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- Los ingenieros revelan una alternativa a la multiplicación en coma flotante
- Un nuevo método podría reducir el consumo de energía de la IA hasta en un 95%
- Pero el nuevo método de cálculo también necesitará reemplazo de hardware para las GPU existentes.
como la inteligencia artificial (Amnistía Internacional) A medida que se han desarrollado las tecnologías, ha aumentado la demanda de potencia informática (y, por tanto, de electricidad), al igual que las preocupaciones sobre su consumo de energía.
Ahora, los ingenieros de IA de BitEnergy ofrecen una solución potencial: un nuevo método de computación que podría reducir las necesidades de energía de las aplicaciones de IA hasta en un 95%.
Claramente, duplicar la complejidad lineal podría reducir las necesidades de energía de las aplicaciones de IA en un 95% al cambiar la forma en que se realizan los cálculos de IA, alejándose del uso tradicional de la multiplicación de punto flotante (FPM) en favor de la suma de enteros.
De la multiplicación en coma flotante a la multiplicación lineal
FPM se utiliza normalmente en los cálculos de IA porque permite a los sistemas manejar números muy grandes o pequeños con alta precisión; sin embargo, también es uno de los procesos que más energía consume en el procesamiento de IA. La precisión proporcionada por FPM es esencial para muchas aplicaciones de IA, especialmente en áreas como el aprendizaje profundo, donde los modelos requieren cálculos detallados.
Los investigadores afirman que a pesar de reducir el consumo de energía, no hay ningún impacto en el rendimiento de las aplicaciones de IA. Sin embargo, si bien el método de multiplicación de complejidad lineal parece muy prometedor, su adopción enfrenta algunos desafíos.
Un inconveniente importante es que la nueva tecnología requiere un hardware diferente al que se utiliza actualmente. La mayoría de las aplicaciones de IA actuales se ejecutan en hardware optimizado para aritmética de punto flotante, como GPU fabricadas por empresas como NVIDIA. El nuevo método requerirá rediseñar el hardware para que funcione de manera efectiva.
El equipo señala que el hardware necesario para su método ya ha sido diseñado, construido y probado. Sin embargo, este nuevo dispositivo necesitará una licencia y no se sabe cómo estará disponible en el mercado en general.
Las estimaciones indican ChatGPT Actualmente, por sí solo consume aproximadamente 564 megavatios hora de electricidad al día, suficiente para abastecer a 18.000 hogares estadounidenses. Algunos expertos predicen que en tan sólo unos años, las aplicaciones de IA podrían consumir alrededor de 100 teravatios-hora de electricidad al año, poniéndolas a la par con la industria minera de Bitcoin, que consume mucha energía.
a través de Explorar tecnología
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