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次二次系统：加速 AI 效率和可持续性
人工智能 (AI) 正在以惊人的速度改变我们的世界，影响医疗保健、金融和零售等行业。从在线推荐产品到诊断医疗状况，AI 无处不在。然而，效率问题日益严重，研究人员和开发人员正在努力解决这一问题。随着 AI 模型变得越来越复杂，它们需要更多的计算能力，这使得 […] 次二次系统：加速 AI 效率和可持续性首先出现在 Unite.AI 上。
来源:Unite.AI人工智能（AI）正在不可思议地改变我们的世界，影响医疗保健，金融和零售等行业。从在线推荐产品到诊断医疗状况，AI无处不在。但是，研究人员和开发人员正在努力解决效率的问题越来越大。随着AI模型变得更加复杂，他们需要更多的计算能力，对硬件造成压力并提高成本。例如，随着模型参数的增加，计算需求可以增加100倍或更多。这种对更聪明，更有效的AI系统的需求导致了次级系统的发展。
人工智能（AI）次级系统为此问题提供了创新的解决方案。通过超越传统AI模型经常面临的计算限制，这些系统可以更快地计算并使用明显更少的能量。传统的AI模型需要高度计算复杂性，尤其是二次缩放的帮助，即使是最强大的硬件也可以放慢速度。然而，亚四个系统的系统克服了这些挑战，使AI模型可以更有效地训练和运行。这种效率为人工智能带来了新的可能性，使其以前所未有的方式易于访问和可持续。
次级系统了解AI
AI模型的性能在很大程度上取决于计算复杂性。该术语是指随着输入的大小的增长，算法需要多少时间，内存或处理能力。在AI中，尤其是在深度学习中，这通常意味着随着模型的规模增长并处理较大的数据集，计算数量迅速增加。我们使用大o符号来描述这种增长，而二次复杂性o（n²）在许多AI任务中都是普遍的挑战。简而言之，如果我们将输入大小加倍，那么计算需求可以增加四倍。
计算复杂性 深度学习 o（n²） 神经网络 计算机视觉 1,287 MWH o（n³）