El auge de la inteligencia artificial (IA) ha traído consigo un aumento significativo en el consumo de energía y agua. Este problema ha llevado a algunas empresas a considerar el uso de centrales nucleares para satisfacer la creciente demanda energética. Sin embargo, un grupo de investigadores de BitEnergy AI ha desarrollado una innovadora técnica que promete reducir el consumo energético de los modelos de IA hasta en un 95% sin comprometer su calidad.
La clave de esta técnica radica en la forma de multiplicar números de coma flotante, una operación que consume muchos recursos. En lugar de realizar multiplicaciones, los investigadores han optado por aplicar sumas de enteros, lo que permite una drástica reducción en las necesidades energéticas. Este enfoque no solo acelera los cálculos, sino que también mantiene la precisión de los resultados.
La multiplicación de números en coma flotante es esencial para que los ordenadores gestionen eficientemente tanto números muy grandes como muy pequeños. Sin embargo, a mayor precisión, mayor es el gasto energético. Por ejemplo, el formato FP32 ofrece más precisión que el FP8, pero también requiere más energía. El nuevo algoritmo, denominado L-Mul, sustituye las multiplicaciones por sumas, lo que resulta en un ahorro energético considerable.
A pesar de su potencial, este método requiere hardware específico que actualmente no está optimizado para estas reducciones. No obstante, los investigadores están trabajando en la implementación de sus algoritmos en chips de hardware, lo que podría hacer que esta opción sea viable en un futuro cercano.
Los desarrolladores afirman que su técnica podría reducir en un 95% el coste energético de las multiplicaciones tensor en coma flotante y en un 80% el de los productos punto. La multiplicación de matrices es un desafío matemático que ha captado la atención de diversas entidades, y este avance representa un paso significativo hacia un uso más sostenible de la IA.
Imagen: Xataka
