進化し続けるAIとテクノロジーの世界では、コンピューターシステムを最適化し、効率を高める努力が続けられている。Deepmind社のブログでは、MuZero、AlphaZero、AlphaDevといった同社のAIモデルが、コンピュータシステムの運用方法を変革するためにどのように活用されているかが紹介されている。同社は、MuZero、AlphaZero、AlphaDevがどのようにコンピューティングの未来を形作り、エコシステム全体の効率性を解き放つかを説明している。
データセンターのリソースを最適化する
データセンターは、膨大な量の情報を管理・処理する上で重要な役割を担っている。DeepMindによると、同社のAIモデル「AlphaZero」は、Googleのインフラ全体で数十億のタスクを処理する「Borg」というシステムに適用されている。AlphaZeroの機械学習機能を採用することで、Borgはワークロードの分配を最適化するためのテーラーメイドのルールを動的に作成できるという。
同社の予備実験では、AlphaZeroのアプローチにより、使用されていないハードウェアを最大19%削減し、Googleのデータセンターの性能と容量を最適化できることが示された。
動画圧縮の進化
DeepMindのAIモデル「MuZero」は、動画圧縮アルゴリズムを改善するためにYouTubeと共同で展開されている。その性能は、MuZeroが動画圧縮処理を最適化するための一般的なツールになる可能性を示しているという。その結果、世界中の何百万人もの人々が、ネットワークリソースを節約しながら、より良いストリーミング体験を楽しめるようになると述べている。
より高速なアルゴリズムを解き放つ
AlphaZeroの特化版であるAlphaDevは、最近、コンピューターサイエンスの領域で発見があり、データの分類、保存、検索に広く使われる基本的な処理であるソートやハッシュのアルゴリズムをより速く実行できるようにしたと主張している。
AlphaDevが開発した改良型ソートアルゴリズムは、従来のC++ライブラリのアルゴリズムと比較して、要素の短い配列では最大70%、大きな配列では約1.7%の効率向上を示しているという。同様に、AlphaDevが開発したハッシュアルゴリズムでは、データ検索処理の効率が30%向上することを実証したそうだ。
Deepmindは、これらの進歩は、さまざまなデジタル機器の性能を向上させ、オンライン検索ランキング、ソーシャルメディアの推奨、データ保存などのタスクを高速し、広範囲に及ぶ影響を与えるだろうと結んでいる。
