AI este coloana vertebrala a tehnologiilor precum Alexa si Siri. Dar, pentru producatorii acestor asistenti virtuali (si pentru alte companii care se bazeaza pe AI), instruirea inteligentei artificiale este un proces consumator de timp si deloc ieftin.
Ei bine, cercetatorii de la Rice University au gasit o modalitate de a instrui retelele neurale profunde intr-un timp mai scurt si intr-un mod mai ieftin, iar asta prin intermediul procesoarelor.
De obicei, companiile folosesc placi grafice ca hardware de accelerare pentru implementarea invatarii profunde in tehnologie. Dar acest lucru nu e ieftin, platformele de placi grafice de varf costand in jur de 100.000 de dolari.
Cercetatorii de la Rice University au creat o alternativa mai ieftina, un algoritm denumit SLIDE care poate implementa si instrui AI ieftin, dar fara hardware-ul specializat de accelerare din placile grafice.
Apoi, cercetatorii au preluat o sarcina de lucru complexa si au alimentat o placa grafica de varf, dar si un „procesor Xeon cu 44 de nuclee”, folosind SLIDE.
S-a descoperit ca procesorul a terminat instruirea AI intr-o ora, in timp ce placa grafica a avut nevoie de 3 ore si jumatate. Dar din cate stim, nu exista procesor Xeon cu 44 de nuclee, asa ca probabil cercetatorii s-au referit la unul cu 22 de nuclee si cu 44 de fire de executie.
SLIDE functioneaza prin adoptarea unei abordari fundamental diferite a invatarii profunde. Placile grafice folosesc astfel de retele studiind cantitati uriase de date – deseori folosind milioane sau miliarde de neuroni si folosind diferiti neuroni pentru a recunoaste diferite tipuri de informatii. Ce parere ai despre folosirea procesoarelor pentru a instrui AI (modalitate mai ieftina), in loc de placile grafice?