突破性！AI新算法助力能耗降低95%或重新定义GPU设计

突破性！AI新算法助力能耗降低95%或重新定义GPU设计

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在人工智能迅猛发展的今天，能耗问题越发严峻，尤其是随着大语言模型（LLM）的普及，对计算资源和电力的需求呈指数级增长。最近，来自麻省理工学院的一组研究人员，尤其是华人科学家罗鸿胤及其团队，提出了一种名为线性复杂度乘法（L-Mul）的新算法，声称可以将AI应用的能耗降低高达95%。这项创新不仅在理论上引人注目，更在实际应用上可能带来深远的影响。

目前，人工智能应用的计算需求已经达到了惊人的水平。例如，ChatGPT每天的能耗高达564兆瓦时，这足以供18,000个美国家庭使用。这一趋势使得科研人员担心，若不对AI应用的能耗进行控制，未来每年的能耗可能达到100太瓦时，甚至与比特币挖矿相当。尤其是考虑到AI技术的普及，即使是小型的模型也需要大量的计算能力，这直接导致了电力消耗的失控。

L-Mul算法的关键在于它采用了整数加法来替代传统的复杂浮点乘法（FPM），而FPM是当前大多数AI运算中最耗能的部分。操控大量浮点数以实现高精度运算的需求，使得这些应用在能源消耗上相当不划算。罗鸿胤的团队通过修改计算方式，找到了一种新的方法来实现同样的计算结果，却大幅降低了能耗。这一转变不仅可能使计算成本大幅下降，同时也为GPU等硬件设计带来了重新思考的契机。