AI กับการเร่งความเร็วประมวลผลด้วยความเร็วแสง

Yichen Shen PhD '16 is CEO of Lightelligence

Yichen Shen นักศึกษาปริญญาเอกของ MIT และเป็น CEO ของ Lightelligence ได้นำ Photonics มาใช้ในการสร้างวิธีการประมวลผลแบบใหม่ของ AI โดยโซลูชั่นของ Lightelligence คือการนำแสงมาใช้เป็นพลังงานสำหรับขับเคลื่อนชิปประมวลผลแทนการใช้พลังงานไฟฟ้ารูปแบบเดิม ซึ่ง Shen ใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์มการผลิตซิลิกอนที่ใช้สำหรับชิปเซมิคอนดักเตอร์แบบดั้งเดิมในการสร้าง Optical Chips นี้ และประสิทธิภาพของชิปแบบใหม่นี้คือมีความเร็วประมวลผลที่สูง ค่าความล่าช้า (Latency) ต่ำ และใช้พลังงานน้อย ซึ่งสาเหตุที่ Optical Chips มีความสามารถที่ดีกว่านั้น Yichen Shen กล่าวว่า “เราควบคุมวิธีที่โฟตอนทำงานร่วมกันภายในชิปได้อย่างแม่นยำ” “มันเป็นแค่การแพร่กระจายแสงผ่านชิป โฟตอนรบกวนซึ่งกันและกัน ซึ่งเราต้องการให้มันทำหน้าที่ตามธรรมชาติของการแทรกแซงทางคณิตศาสตร์”

เป้าหมายของ Yichen Shen ในตอนนี้มุ่งเน้นไปที่การเร่งการคำนวณ Linear Algebra บางอย่างใน AI เพื่อการทำงานที่รวดเร็ว และประหยัดพลังงาน ยังไม่ได้นึกในส่วนของการนำไปใช้กับอุตสาหกรรมคอมพิวเตอร์อิเล็กทรอนิกส์ทั้งหมด

ที่มา อ่านเพิ่มเติม MIT

AInb-Post-13-Pic6

Llama 3 – AI

Llama 3.1 คือ Large Language Model แบบ Open Source ที่ถูกพัฒนาโดย Meta และปล่อยให้นักพัฒนานำไปใช้งานได้แบบฟรี มีเวอร์ชั่นตั้งแต่ 2, 3, 3.1
rfm_01

RFM Analysis – Data

RFM Analysis คือการวิเคราะห์ลูกค้าของธุรกิจโดยใช้เกณฑ์ 3 อย่างคือ Recency, Frequency, และ Monetary เพื่อหาลูกค้าประจำของธุรกิจ
MYnb-Post-4-Pic1

Customer Segmentation – Data

การจัดกลุ่มลูกค้า หรือ Customer Segmentation นั้นเป็นเรื่องสำคัญที่ทำให้ธุรกิจนำกลยุทธ์มาใช้ได้ตรงเป้ายิ่งขึ้น หนึ่งในวิธีจัดกลุ่มคือ RFM

ติดตาม SUBBRAIN ได้ที่นี่

Categories: Short News