В России научились снижать энергопотребление нейросетей: как работает технология

Ученые предложили уникальное решение. Аналогов такой технологии в других странах нет.

Российские специалисты разработали первую в мире нейроморфную программную технологию для оптимизации энергопотребления вычислительных систем. Этот подход позволяет существенно снизить затраты электроэнергии на выполнение сложных задач ИИ и одновременно повышает эффективность обработки данных. Уникальное решение было представлено директором Научно-исследовательского института нейронаук Сусанной Гордлеевой на IV Конгрессе молодых ученых, сообщает ТАСС.

Главная проблема, с которой сталкиваются современные системы ИИ, — это огромные объемы электроэнергии, которые необходимы для работы суперкомпьютеров. По словам Гордлеевой, нынешняя архитектура вычислительных устройств требует постоянного обмена данными между блоками хранения и обработки, что создает значительную нагрузку на энергосети. Особенно остро эта проблема проявляется в масштабных проектах, таких как глубокие нейронные сети или генеративные языковые модели, включая популярные чат-боты.

Новейшая разработка базируется на принципах нейроморфного моделирования, вдохновленного биологическими системами. В отличие от классических компьютеров, где обработка данных и их хранение разделены, нейроморфные архитектуры объединяют эти функции, что позволяет значительно сократить энергозатраты. Созданное в России программное обеспечение превосходит аналогичные спайковые нейронные сети на 15%, предлагая более быстрые и экономичные решения.