Просмотр новости
Найдите то, что Вас интересует
Спутники
РН
SpaceX
Роскосмос
NASA
Китай придумал, как разогнать нейросети в 100 раз, сократив потребление энергии и вычислительной мощности
Дата публикации: 15-07-2026 08:09:00
Китайские ученые заявили, что могут решить проблему растущей гигантскими темпами потребности в вычислительных мощностях и энергии для нужд ИИ. Они создали новую систему соединения чипов, при которой скорость работы ИИ увеличивается, а требуемая вычислительная мощность сокращается.
Основное содержимое страницы с новостью.
15 Июля 2026 11:09 15 Июл 2026 11:09 |
Китайские ученые заявили, что могут решить проблему растущей гигантскими темпами потребности в вычислительных мощностях и энергии для нужд ИИ. Они создали новую систему соединения чипов, при которой скорость работы ИИ увеличивается, а требуемая вычислительная мощность сокращается.
Оптическая система соединения
Исследователи Пекинского университета разработали новую полностью оптическую систему межсоединений чипов, позволяющую значительно увеличить скорость работы нейросети, одновременно сокращая вычислительные затраты, пишет South China Morning Post.
Эксперименты продемонстрировали рост скорости обработки данных более чем в 100 раз при использовании всего одной девятой части обычных вычислительных ресурсов.
Работа ученых позволит решить проблему растущей потребности ИИ-отрасли в вычислительных мощностях и энергии.
Lego-конструктор из чипов
Команда использовала микросхемы FPGA (Field Programmable Gate Array), используемые в центрах обработки данных (ЦОД), как конструктор Lego, соединяя их между собой специально разработанными компонентами коммуникационного оборудования.
Китайские ученые обещают решить проблему нехватки энергии для нужд развития ИИ
Кремниевый фотонный приемопередатчик, работающий со скоростью 400 Гбит в секунду, отвечал за преобразование электрических сигналов в оптические и наоборот. Оптический коммутатор теоретически мог соединять до 16 вычислительных чипов с совокупной пропускной способностью 6,4 Тбит/с.
Каждая FPGA выполняла обработку своего слоя нейросети и сразу передавала промежуточный результат следующему чипу по оптическому каналу, что позволило отказаться от сохранения данных во внешней памяти и последующей их обратной загрузки. Тысяча изображений размером 32 × 32 пикселя была обработана за 105,16 мкс. Контрольный GPU потратил на такую же работу 15,64 мс. Эффективность использования вычислительных блоков FPGA достигла 94,7 %.
Проблема энергопотребления ИИ
В связи со стремительным развитием технологий искусственного интеллекта, которые пользуются большим спросом по всему миру, растет спрос на вычислительные ресурсы. Новая модель GPT-5 от OpenAI, к примеру, потребляет в 20 раз больше энергии, чем предыдущие версии.
Как киберустойчивость изменила приоритеты ИБ цифровизация
По данным Международного энергетического агентства, Соединенные Штаты в 2025 г. являются абсолютным мировым лидером по установленной мощности центров обработки данных в 53,7 ГВт, и этот показатель продолжает стремительно расти. К примеру, уже к 2028 г., по прогнозам, дата-центры могут потреблять 12% всей американской электроэнергии.
Объем российского рынка ЦОДов в 2025 г. составил 100 млрд руб., согласно оценке МТС. Россия занимает 15 место в мировом рейтинге с 181 ЦОДом, из которых 101 находится в Москве. Однако в столице уже исчерпаны свободные мощности для строительства ЦОД. Энергосетевые компании начали отказывать в заключении договоров на подключение к электросетям новых объектов. Все существующие ресурсы либо уже эксплуатируются, либо зарезервированы на 2026-2028 гг. под крупных игроков.
Схожие новости
Классификация: Наука. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 10. Тональность: 7. Информативность: 7. Источник: bigdata.cnews.ru.