Multiverse Computing'in Yapay Zeka Modeli Sıkıştırması Standart Donanımda Çıkarımı Hızlandırıyor

Kuantum-esinli hesaplama şirketi Multiverse Computing, tekil değer ayrışımı gibi matris çarpanlarına ayırma tekniklerini kullanarak yapay zeka modellerini sıkıştırmak için yeni bir yaklaşım duyurdu. Bu yöntem, model boyutunu ve hesaplama gereksinimlerini azaltarak büyük modellerin geleneksel merkezi işlem birimleri ve grafik işlem birimlerinde verimli bir şekilde çalışmasını sağlıyor. Testlerde, bu teknik, önemli bir doğruluk kaybı olmaksızın merkezi işlem birimlerinde 10 kata kadar çıkarım hızlanması elde etti. Şirket, bunun pahalı, özel donanıma olan bağımlılığı azaltarak yapay zekayı demokratikleştirebileceğini iddia ediyor.