Source: Slashdot
BitEnergy AI公司研究人员开发了一种线性复杂度乘法（L-Mul）技术，通过将耗能较大的浮点乘法替换为简单的整数加法，最高可将AI模型功耗降低95%。这种方法在节能的同时不会影响准确性，但需专用硬件以充分发挥其优势。
L-Mul重新想象了AI模型的计算处理方式，使用加法代替复杂的浮点乘法，从而加快计算速度并降低能耗，同时保持精度。研究显示，应用L-Mul后，浮点张量乘法的能耗减少95%，点积能耗减少80%。
该算法在某些情况下的表现优于当前的8位标准，且仅有0.07%的平均性能下降，适用于自然语言处理、视觉任务和符号推理。虽然L-Mul在某些视觉任务上还显示出准确度提升，但其最大的缺点在于需要专用硬件，现有硬件尚未优化以全面利用此技术。
研究者们计划在硬件层面实现L-Mul和L-Matmul核算法，并开发高层模型设计的编程API。
在科技飞速发展的今天，如何在提高效率的同时节能减排，正是我们未来发展的重要方向。
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来源：https://science.slashdot.org/story/24/10/08/2035247/researchers-claim-new-technique-slashes-ai-energy-use-by-95?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed
https://energycentral.com/c/ec/what-clean-energy-supporters-need-know-about-ai
https://www.computing.co.uk/news/4328647/researchers-claim-approach-llms-slash-ai-power-consumption
