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人工智能

研究指量子通道記憶體可提升 AI 能源效率 100 倍

人工智能模型越來越複雜,要訓練這些大型模型亦需要相當多的能源。對於目前越來越注重環保的趨勢而言,已是一個需要解決的問題。最近有研究發現,利用量子通道記憶體,可以大幅提升 AI 能源效率,解決這個問題。

美國聖路易斯華盛頓大學的電氣和系統工程教授 Shantanu Chakrabartty 和其研究團隊最近發表了一篇論文,指出可以利用電子的自然屬性來減少訓練機器學習模型的耗電。他們嘗試強化了移動在記憶陣列中電子的「突觸」部分,令電子陣列可以更有能源效率,減少所需的耗電達 100 倍以上,如果在更大規模的模型訓練中應用,則分別可以更明顯。

Chakrabartty 教授表示,這個名為「Fowler-Nordheim 動態模擬儲存器」的技術在解析度和測量精確度方面仍然有待改進,才可以進一步擴充應用。如果技術成熟得以應用,則可以令巨型人工智能模型的訓練可以大幅減少碳排放和能源消耗。

來源:The Register


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Antony Shum

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