هوش مصنوعی (AI) جهان ما را به طرز باورنکردنی تغییر می دهد و بر صنایعی مانند مراقبت های بهداشتی، مالی و خرده فروشی تأثیر می گذارد. از توصیه آنلاین محصولات گرفته تا تشخیص شرایط پزشکی، هوش مصنوعی در همه جا وجود دارد. با این حال، یک مشکل رو به رشد کارایی وجود دارد که محققان و توسعه دهندگان سخت در تلاش برای حل آن هستند. همانطور که مدل‌های هوش مصنوعی پیچیده‌تر می‌شوند، نیاز به قدرت محاسباتی بیشتری دارند که بر سخت‌افزار فشار وارد می‌کند و هزینه‌ها را افزایش می‌دهد. به عنوان مثال، با افزایش پارامترهای مدل، تقاضاهای محاسباتی می تواند تا 100 یا بیشتر افزایش یابد. این نیاز به سیستم‌های هوش مصنوعی باهوش‌تر و کارآمدتر منجر به توسعه سیستم‌های فرعی شده است.
سیستم های فرعی درجه دوم راه حلی نوآورانه برای این مشکل ارائه دهد. با شکستن محدودیت‌های محاسباتی که مدل‌های هوش مصنوعی سنتی اغلب با آن مواجه هستند، این سیستم‌ها محاسبات سریع‌تری را امکان‌پذیر می‌کنند و انرژی کمتری مصرف می‌کنند. مدل‌های سنتی هوش مصنوعی به کمک با پیچیدگی محاسباتی بالا، به‌ویژه مقیاس‌بندی درجه دوم نیاز دارند، که می‌تواند حتی قوی‌ترین سخت‌افزار را کند کند. با این حال، سیستم‌های فرعی درجه دوم بر این چالش‌ها غلبه می‌کنند و به مدل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهند بسیار کارآمدتر آموزش ببینند و اجرا کنند. این کارآیی امکانات جدیدی را برای هوش مصنوعی به ارمغان می‌آورد و آن را به روش‌هایی که قبلاً دیده نشده بود قابل دسترس و پایدار می‌کند.
درک پیچیدگی محاسباتی در هوش مصنوعی
عملکرد مدل های هوش مصنوعی به شدت به این بستگی دارد پیچیدگی محاسباتی. این اصطلاح به مقدار زمان، حافظه یا توان پردازشی یک الگوریتم با افزایش اندازه ورودی اشاره دارد. در هوش مصنوعی، به ویژه در یادگیری عمیق، این اغلب به معنای رسیدگی به تعداد محاسبات به سرعت در حال افزایش است زیرا مدل ها در اندازه بزرگ می شوند و مجموعه داده های بزرگتری را مدیریت می کنند. ما از نماد Big O برای توصیف این رشد و پیچیدگی درجه دوم استفاده می کنیم O (n²) یک چالش رایج در بسیاری از وظایف هوش مصنوعی است. به زبان ساده، اگر اندازه ورودی را دو برابر کنیم، نیازهای محاسباتی می تواند چهار برابر شود.
مدل های هوش مصنوعی مانند شبکه های عصبی، در برنامه هایی مانند استفاده می شود پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی کامپیوتری، به دلیل نیازهای محاسباتی بالای خود بدنام هستند. مدل هایی مانند GPT و BERT شامل میلیون ها تا میلیاردها پارامتر هستند که منجر به زمان پردازش و مصرف انرژی قابل توجهی در طول آموزش و استنتاج می شود.
طبق تحقیقات OpenAI، آموزش مدل‌های مقیاس بزرگ مانند GPT-3 تقریباً نیاز دارد 1287 مگاوات ساعت انرژی، معادل آلاینده های تولید شده توسط پنج خودرو در طول عمرشان. این پیچیدگی بالا می‌تواند کاربردهای بلادرنگ را محدود کند و به منابع محاسباتی عظیمی نیاز داشته باشد، که مقیاس‌سازی کارآمد هوش مصنوعی را چالش‌برانگیز می‌کند. اینجاست که سیستم‌های فرعی درجه دوم وارد عمل می‌شوند و راهی برای مدیریت این محدودیت‌ها با کاهش نیازهای محاسباتی و دوام بیشتر هوش مصنوعی در محیط‌های مختلف ارائه می‌دهند.
سیستم های فرعی درجه دوم چیست؟
سیستم های فرعی درجه دوم به گونه ای طراحی شده اند که افزایش اندازه ورودی را راحت تر از روش های سنتی مدیریت کنند. بر خلاف سیستم های درجه دوم با پیچیدگی از O (n²)، سیستم های زیر درجه دوم با رشد ورودی ها زمان کمتر و با منابع کمتری کار می کنند. اساساً، همه آنها در مورد بهبود کارایی و سرعت بخشیدن به فرآیندهای هوش مصنوعی هستند.
بسیاری از محاسبات هوش مصنوعی، به ویژه در یادگیری عمیق، شامل عملیات ماتریسی هستند. به عنوان مثال، ضرب دو ماتریس معمولا دارای یک است O (n³) پیچیدگی زمانی با این حال، تکنیک‌های نوآورانه مانند ضرب ماتریس پراکنده و ماتریس‌های ساختاریافته مانند ماتریس های سلطنتی برای کاهش این پیچیدگی توسعه یافته اند. ضرب ماتریس پراکنده بر اساسی ترین عناصر تمرکز می کند و بقیه را نادیده می گیرد و به طور قابل توجهی تعداد محاسبات مورد نیاز را کاهش می دهد. این سیستم‌ها آموزش و استنتاج سریعتر مدل را امکان‌پذیر می‌کنند و چارچوبی را برای ساخت مدل‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کنند که می‌تواند مجموعه‌های داده بزرگ‌تر و وظایف پیچیده‌تری را بدون نیاز به منابع محاسباتی بیش از حد انجام دهد.
تغییر به سمت هوش مصنوعی کارآمد: از سیستم های درجه دوم به سیستم های فرعی
هوش مصنوعی از زمان سیستم‌های ساده مبتنی بر قوانین و مدل‌های آماری پایه، راه درازی را پیموده است. همانطور که محققان مدل های پیشرفته تری را توسعه دادند، پیچیدگی محاسباتی به سرعت به یک نگرانی مهم تبدیل شد. در ابتدا، بسیاری از الگوریتم‌های هوش مصنوعی در محدوده‌های پیچیدگی قابل مدیریت عمل می‌کردند. با این حال، تقاضاهای محاسباتی با افزایش یادگیری عمیق در دهه 2010 افزایش یافت.
آموزش شبکه های عصبی، به ویژه معماری های عمیق مانند شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) و ترانسفورماتور نیاز به پردازش مقادیر زیادی از داده ها و پارامترها دارد که منجر به هزینه های محاسباتی بالایی می شود. این نگرانی فزاینده محققان را به کاوش در سیستم‌های فرعی سوق داد. آنها شروع به جستجوی الگوریتم های جدید، راه حل های سخت افزاری و بهینه سازی نرم افزاری برای غلبه بر محدودیت های مقیاس درجه دوم کردند. سخت‌افزارهای تخصصی مانند GPU و TPU پردازش موازی را فعال می‌کنند و به طور قابل‌توجهی سرعت محاسباتی را افزایش می‌دهند که در CPUهای استاندارد بسیار کند بودند. با این حال، پیشرفت های واقعی ناشی از نوآوری های الگوریتمی است که به طور موثر از این سخت افزار استفاده می کنند.
در عمل، سیستم های فرعی درجه دوم در حال حاضر در برنامه های مختلف هوش مصنوعی امیدوار کننده هستند. مدل‌های پردازش زبان طبیعی، به‌ویژه معماری‌های مبتنی بر ترانسفورماتور، از الگوریتم‌های بهینه‌سازی شده‌ای بهره‌مند شده‌اند که پیچیدگی مکانیسم‌های توجه به خود را کاهش می‌دهند. وظایف بینایی کامپیوتر به شدت بر عملیات ماتریس متکی هستند و همچنین از تکنیک‌های فرعی درجه دوم برای ساده‌سازی فرآیندهای کانولوشنی استفاده کرده‌اند. این پیشرفت ها به آینده ای اشاره دارد که در آن منابع محاسباتی دیگر محدودیت اصلی نیستند و هوش مصنوعی را برای همه قابل دسترس تر می کند.
مزایای سیستم های فرعی درجه دوم در هوش مصنوعی
سیستم های زیر درجه دوم چندین مزیت حیاتی به همراه دارند. اول از همه، آنها به طور قابل توجهی سرعت پردازش را با کاهش پیچیدگی زمانی عملیات اصلی افزایش می دهند. این بهبود به ویژه برای کاربردهای بلادرنگ مانند وسایل نقلیه خودمختار، که در آن تصمیم گیری در چند ثانیه ضروری است، تأثیرگذار است. محاسبات سریعتر همچنین به این معنی است که محققان می توانند طرح های مدل را با سرعت بیشتری تکرار کنند و نوآوری هوش مصنوعی را تسریع کنند.
علاوه بر سرعت، سیستم های زیر درجه دوم از نظر انرژی کارآمدتر هستند. مدل‌های سنتی هوش مصنوعی، به‌ویژه معماری‌های یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ، مقادیر زیادی انرژی مصرف می‌کنند و نگرانی‌هایی را در مورد تأثیرات زیست‌محیطی آنها افزایش می‌دهند. با به حداقل رساندن محاسبات مورد نیاز، سیستم های فرعی درجه دوم به طور مستقیم مصرف انرژی را کاهش می دهند، هزینه های عملیاتی را کاهش می دهند و از شیوه های فناوری پایدار حمایت می کنند. این به طور فزاینده ای ارزشمند است زیرا مراکز داده در سراسر جهان با افزایش تقاضای انرژی مبارزه می کنند. با اتخاذ تکنیک‌های فرعی، شرکت‌ها می‌توانند ردپای کربن خود را از عملیات هوش مصنوعی تا ۲۰ درصد کاهش دهند.
از نظر مالی، سیستم های فرعی درجه دوم، هوش مصنوعی را در دسترس تر می کنند. اجرای مدل های پیشرفته هوش مصنوعی می تواند گران باشد، به خصوص برای مشاغل کوچک و موسسات تحقیقاتی. با کاهش تقاضاهای محاسباتی، این سیستم ها امکان مقیاس بندی مقرون به صرفه را فراهم می کنند، به ویژه در محیط های رایانش ابری که در آن استفاده از منابع مستقیماً به هزینه تبدیل می شود.
مهم‌تر از همه، سیستم‌های فرعی چهارچوبی برای مقیاس‌پذیری فراهم می‌کنند. آنها به مدل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهند تا مجموعه داده‌های بزرگ‌تر و وظایف پیچیده‌تری را بدون رسیدن به سقف محاسباتی معمول انجام دهند. این مقیاس‌پذیری فرصت‌های جدیدی را در زمینه‌هایی مانند تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ باز می‌کند، جایی که پردازش حجم عظیمی از اطلاعات به طور کارآمد می‌تواند یک تغییر بازی باشد.
چالش های پیاده سازی سیستم های فرعی درجه دوم
در حالی که سیستم های فرعی درجه دوم مزایای زیادی را ارائه می دهند، اما چالش های متعددی نیز به همراه دارند. یکی از مشکلات اولیه در طراحی این الگوریتم ها است. آنها اغلب به فرمول های پیچیده ریاضی و بهینه سازی دقیق نیاز دارند تا اطمینان حاصل شود که در محدوده پیچیدگی مورد نظر عمل می کنند. این سطح از طراحی مستلزم درک عمیق اصول هوش مصنوعی و تکنیک های محاسباتی پیشرفته است که آن را به یک حوزه تخصصی در تحقیقات هوش مصنوعی تبدیل می کند.
چالش دیگر در ایجاد تعادل بین راندمان محاسباتی و کیفیت مدل است. در برخی موارد، دستیابی به مقیاس بندی زیر درجه دوم شامل تقریب ها یا ساده سازی هایی است که می تواند بر دقت مدل تأثیر بگذارد. محققان باید این مبادلات را به دقت ارزیابی کنند تا مطمئن شوند که افزایش سرعت به قیمت کیفیت پیش‌بینی تمام نمی‌شود.
محدودیت های سخت افزاری نیز نقش بسزایی دارند. علیرغم پیشرفت‌های سخت‌افزاری تخصصی مانند GPU و TPU، همه دستگاه‌ها نمی‌توانند به طور موثر الگوریتم‌های زیر درجه دوم را اجرا کنند. برخی از تکنیک ها به قابلیت های سخت افزاری خاصی برای تحقق پتانسیل کامل خود نیاز دارند که می تواند دسترسی را محدود کند، به ویژه در محیط هایی با منابع محاسباتی محدود.
ادغام این سیستم‌ها در چارچوب‌های هوش مصنوعی موجود مانند TensorFlow یا PyTorch می‌تواند چالش برانگیز باشد، زیرا اغلب شامل اصلاح اجزای اصلی برای پشتیبانی از عملیات‌های فرعی است.
Monarch Mixer: مطالعه موردی در کارایی زیر درجه دوم
یکی از مهیج‌ترین نمونه‌های سیستم‌های فرعی درجه دوم در عمل، این است میکسر Monarch (M2) معماری این طراحی نوآورانه از ماتریس‌های Monarch برای دستیابی به مقیاس‌بندی فرعی درجه دوم در شبکه‌های عصبی استفاده می‌کند که مزایای عملی پراکندگی ساختار یافته را نشان می‌دهد. ماتریس‌های Monarch بر حیاتی‌ترین عناصر در عملیات ماتریس تمرکز می‌کنند در حالی که اجزای کمتر مرتبط را کنار می‌گذارند. این رویکرد انتخابی به طور قابل توجهی بار محاسباتی را بدون به خطر انداختن عملکرد کاهش می دهد.
در عمل، معماری Monarch Mixer پیشرفت های قابل توجهی در سرعت نشان داده است. به عنوان مثال، نشان داده شده است که هر دو مرحله آموزش و استنتاج شبکه‌های عصبی را تسریع می‌کند و آن را به یک رویکرد امیدوارکننده برای مدل‌های هوش مصنوعی آینده تبدیل می‌کند. این افزایش سرعت به ویژه برای برنامه‌هایی که نیاز به پردازش همزمان دارند، مانند وسایل نقلیه خودران و سیستم‌های هوش مصنوعی تعاملی، ارزشمند است. با کاهش مصرف انرژی، میکسر Monarch هزینه ها را کاهش می دهد و به به حداقل رساندن اثرات زیست محیطی مدل های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ کمک می کند و با تمرکز فزاینده صنعت بر پایداری همسو می شود.
خط پایین
سیستم های فرعی در حال تغییر نحوه تفکر ما در مورد هوش مصنوعی هستند. آنها با ایجاد سریعتر، کارآمدتر و پایدارتر کردن هوش مصنوعی، راه‌حلی بسیار مورد نیاز را برای تقاضاهای رو به رشد مدل‌های پیچیده ارائه می‌کنند. پیاده سازی این سیستم ها با مجموعه ای از چالش ها همراه است، اما به سختی می توان از مزایای آن چشم پوشی کرد.
نوآوری‌هایی مانند Monarch Mixer به ما نشان می‌دهند که چگونه تمرکز بر کارایی می‌تواند به امکانات جدید هیجان‌انگیزی در هوش مصنوعی منجر شود، از پردازش بلادرنگ تا مدیریت مجموعه‌های داده عظیم. همزمان با توسعه هوش مصنوعی، اتخاذ تکنیک‌های فرعی برای پیشبرد برنامه‌های هوش مصنوعی هوشمندتر، سبزتر و کاربرپسندتر ضروری خواهد بود.
