Oxford Üniversitesi, GPU Hızlandırmalı LOB Simülatörü ile Yapay Zeka Eğitimi için Yenilikler Yapıyor.
Summary:
Oxford Üniversitesi araştırmacıları, Google'ın yüksek performanslı makine öğrenme aracı JAX'i kullanarak GPU hızlandırmalı bir limitli emir defteri (LOB) simülatörü olan JAX-LOB'u geliştirmiştir. Finansal veriler üzerinde eğitilen yapay zeka modellerinin LOB simülasyonlarını geleneksel CPU'lar yerine GPU'lar üzerinde çalıştırarak, önemli hız artışları yaşamaktadır. Bu çığır açan yaklaşım, AI ve fintech uygulamaları için potansiyel faydalar sunarak LOB dinamiklerinin modellemesinin doğruluğu ve verimliliği üzerinde olumlu bir etkisi olabilir. Bu yenilikçi yaklaşım, finansal hizmetlerin daha iyi ve istikrarlı tahminler yapabilmesine olanak sağlayabilir.
Oxford Üniversitesi, GPU hızlandırması kullanan ve türünün ilk örneği olan bir limit emir defteri (LOB) simülatörü olan JAX-LOB'yi duyurdu. Google tarafından geliştirilen JAX, yapay zeka modellerinin finansal veriler üzerinde doğrudan eğitim almasını sağlayan yüksek performanslı bir makine öğrenimi aracıdır. Oxford araştırmacıları, JAX'in LOB simülasyonlarını sadece GPU'larda çalıştırabilmesi için benzersiz bir yaklaşım geliştirmişlerdir, bu da geleneksel olarak CPU kullanımından ayrılmaktadır. AI modelleri, genellikle AI eğitimi için kullanılan GPU zincirlerinden yararlanarak, birden fazla iletişim adımını atlayarak hızı 7X'ye kadar artırabilir, takımın araştırma makalesinde belirtildiği gibi. Bu yenilik, yapay zeka ve fintech alanlarını derinden etkileme potansiyeline sahip olup, finansal şirketler için yeni yetenekler sağlayabilir ve finansal düzenlemelerin etkilerini tahmin etmekte hükümetlere yardımcı olabilir. JAX-LOB hala yeni bir teknoloji olup daha fazla araştırmaya ihtiyaç duymaktadır, ancak Anthropic'ten Jack Clark gibi uzmanlar, gelecekte güçlü yapay zeka sistemlerinin finansal deneyler yapmak için kullanabileceği bir araç olarak potansiyelini görmektedir.
Published At
9/5/2023 8:19:42 PM
Disclaimer: Algoine does not endorse any content or product on this page. Readers should conduct their own research before taking any actions related to the asset, company, or any information in this article and assume full responsibility for their decisions. This article should not be considered as investment advice. Our news is prepared with AI support.
Do you suspect this content may be misleading, incomplete, or inappropriate in any way, requiring modification or removal?
We appreciate your report.