Kullanıcı dostu sistem, geliştiricilerin daha verimli simülasyonlar ve yapay zeka modelleri oluşturmasına yardımcı olabilir
Özet: Araştırmacılar, programcıların karmaşık veri yapılarındaki iki tür fazlalıktan aynı anda yararlanarak derin öğrenme algoritmalarının verimliliğini artırmalarına yardımcı olacak otomatik bir sistem geliştirdi: seyreklik ve simetri.
Sistem, iki tür veri fazlalığından yararlanan kodu otomatik olarak üreterek bant genişliğinden, bellekten ve hesaplamadan tasarruf sağlar
Ayrıntılı Açıklama
Tıbbi görüntü işleme ve konuşma tanıma gibi uygulamalarda kullanılan sinir ağı yapay zeka modelleri, işlemek için muazzam miktarda hesaplama gerektiren son derece karmaşık veri yapıları üzerinde işlemler gerçekleştirir. Derin öğrenme modellerinin bu kadar çok enerji tüketmesinin bir nedeni de budur.
Ayrıca Bakınız
- Yenilenebilir enerjide su oksidasyonu için sürdürülebilir bir demir katalizörü
- Bilim insanları daha uzun ömürlü perovskit güneş teknolojisinin şifresini çözdü
- GPT neden bizim gibi düşünemiyor?
- Baltık Denizi'ndeki patlamamış mühimmatın çevresel etkileri
- Gadolinyum çekirdeklerindeki nadir titreşimli armut şekilleri için doğrudan kanıt ortaya çıktı
- Su arıtımı: nanotüplerle steroid hormonları yakalamak
- Yazdırılabilir molekül seçici nanoparçacıklar giyilebilir biyosensörlerin seri üretimini mümkün kılıyor
- Yeni parçacık sınıfının keşfi kuantum mekaniğini bir adım öteye taşıyabilir
- Manyetik anahtar kuantum bilgi taşıyıcılarını tek boyutta hapsediyor
- Çip üzerinde soğuk atomlar