新的合作旨在利用量子启发算法来提高人工智能性能，同时降低能源和资源消耗。
高性能计算公司 Multiverse Computing 计划利用其量子启发算法来提高人工智能模型的效率。其 CompactifAI 软件减少了 LLM 的大小和计算要求，帮助组织节省能源和成本，同时又不牺牲模型的准确性。
Kinesis Network 是一家专注于分布式计算优化的公司，它带来了分布式计算方面的专业知识，使组织能够更有效地利用未使用的计算资源。其技术可以动态分配工作负载，减少浪费和基础设施成本，同时有助于实现可持续发展目标。
随着对 AI 功能的需求不断增长，组织在管理大型语言模型 (LLM) 的巨大功率和计算需求方面面临挑战。此次合作旨在通过将量子启发式 AI 优化与高效的计算资源分配相结合来解决这些问题。
Multiverse 首席执行官 Enrique Lizaso Olmos 表示：“此次合作将为人工智能公司提供新的用例，这些公司的模型目前受到功率和计算要求的限制。”
此次合作将 Multiverse Computing 的 AI 模型优化与 Kinesis 计算管理平台相结合。双方共同致力于提供不仅能提高 AI 性能，还能减少 AI 工作负载对环境影响的技术。
Multiverse 首席销售官 Victor Gasper 表示：“人工智能工作负载正在突破当前基础设施的处理能力的极限。”
“我们与 Kinesis 的合作使我们能够提供全面的优化方法，解决 AI 模型的性能和计算资源的利用率问题。此次合作确保我们的客户能够在不影响成本或可持续性的情况下进行创新。”
这两家公司都与亚马逊网络服务 (AWS) 有联系，Multiverse 参与了 AWS Gen AI Accelerator 计划，Kinesis 是 AWS 的合作伙伴。Kinesis 首席产品官兼联合创始人 Bina Khimani 曾是 AWS 的领导，负责管理该公司的成本优化产品。
“Kinesis 和 Multiverse Computing 之间的协同作用将改变 AI 行业，”Khimani 表示。“通过解决模型性能和计算资源分配方面的低效问题，我们让企业能够以更少的投入实现更多的目标。这对企业和地球来说都是向前迈出的一大步。”
随着人工智能行业对其环境足迹的审查日益严格，此次合作与促进可持续技术实践的努力相一致。通过减少能源消耗和优化资源利用，Multiverse 和 Kinesis 旨在为负责任的人工智能创新树立先例。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/li-yong-liang-zi-suan-fa-shi-xian-geng-gao-xiao-de-ren-gong
