Michigan Üniversitesinden Yazılımla Yapay Zeka Eğitim Enerjisinde Yüzde 50'ye Varan Tasarruf

Michigan Üniversitesi Mühendislik Fakültesi araştırmacılarının geliştirdiği Kareus ve Perseus adlı iki yazılım aracı, büyük ölçekli yapay zeka modellerinin eğitiminde ihtiyaç duyulan enerjiyi yüzde 50'ye varan oranlarda azaltmayı başarıyor.

Yazılım Araçlarının Çalışma Prensibi

Kareus ve Perseus adı verilen iki yazılım aracı, yapay zeka eğitimi sırasında harcanan enerjiyi düşürmek için ortak bir şekilde çalışmaktadır. Bu sistem, yüzlerce ila binlerce bilgisayar işlemcisi üzerindeki yapay zeka eğitiminin koordine edilme biçimini optimize eder.

Perseus ve Kareus'un Katkıları

Perseus, gereksiz yere hızlı çalışan işlemcilerin hızını yöneterek yapay zeka eğitim enerjisini yüzde 30'a kadar azaltmaktadır. Temmuz ayında sunulan Kareus ise en verimli zamanlama ve kaynak paylaşımını bularak eğitime ek olarak yüzde 15 ile yüzde 30 arasında tasarruf sağlamaktadır.

NVIDIA ile Entegrasyon Süreci

NVIDIA, bu enerji tasarrufu sağlayan araçların açık kaynaklı platformu Megatron-LM'ye nasıl entegre edilebileceğini şu anda değerlendirmektedir. Megatron-LM, şirketler tarafından doğrudan veya özel platformlar kurmak amacıyla temel olarak kullanılmaktadır.

Geleceğe Yönelik Beklentiler

Araştırma ekibi, geliştirilen bu yeni yaklaşım sayesinde yapay zekanın daha az enerji ve maliyetle daha faydalı çalışmalar gerçekleştirmesini amaçlamaktadır. Toplam enerji tasarrufunun büyük ölçekli modellerde yüzde 40 ila yüzde 50 seviyelerine yaklaşabileceği belirtilmektedir.