KI-Training: Quantencomputer sollen 100-mal sparsamer sein

Das Training großer KI-Modelle benötigt viel Rechenleistung, Energie und Speicher. Im Projekt QC-Train will Fraunhofer IIS deshalb besonders aufwendige Berechnungen auf Quantenprozessoren verlagern. Erste technische Prognosen stellen eine bis zu 100-fache Einsparung beim Ressourcenbedarf in Aussicht.

Quelle: Feed/Computerbase.de [ mehr ]