Американская компания Unconventional AI представила новую модель генерации изображений, которая позволяет снизить энергопотребление при обработке вывода до 1000 раз

Репортаж от Wedoany，Компания Unconventional AI, основанная бывшим руководителем направления AI в Databricks Навином Рао, недавно выпустила модель генерации изображений, работающую на новой компьютерной архитектуре на основе осцилляторов. Разработчики утверждают, что эта технология позволяет снизить энергопотребление при обработке вывода до 1000 раз.

Модель, получившая название Un-0, представляет собой инструмент для генерации изображений, который впервые демонстрирует практическую работоспособность технологии. В недавно опубликованной научной статье исследовательская группа подробно описала процесс создания полнофункциональной модели генерации изображений с помощью программной симуляции новой архитектуры. По производительности она не уступает современным передовым диффузионным моделям.

«Это своего рода "Hello World" для нового типа компьютеров», — заявил Рао в интервью TechCrunch. «В ближайший год вы начнёте видеть очень интересные новости». Результаты работы Un-0 схожи с результатами таких моделей генерации изображений, как Stable Diffusion или GPT Image 1 от OpenAI, однако ключевой прорыв заключается в способе реализации. Модель основана на архитектуре осцилляторов, которая кардинально отличается от традиционных вычислений и чипов, используемых в современных больших языковых моделях. Преимущества осцилляторных вычислений довольно сложны, но, по словам Рао, в конечном итоге эта технология позволяет снизить энергопотребление до 1000 раз.

В настоящее время большая часть инфраструктуры, необходимой для достижения этой цели, всё ещё находится в стадии строительства. Текущая версия Un-0 работает на программной симуляции осцилляторного чипа Unconventional, однако компания планирует в ближайшее время опубликовать принципиальные схемы реального чипа. На следующем этапе команда начнёт с нуля создавать полный стек вывода, чтобы в конечном итоге предоставлять вычислительные мощности внешним пользователям, как и другие поставщики.

«Мы построим новую систему на основе наших чипов, — говорит Рао. — Мы запустим на ней модели AI, подключим её к сетевому кабелю, пользователи будут отправлять промпты, а система будет выдавать результаты вывода, но при этом потреблять в тысячу раз меньше энергии». Несмотря на то, что штат компании насчитывает менее 50 человек, эта цель выглядит крайне амбициозной. Однако, учитывая масштабы строительства в сфере искусственного интеллекта и ожидаемые затраты на удовлетворение растущего спроса на вывод, это может быть одним из немногих решений, способных решить проблему масштабирования. По мнению Рао, энергоснабжение станет одним из жёстких ограничений для развития искусственного интеллекта в ближайшие годы, и Unconventional — один из немногих проектов, способных справиться с этим вызовом.

«Из-за проблем с энергетикой масштабирование AI затруднено. Это будет фундаментальным ограничением в ближайшие годы. Его невозможно обойти. В конечном счёте, это будет проблема, ограниченная энергоресурсами», — сказал он.

Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com