Für Alphago hat das Forschungsteam von Googles Deepmind einen neuen Anwendungsbereich gefunden. Die Software, nun Alphatensor genannt, sollte, statt Menschen in Go und Schach zu besiegen, einen effizienten Weg für die Matrixmultiplikation finden.

In vielen Anwendungsbereichen der Informatik werden solche Operationen benötigt. Darüber werden beispielsweise Bilder von einer Grafikkarte berechnet, damit diese vom Monitor angezeigt werden können. Unter anderem funktionieren aber auch KIs (und andere Programme) mittels Matrizen. Rechnerisch effiziente Wege dafür zu finden ist daher sinnvoll.

Vom Nature-Magazin wurde das wissenschaftliche Paper veröffentlicht. Alphatensor fand wohl tatsächlich einen Weg, der im Vergleich zur herkömmlichen Matrixmultiplikation effizienter ist. Eine Matrix mit 8.192 x 8.192 Elementen kann auf einer Nvidia-V100-GPU um 8,5 Prozent, bei 20.480 x 20.480 Elementen um 23,9 Prozent schneller errechnet werden.

(ts, hannover)

(siehe auch: golem.de)

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