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この新しい方法により、AI アプリケーションのエネルギー需要を 95% 削減できる可能性がありますが、まったく新しい形式のハードウェアも必要になる可能性があります。

エンジニアが浮動小数点乗算の代替手段を発表新しい方法により AI のエネルギー消費を最大 95% 削減できる可能性があるただし、新しい計算方法には既存の GPU に代わるハードウェアも必要になります人工知能として（AI) テクノロジーの進化に伴い、コンピューティング能力、そしてその結果として電力の需要が急増し、そのエネルギー消費に対する懸念も高まっています。今回、BitEnergy AI のエンジニアは、AI アプリケーションのエネルギー需要を最大 95% 削減できる新しい計算方法という潜在的なソリューションを提供します。線形複雑度乗算は、AI 計算の実行方法を変更し、従来の浮動小数点乗算 (FPM) の使用をやめ、整数の加算を優先することで、AI アプリケーションのエネルギー需要を 95% 削減できる可能性があります。浮動小数点乗算から線形複雑さの乗算へ FPM は、システムが非常に大きな数値または小さな数値を高精度で処理できるため、通常 AI の計算で使用されますが、AI 処理において最もエネルギーを消費する演算の 1 つでもあります。 FPM が提供する高精度は、多くの AI アプリケーション、特にモデルに詳細な計算が必要なディープ ラーニングなどの分野に必要です。研究者らは、エネルギー消費を削減したにもかかわらず、AI アプリケーションのパフォーマンスには影響がないと主張しています。ただし、線形複雑度乗算法には大きな期待が寄せられていますが、その採用にはいくつかの課題があります。重大な欠点の 1 つは、新しい技術では現在使用されているものとは異なるハードウェアが必要になることです。現在、ほとんどの AI アプリケーションは、浮動小数点計算に最適化されたハードウェア (たとえば、次のような企業が製造した GPU)…