Российские ученые разработали ИИ-систему, которая способна в полностью автоматическом режиме генерировать и оптимизировать так называемые GPU-ядра — специализированный код, исполняемый на графических картах.
Это ускорит и удешевит разработку нейросетей, сообщила пресс-служба Института искусственного интеллекта AIRI.
«На фоне роста конкуренции в сфере ИИ компании все чаще конкурируют не только качеством моделей, но и эффективностью их обучения и эксплуатации. Представленный подход показывает, что снижение стоимости ИИ-вычислений возможно не только за счет покупки более мощного оборудования, но и за счет интеллектуальной автоматизации самого кода», — заявил генеральный директор AIRI Иван Оселедец, чьи слова приводит пресс-служба института.
Как отмечается в сообщении, современные ИИ-системы опираются на графические ускорители, где исполняются специализированные программы — GPU-ядра. Они состоят из множества простых математических операций, скорость исполнения которых зависит как особенностей в компоновке самого исходного кода, так и специфических черт архитектуры графических карт.
По этой причине существующие универсальные библиотеки кода, предназначенные для использования в сфере разработки ИИ, чаще всего не отличаются высокой скоростью и эффективностью работы. Это побуждает разработчиков нейросетей создавать свои собственные GPU-ядра, для чего необходимо большое количество времени и программисты высокой квалификации.
Специалисты Института искусственного интеллекта AIRI разработали и опубликовали в открытом виде ИИ-систему, которая позволяет в полностью автоматическом режиме генерировать и оптимизировать GPU-ядра, предназначенные для работы в сфере разработки нейросетей. Схожим образом, как сообщила ТАСС пресс-служба AIRI, разработчики смогут оптимизировать и другие типы GPU-ядер для решения иных задач, модифицировав исходный код системы, что расширяет ее возможное использование.