主要观点总结
本文介绍了麻省理工学院研究人员开发的一种自动化系统，名为SySTeC，该系统能让深度学习算法开发者同时利用数据冗余中的“稀疏性”和“对称性”，从而大幅减少机器学习运算所需的计算、带宽和内存使用量。新系统使用用户友好的编程语言，可针对各种应用优化机器学习算法，并在某些实验中实现了计算速度近30倍的提升。该系统的出现有助于提高非深度学习专家使用的AI算法的效率，并在科学计算领域具有应用价值。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景及问题
在医疗图像处理、语音识别等应用中，AI模型需要处理复杂的数据结构，这一过程消耗大量计算资源。现有优化算法技术繁琐，且通常只允许开发者利用一种冗余，即“稀疏性”或“对称性”。麻省理工学院研究人员开发的新方法能让开发者从头构建同时利用这两种冗余的算法，从而大大提高机器学习算法的效率。
关键观点2: 新系统SySTeC的特点
SySTeC是一种自动化系统，使用用户友好的编程语言，可以针对各种应用优化机器学习算法。它能帮助开发者同时利用数据冗余中的“稀疏性”和“对称性”，减少计算量，提高计算速度。在某些实验中，该系统实现了计算速度近30倍的提升。
关键观点3: SySTeC的工作原理
SySTeC通过确定算法中可以利用对称性的三个关键优化点，对代码进行自动优化。它还可以针对稀疏性进行优化，只存储非零数据值。最终，SySTeC生成可以直接使用的代码，实现计算效率的大幅提升。
关键观点4: SySTeC的应用前景
研究人员希望将SySTeC集成到现有的稀疏张量编译器系统中，为使用者提供一个无缝衔接的操作界面。此外，他们还计划用它来优化更复杂程序的代码。该系统的出现有助于提高非深度学习专家使用的AI算法的效率，并在科学计算领域具有广泛的应用前景。
文章预览
（来源：MIT News） 在医疗图像处理、语音识别等应用中，AI 模型需要处理极为复杂的数据结构，这一过程消耗大量计算资源，而这也是深度学习模型能耗巨大的原因之一。 为了进一步提高 AI 模型的效率，麻省理工学院的研究人员开发了一套自动化系统，让深度学习算法开发者能够同时利用两种类型的数据冗余，进而减少了机器学习运算所需的计算、带宽和内存使用量。 现有的优化算法技术大都比较繁琐，并且通常只允许开发者利用“稀疏性”或“对称性”中的一种，两者均为深度学习数据结构中不同类型的冗余。 如今，麻省理工学院研究人员开发的新方法能让开发者从头构建同时利用这两种冗余的算法，在某些实验中该方法将计算速度提升了近 30 倍。 此外，由于该系统使用了一种用户友好的编程语言，因此它可以针对各种应用优化机器学习算
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