Recogni startet neue Rechenmethode zur Kostensenkung

Recogni startet neue Rechenmethode zur Kostensenkung wird von BTW Media profiliert, da veröffentlichte Belege es mit Internetinfrastruktur, Governance, operativen Abhängigkeiten oder Marktsichtbarkeit verbinden.

• Das System namens Pareto verbessert die Effizienz des KI-Chips, indem es seinen Betrieb vereinfacht und so den Energieverbrauch senkt.
• Erfolgreich auf dem KI-Modell der Hauptplattform getestet, strebt Recogni an, mit Hardware-Unternehmen zusammenzuarbeiten, um eine breitere Akzeptanz zu ermöglichen.

UNSERE MEINUNG
Das neue patentierte Verfahren namens Pareto könnte die Chips, die zum Trainieren und Ausführen von KI-Systemen verwendet werden, kleiner, schneller und kostengünstiger im Betrieb machen. Indem es bestehende Innovationen bei der Ausführung großer KI-Modelle übertrifft, könnte es einen erheblichen Einfluss auf die KI-Technologiebranche haben, indem es sie effizienter und rentabler macht.
— Iydia Ding, BTW-Journalistin

Was geschah

Der KI-Chipund das Software-StartupRecognihaben am Dienstag einen neuen Rechenansatz vorgestellt, der die zum Trainieren und Ausführen von Systemen der künstlichen Intelligenz verwendeten Chips kleiner, schneller und kostengünstiger im Betrieb macht. Unterstützt vonBMW, Bosch und der Risikokapitalgesellschaft Mayfield hat Recogni spezialisierte Chips und Software entwickelt, um KI-Inferenz zu ermöglichen – den Prozess, bei dem trainierte KI-Modelle Vorhersagen treffen oder Entscheidungen über neue, nicht gesehene Daten fällen.

Das neue patentierte System namens Pareto verwendet einen logarithmischen Ansatz, der bestehende Methoden zur Ausführung großer KI-Modelle übertrifft, so das Unternehmen. Gilles Backhus, Mitbegründer und Vice President of Artificial Intelligence bei Recogni, erklärte, dass dies ein enormer Fortschritt im KI-Computing für alle KPIs (Key Performance Indicators) sei, die das Design von Silizium-Hardwaresystemen beeinflussen. Das Unternehmen hat Pareto an KI-Modellen getestet, die von Meta Platforms, Stability AI und anderen entwickelt wurden.

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Warum das wichtig ist

Aktuelle KI-Modelle wie OpenAIs GPT-4 und Googles Gemini benötigen Hunderttausende energieintensiver mathematischer Operationen für einfache Anfragen von Chatbots wie ChatGPT. Und Recogni gibt an, dass sein neues System diese Multiplikationsoperationen in Addition umwandelt, was den Energieverbrauch erheblich senkt und gleichzeitig die Präzision beibehält.

Das System verbessert die Effizienz des KI-Chips, indem es komplexe Operationen in einfachere umwandelt und so den Energieverbrauch senkt. Durch den erfolgreichen Test des KI-Modells auf großen Plattformen möchte Recogni mit Hardwareunternehmen zusammenarbeiten, um eine breitere Akzeptanz zu ermöglichen. Fortschritte in der Chiptechnologie und deren Einsatz werden die Dynamik der gesamten Branche beeinflussen. Recogni hat seinen Willen bekundet, seine Technologie weltweit einzusetzen, und spricht mit Unternehmen, die ihre Hardware in Rechenzentren installieren und weltweit ausliefern.

Diese Art von innovativen Entwicklungen in der zugrunde liegenden Hardware wird einen erheblichen Einfluss auf die gesamte Technologiebranche haben, indem sie die KI-Technologie effizienter und rentabler macht und allen Gesellschaftsbereichen eine effektivere technologische Unterstützung bietet.