Ryan Shea công bố phương pháp tính toán mới vượt giới hạn DFT của OpenAI tới 730 triệu lần

Một phương pháp tính toán mới đặt mục tiêu giảm số lượng phép toán cần thiết để thực hiện biến đổi Fourier trên mọi độ dài chuỗi. Ryan Shea đã công bố bản thảo nghiên cứu đề xuất giới hạn mọi độ dài T(n) = O(n(log n)^(1−δ)) với δ = 7,3×10⁻⁵, thể hiện mức tiết kiệm số mũ gấp 730 triệu lần so với giá trị 10⁻¹³ mà OpenAI từng thiết lập cho Problem #130. Đề xuất này ứng dụng các tiến bộ về mạng phức tạp trong phép nhân số nguyên từ công trình của Swapnil Jain về Problem #109 sang bối cảnh Fourier. Phát hiện này prompt SolidSF phát hành sfFFT, một thư viện mã nguồn mở đạt tốc độ xử lý đầu cuối nhanh hơn từ 3,8 đến 6,1 lần trên phần cứng DGX Spark GB10 cho các độ dài chuỗi từ 128 đến 8192. Thư viện đánh đổi độ chính xác số học lấy tốc độ, ghi nhận tỷ lệ lỗi khoảng 4e-4 với fp32 I/O và 2,4e-3 với bf16, trong khi bản cài đặt cuFFT duy trì tỷ lệ lỗi 3e-7.