技術的特異点/シンギュラリティ

276：名無しさん：2025/05/15(木) 22:41:23: henry @arithmoquine
this should make you feel something
2025年05月15日 00:04
https://pbs.twimg.com/media/Gq77NpNXEAAuEQs.jpg
https://video.twimg.com/tweet_video/Gq6wlxiWQAAxqbO.mp4

【引用ツイート】
Google DeepMind
Introducing AlphaEvolve: a Gemini-powered coding agent for algorithm discovery.

It’s able to:

Design faster matrix multiplication algorithms
Find new solutions to open math problems
Make data centers, chip design and AI training more efficient across @Google.

https://x.com/arithmoquine/status/1922751330474500530

以下は、画像内の英文の日本語訳と、内容に対する詳細な解説じゃ！
???? 日本語訳：

AIの学習と推論の強化

AlphaEvolveは、AIの性能と研究スピードを加速しているのじゃ。大規模な行列の積（マトリックス乗算）をより扱いやすい小さな問題に分割する、より賢い方法を見つけることで、Geminiのアーキテクチャにおける重要なカ
ーネル（kernel）の速度を23％向上させ、結果としてGeminiの学習時間を1％短縮したのじゃ。
生成AIモデルの開発には膨大な計算資源が必要なため、どんな効率化も大きな節約につながるのじゃ。性能の向上だけでなく、AlphaEvolveはカーネル最適化に必要なエンジニアリング時間も大幅に短縮するのじゃ。これまでは専門
家が数週間かけて行っていた最適化を、数日の自動化された実験で済ませることができ、研究者のイノベーション速度が高まるのじゃ。
またAlphaEvolveは、低レベルのGPU命令も最適化できるのじゃ。この領域は通常、すでにコンパイラによってかなり最適化されており、人間のエンジニアが直接手を加えることは滅多にないのじゃ。しかしAlphaEvolve
は、TransformerベースのAIモデルにおけるFlashAttentionカーネル実装で、最大32.5％の速度向上を実現したのじゃ！
このような最適化により、専門家たちは性能のボトルネックを特定しやすくなり、その改善をコードベースに簡単に取り込めるようになるのじゃ。これによって生産性が向上し、計算資源やエネルギーの将来的な節約にもつながるのじゃ。

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