Nakit i Silicijska Revolucija u AI: Direktna Implementacija Modela Dubokog Učenja u Taalas

Svijet umjetne inteligencije (AI) nalazi se na korak od revolucionarne transformacije. S brzim rastom modela dubokog učenja, tvrtke se bore s kapitalno intenzivnim ulaganjima, problemima potrošnje energije i ograničenjima GPU-a. Međutim, Taalas, predvođen izvršnim direktorom Ljubisom Bajićem, pojavio se kao pokretač promjene u ovom prostoru.

Taalas je pionir u automatiziranom toku za implementaciju različitih modela dubokog učenja izravno u silicijsku ploču, eliminirajući potrebu za vanjskom memorijom. Njihovi čipovi imaju kapacitet za držanje cijelog velikog AI modela, iskorištavajući učinkovitost čvrste kompjutacije. Ovaj inovativni pristup postavljen je da revolucionizira strukturu troškova u AI, nadmašujući male GPU data centre s jednim čipom.

“Vjerujemo da simulacija inteligencije na računalima opće namjene nije idealan pristup. Odlijevanje inteligencije direktno u silicij ključno je za postizanje održive umjetne inteligencije”, kaže Bajić. Ova vizija koja stoji iza Taalasovog “direktno-do-silicija” postrojenja trostruka je. Prvo, znatno smanjuje strukturu troškova u AI, čineći je dostupnijom i ekonomski izvedivom. Drugo, omogućava sljedeći 10-100x rast veličine modela, gurajući granice inovacija i jačajući mogućnosti AI. Naposljetku, omogućava učinkovito izvršavanje snažnih modela na bilo kojem potrošačkom uređaju, jačajući lokalne procesne sposobnosti.

Taalas je privukao značajnu pažnju, a istaknuti investitor Quiet Capital prepoznaje njegov revolucionarni potencijal. Smatraju ga najvažnijom misijom u računalstvu današnjice. Sa svojim timom stručnjaka, uključujući Bajića, Draga Ignjatovića i Lejlu Bajić, Taalas okuplja desetljeća zajedničkog iskustva u procesorima za AI, GPU-ima i CPU-ima.

Trenutno tvrtka radi na svojem inauguracijskom čipu jezičnog modela, koji će se objaviti u trećem tromjesečju 2024. Rani korisnici mogu očekivati pristup toj vrhunskoj tehnologiji u prvom tromjesečju 2025.

Direktna implementacija modela dubokog učenja u silicij tvrtke Taalas namijenjena je za revoluciju u krajoliku AI. Preoblikujući mogućnosti i rješavajući ključne izazove, Taalas ulaže put za budućnost u kojoj je AI dostupniji, učinkovitiji i transformativniji nego ikad prije.

FAQ:

1. Što je Taalas?
Taalas je tvrtka koja pionirski izravno implementira modele dubokog učenja u silicij, eliminirajući potrebu za vanjskom memorijom.

2. Kako radi tehnologija Taalasa?
Čipovi Taalasa imaju kapacitet za držanje cijelog velikog AI modela izravno u siliciju, koristeći čvrstu kompjutaciju za učinkovitost. Ovaj inovativni pristup revolucionira strukturu troškova u AI.

3. Koje su prednosti tehnologije Taalasa?
Tehnologija Taalasa značajno smanjuje strukturu troškova u AI, omogućava rast većih veličina modela i osnažuje učinkovito izvršavanje snažnih modela na potrošačkim uređajima.

4. Tko je izvršni direktor Taalasa?
Ljubisa Bajić je izvršni direktor Taalasa.

5. Kada će Taalas objaviti svoj inauguracijski čip jezičnog modela?
Očekuje se da će Taalas objaviti svoj inauguracijski čip jezičnog modela u trećem tromjesečju 2024.

Ključni Termini:

1. Umjetna inteligencija (AI) – Simulacija ljudske inteligencije u strojevima koji su programirani da razmišljaju i uče poput ljudi.
2. Modeli dubokog učenja – Podskup modela strojnog učenja koji se temelje na umjetnim neuronskim mrežama i mogu obraditi i analizirati velike količine nestrukturiranih podataka.
3. Silicij – Kemijski element koji se koristi u proizvodnji poluvodiča, temelja većine elektroničkih uređaja.
4. Vanjska memorija – Dodatno spremište memorije koje se koristi za podršku zadataka obrade koji se ne mogu rješiti primarnom memorijom računala ili uređaja.
5. GPU – Grafička procesorna jedinica, specijalizirani elektronički krug koji ubrzava stvaranje slika, animacija i videozapisa.
6. Direktno-do-silicija – Proces implementacije AI modela izravno u silicij, bez potrebe za vanjskom memorijom ili računalima opće namjene.

Povezane Poveznice:

1. Službena web stranica Taalasa
2. Quiet Capital

The source of the article is from the blog bitperfect.pe

Privacy policy
Contact