Ученые компании Smart Engines разработали инновационный метод квантования, увеличивающий скорость работы нейросетей на 40%. Этот прорыв открывает новые возможности для применения искусственного интеллекта в различных сферах, от компьютерного зрения до беспилотных технологий.
В чем суть открытия?
Современные нейросети становятся все сложнее, требуя все большей вычислительной мощности. Обычно для их работы используются специализированные видеокарты, однако не все устройства ими оснащены.
Российские исследователи из Smart Engines решили эту проблему, предложив улучшенную 8-битную модель – 4,6-битные сети. Эта технология позволяет эффективно использовать ресурсы центральных процессоров, которые есть в любом устройстве.
Как это работает?
Секрет успеха – в новом подходе к квантованию, то есть преобразованию данных в более компактный формат. Входные данные и коэффициенты модели обрабатываются таким образом, чтобы их произведения помещались в 8-битные регистры.
Суммирование результатов осуществляется с помощью двухуровневой системы аккумуляторов, что обеспечивает максимальную эффективность. В результате на одно значение приходится в среднем 4,6 бита информации.
Преимущества 4,6-битных сетей
Увеличение скорости работы на 40%: это позволяет обрабатывать информацию быстрее и эффективнее.
Сохранение высокого качества распознавания: несмотря на уменьшение разрядности, точность работы нейросети практически не снижается.
Гибкость: разрядность входных данных можно регулировать в зависимости от задачи, что повышает универсальность технологии.
Экономия ресурсов: 4,6-битные сети менее требовательны к вычислительной мощности, что позволяет использовать их на устройствах с ограниченными ресурсами.
Где это применяется?
Разработка Smart Engines уже используется в системах компьютерного зрения для поиска объектов и распознавания текстов. Она также имеет огромный потенциал для применения в беспилотных технологиях, расширяя возможности бортовых компьютеров.
Что дальше?
Ученые Smart Engines продолжают совершенствовать технологию квантования и разрабатывать новые, еще более эффективные методы обучения нейросетей. Это открывает перспективы для дальнейшего развития искусственного интеллекта и его применения в различных областях.
Сделано в России!
Этот прорыв российских ученых – важный шаг в развитии отечественной науки и технологий. Он демонстрирует высокий уровень компетенций российских специалистов в области искусственного интеллекта и открывает новые возможности для развития цифровой экономики страны.