Новый алгоритм TurboQuant от Google уменьшит затраты на ИИ-разработку

Технология позволяет снизить требования к памяти и вычислительным ресурсам. Это сократит расходы на центры обработки данных и инфраструктуру. 

Методология TurboQuant основана на математических подходах 1980-х годов. Google удалось скомбинировать известные ранее инструменты и получить хороший эффект. 

Также Google планирует выпуск собственных TPU-чипов (тензорных процессоров).  В отличие от универсальных GPU (графических процессоров) от Nvidia, TPU оптимизированы для алгоритмов глубокого обучения (Deep Learning). 

Интересно, что после анонса стоимость акций Nvidia и Samsung упала. Эксперты предполагают, что появление TurboQuant может снизить потребности в дорогих чипах и сделать ИИ-технологии доступнее для множества компаний. 

Удешевление памяти повлияет не только на себестоимость центров обработки данных, но и производителей компьютеров и вычислительных машин. Их стоимость может поэтапно снизиться на 30-50%

Почему это важно 

ИИ-разработка и внедрение станут дешевле и доступнее для компаний. А вот конкуренция производителей чипов и инфраструктуры для ИИ усилится. 

Источник: Коммерсант