AI学会低能耗图像生成技术

快速阅读: 加州大学洛杉矶分校团队开发出使用光代替电的AI技术，大幅降低能耗，有望应用于轻便设备，推动AI普及与环境可持续发展。

加州大学洛杉矶分校（UCLA）的研究团队在阿伊多甘·奥兹坎的带领下，开发了一项突破性技术，有望改变生成式人工智能（AI）系统的运行方式——通过使用光代替电。研究结果最近发表在著名期刊《自然》上。

现代生成模型，尤其是基于扩散的模型如DALL•E 2或Stable Diffusion，需要消耗大量能量。这些模型在大型数据集上的训练过程可以消耗数万度电。作为参考，普通家庭每年使用的电量约为3000至10000度电。因此，训练一个AI模型所需的能量相当于多个家庭一年的用电量。

即使生成单张图像也不是零能耗的。在传统GPU上，一次完整的扩散过程可以消耗数十瓦时的电能。如果每张图像需要1000步，那么总能耗将达到数百瓦时，相当于运行电水壶一到两小时。

然而，新的光学方法完全不同。系统不再依赖耗能的处理器，而是使用一束光。数字编码器首先创建一个几乎不耗电的“噪声电路”模式。然后，这个模式通过空间光调制器（SLM）投射到激光束上。携带噪声模式的光再通过第二个SLM，转化为完全渲染的图像。本质上，激光完成了所有繁重的工作，而不是计算机。

“我们的光学生成模型可以在几乎不消耗计算能力的情况下合成无数图像，提供了一种可扩展且节能的数字人工智能模型替代方案。”研究的主要作者陈世奇表示。

这项技术的影响深远。由于其超低能耗和高速处理能力，它可以集成到轻便设备中，从虚拟现实和增强现实系统到智能手机、可穿戴设备，甚至AI眼镜。

研究人员相信，通过利用光，AI最终可以实现环境可持续性和更广泛的普及。速度、能效和图像质量的结合可能标志着新时代的开始——在这个时代，强大的生成式AI不必伴随巨大的碳足迹。

(以上内容均由Ai生成)