Bu podcast'teki @extropic'nin termodinamik benzetmesini @beffjezos gerçekten beğendim Maxwell'in Şeytanı'ndan 👹 bahseder; bu varlık enerjiyi yakarak molekülleri (sıcak ya da soğuk) iki odaya kesin şekilde düzenlemiştir. Bu benim için GPU/Thermo arasındaki farkı daha da belirginleştirdi Yapay zeka ile, transistörleri tek bir parametreyi tutmak için katı durumlara zorladığımız Şeytan'ı oynuyoruz. Her biri 0 ile 1 arasında bir sayıdır. Bu süreçte entropiyle savaşmak ve bu özel sayıları korumak için büyük enerji yakıyoruz Bu ve devasa GPU sayısı, veri merkezlerini çalıştırmak için nükleer reaktörlere ve büyük miktarda enerjiye ihtiyacımız olmasının sebebi Matematiksel olarak bir parametre sabittir, ancak fiziksel olarak bu hassasiyeti korumak ısıya karşı sürekli bir mücadeledir. Dijital çipler, verilerin rastgele oluşmasını önlemek için sinyali doğal termal gürültü üzerine yükseltmek için büyük enerji yakmak zorundadır. Bu yüzden GPU'larla enerji faturaları Brrrr oluyor Termodinamik hesaplama fizikle mücadeleyi bırakıyor. Termal dalgalanmaları hata değil, bir kaynak olarak ele alır ve dağılımı doğal olarak örneklemek için kullanır. Tamamen farklı. Kütle enerjisini kesin sayıları korumak ve bu kaos/rastgeleliğe yaslanmak yerine, yapay zeka modellerini çok daha az enerjiyle çalıştırabiliriz Bu bizi yapay zeka için şu anda üzerinde durduğumuz bitmek bilmeyen güç/hesaplama treninden çıkarıyor Araştırmama başlıyorum, muhtemelen bir şeyleri yanlış anladım Ekte bulunan fotoğraflar, Gemini'nin dijital ile termal arasındaki farkı karşılaştırması için gerçekten faydalı bir karşılaştırma sunuyor