Матричные вычисления, в частности умножение двух прямоугольных массивов чисел, играют важную роль в современных моделях искусственного интеллекта. 4

Некоторые области применения:

• Распознавание речи и изображений. 4
• Работа чат-ботов. 4
• Генераторы изображений искусственного интеллекта. 4
• Модели синтеза видео. 4

Матричное умножение предполагает перебор больших чисел, и его эффективность напрямую влияет на производительность ИИ. 5

Например, в 2022 году сообщалось, что ИИ DeepMind AlphaTensor разработал алгоритм, который позволяет производить умножение матриц с минимальным количеством операций. 13

В 2024 году сообщалось, что исследователи обнаружили новый способ выполнять матричные вычисления значительно быстрее, что потенциально может привести к ускорению обучения, повышению эффективности моделей ИИ и даже уменьшению воздействия на окружающую среду. 5