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更に高速で効率的なAIの開発に繋がる行列乗算のブレークスルーが10年ぶりに達成された | TEXAL
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更に高速で効率的なAIの開発に繋がる行列乗算のブレークスルーが10年ぶりに達成された | TEXAL
研究者らが、これまで知られていなかった非効率性を解消することで、これまでよりも高速に、大きな行列... 研究者らが、これまで知られていなかった非効率性を解消することで、これまでよりも高速に、大きな行列乗算に関する新しい方法を発見したと、Quanta Magazineが報じている。これにより、ChatGPTのような行列乗算に大きく依存するAIモデルの動作を加速させることができるとのことだ。最近の2つの論文で発表されたこの発見は、行列乗算の実施効率において過去10年で最大の改善につながったと報告されている。 行列乗算は、音声認識や画像認識、あらゆる主要ベンダーのチャットボット、AI画像生成、Soraのようなビデオ合成モデルなど、今日のAIモデルで重要な役割を果たしている。AIに限らず、行列計算は現代のコンピューティング(画像処理やデータ圧縮を考える)にとって非常に重要であり、わずかな効率の向上でも計算量と電力の節約につながる可能性がある。 グラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)は、一