DeepMind - известная исследовательская лаборатория в области ИИ, принадлежащая компании Alphabet - сделала еще одно революционное открытие в области искусственного интеллекта ( https://www.wsj.com/articles/google-deepmind-unveils-ai-system-to-discover-faster-algorithms-90f7e242 ). Основываясь на своих предыдущих достижениях с разработкой систем AlphaFold и AlphaGo, DeepMind представила новую ИИ-систему под названием AlphaDev, которая потенциально способна произвести революцию в компьютерных технологиях, сделав их более эффективными и экологичными.
Исследователи из DeepMind подробно рассказали о своей разработке более быстрых компьютерных алгоритмов с использованием метода машинного обучения с подкреплением ( https://www.technologyreview.com/2023/06/07/1074184/google-deepmind-game-ai-alphadev-algorithm-code-faster ). Эти алгоритмы, такие как алгоритмы сортировки и хеширования, являются неотъемлемой частью разработки программного обеспечения и используются компаниями в огромных масштабах. Повышая скорость этих алгоритмов, DeepMind стремится значительно снизить потребление необходимых для вычислений ресурсов, сделав вычисления более экономичными и менее экологически вредными.
Последствия этого прорыва имеет далеко идущие последствия. Алгоритмы сортировки, например, играют ключевую роль в таких задачах, как ранжирование результатов веб-поиска и систематизации финансовых данных. Было обнаружено, что созданные AlphaDev алгоритмы работают на 70% быстрее для небольших задач сортировки и на 1,7% быстрее для крупномасштабных задач, обеспечивая тем самым существенный прирост эффективности. Аналогичным образом, в области хеш-функций AlphaDev нашла алгоритм, который в определенном диапазоне был на 30% быстрее. Эти более быстрые алгоритмы теперь доступны разработчикам через библиотеки с открытым исходным кодом.
Мой комментарий: Прошу простить мой скепсис, однако по собственному программистскому опыту я знаю, что даже мало-мальски серьёзные усилия по оптимизации кода порой способны ускорить его в сотни и тысячи раз (в качестве примера, посмотрите, как влияет оптимизация на быстродействие популярных компьютерных игр). И хотя ускорение на 70% - тоже дело хорошее, это всё же не то, о чём следует трубить в фанфары на весь мир … Ну а ускорение в 1,7% - это в пределах статистической погрешности измерений, здесь вообще говорить не о чем.
Приверженность DeepMind повышению эффективности компьютерных систем не ограничивается оптимизацией алгоритмов. Компания сотрудничала с различными подразделениями Google и Alphabet в работах по развертыванию таких ИИ-систем, как AlphaDev, с целью оптимизации сетевых ресурсов, систем охлаждения центров обработки данных и эффективного распределения вычислительных ресурсов между серверами. Фактически, в ходе испытаний, проведенных в центрах обработки данных Google, ИИ позволил сократить количество недостаточно используемого оборудования на 19%, продемонстрировав свой потенциал экономии как энергии, так и затрат.
Мой комментарий: Сокращение недоиспользуемого оборудования на 19%, и это при наличии мощного кратного резервирования в центрах обработки данных? Несерьёзно это как-то … И как, интересно, подобные «успехи» сказались на надёжности работы центров обработки данных? Ну а если ради эффективности пожертвовали надёжностью, то вся эта экономия - не более чем самообман …
Последствия для деловой деятельности огромны. Благодаря более эффективному распределению ресурсов, компании смогут ускорить свою деятельность и эффективно использовать цифровые ресурсы, которые в противном случае остались бы бездействующими. Достижения DeepMind прокладывают путь к повышению производительности вычислений, открывая новую эру эффективности в цифровой сфере.
Дик Вейсингер (Dick Weisinger)
Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/deepmind-unveils-alphadev-ai-system-enhances-computing-efficiency/
Комментариев нет:
Отправить комментарий