могут повлиять на доступность мобильных приложений, включая приложения банков. Однако в таких ситуациях возникает необходимость в поиске альтернативных решений. Например, возможно создание веб-приложений, которые сохраняют все необходимые функции, включая платежи по QR-кодам.

Одним из ключевых аспектов здесь является безопасность данных. Чтобы обеспечить безопасность, важно, чтобы информация осталась на устройстве пользователя, а не была передана на удаленный сервер. Это подчеркивает важность использования 4,6-битных сетей и специальных технологических решений.

Как отметил Арлазаров, хотя многие могут считать этот вопрос скоростью работы, на самом деле он касается в первую очередь защиты данных. Реализация функционала на мобильных устройствах требует особых подходов и ухищрений, чтобы обеспечить эффективную работу системы. В итоге, современные технологии и инновации играют ключевую роль в обеспечении безопасности и удобства использования мобильных финансовых приложений.

Источник и фото - ria.ru