要約:
- AMDがImperialに寄付を行い、機械学習の研究を支援する。
- 寄付はProfessor George ConstantinidesとDr Aaron Zhaoによる優れた研究を認識するもの。
- FPGAを使用して高性能なLLMsを提供するための研究をサポートする。
- 計算は数値演算に帰着し、高精度な数値表現を設計するための研究も行われる。
- AIモデルは低い精度で数値を表現しても効果的であり、ノイズデータ内のパターンを認識できる。
- 研究は、FPGA構成と機械学習モデルの設計を最適化し、将来のAI搭載デバイス向けに影響を与える可能性がある。
感想:
この記事では、AMDの寄付を通じて機械学習の研究が進められることが強調されています。特に、FPGAを使用して高性能なモデルの開発や数値演算の最適化に焦点が当てられています。AIモデルが低い精度で数値を扱う柔軟性についての研究も興味深いです。将来的には、この研究が次世代の特化型プロセッサー設計に影響を与え、低消費電力のAI搭載デバイスが実現する可能性が示唆されています。
元記事: https://www.imperial.ac.uk/news/255413/research-into-more-efficient-ai-hardware