И снова китайцы из DeepSeek показали всем, как надо работать с ИИ. Их алгоритм повышает производительность ускорителей Nvidia для ИИ в восемь раз

Инновации от DeepSeek: Прорыв в производительности ИИ

Китайская компания DeepSeek снова на слуху благодаря своим последним достижениям в области искусственного интеллекта. Их новый алгоритм способен повысить производительность ускорителей Nvidia до невероятных 580 TFLOPS в режиме BF16. Это достижение наглядно демонстрирует, как у команды из Поднебесной получается обойти некоторые ограничения в доступе к передовым технологиям.

Отсутствие доступа: вызов, ставший возможностью

Несмотря на ограниченный доступ к самым современным графическим процессорам от Nvidia, специалисты DeepSeek нашли способ адаптироваться и использовать имеющиеся ресурсы. Это свидетельствует о том, что инновации можно достигнуть даже в сложных условиях. Их алгоритм не только увеличивает производительность, но и показывает, что талант и креативность могут компенсировать недостаток некоторых технологий.

Восемь раз больше производительности

Для понимания масштабов этого прорыва, стоит отметить, что новый алгоритм DeepSeek увеличивает производительность в восемь раз по сравнению со стандартными возможностями ускорителей. Например, на ускорителе Nvidia H800, который также помогает в разработке беспилотных технологий и глубокого обучения, достижения DeepSeek не просто внушительны, они открывают новые горизонты для исследований и коммерческих приложений в области технологий ИИ.

Взгляд в будущее

Феноменальные результаты DeepSeek также ставят вопрос о будущем искусственного интеллекта в Китае. Компания не только показывает, что может соревноваться с крупными игроками на рынке, такими как Nvidia, но и открывает путь для развития новых стартапов и исследовательских инициатив. Как будут использоваться эти достижения, покажет только время, но одно можно сказать точно: китайские инноваторы не собираются останавливаться на достигнутом.

Эта статья подготовлена, основываясь на информации портала iXBT
Оригинальную статью Вы можете найти здесь