Mennyi energiát fogyaszt a mesterséges intelligencia?

Mennyi energiát fogyaszt a mesterséges intelligencia?

Válasz: A mesterséges intelligencia nagyon kevés áramot fogyaszt egy egyszerű szöveges feladathoz, de sokkal többet, ha a promptok hosszúak, a kimenetek multimodálisak, vagy a rendszerek hatalmas léptékben működnek. A betanítás általában a legnagyobb kezdeti energiafelhasználás, míg a mindennapi következtetések jelentőssé válnak a kérések felhalmozódásával.

Főbb tanulságok:

Kontextus : Mielőtt bármilyen energiafelhasználási becslést megadna, határozza meg a feladatot, a modellt, a hardvert és a méretet.

Betanítás : A költségvetés tervezésekor a modell betanítását kezelje a fő előzetes energiaügyi eseményként.

Következtetés : Figyelje szorosan az ismétlődő következtetéseket, mert a kérésenkénti kis költségek gyorsan összeadódnak nagy léptékben.

Infrastruktúra : A reális becslések tartalmazzák a hűtést, a tárolást, a hálózatokat és a tétlen kapacitást is.

Hatékonyság : Használjon kisebb modelleket, rövidebb promptokat, gyorsítótárazást és kötegelt feldolgozást az energiafogyasztás csökkentése érdekében.

Mennyi energiát használ a mesterséges intelligencia? Infografika

Cikkek, amiket esetleg ezután érdemes elolvasnod:

🔗 Hogyan hat a mesterséges intelligencia a környezetre
Elmagyarázza a mesterséges intelligencia szénlábnyomát, energiafelhasználását és fenntarthatósági kompromisszumait.

🔗 Káros a környezetre a mesterséges intelligencia?
Feltárja a mesterséges intelligencia modellek és adatközpontok rejtett környezeti költségeit.

🔗 Jó vagy rossz a mesterséges intelligencia? Előnyök és hátrányok
Kiegyensúlyozott áttekintés a mesterséges intelligencia előnyeiről, kockázatairól, etikájáról és valós hatásairól.

🔗 Mi az a mesterséges intelligencia? Egy egyszerű útmutató
Tanuld meg a mesterséges intelligencia alapjait, a kulcsfogalmakat és a mindennapi példákat percek alatt.

Miért fontosabb ez a kérdés, mint gondolnák az emberek 🔍

A mesterséges intelligencia energiafelhasználása nem csupán környezetvédelmi téma. Néhány nagyon is valós dolgot érint:

  • Áramköltség – különösen a sok mesterséges intelligencia általi kérést futtató vállalkozások számára

  • Szén-dioxid-kibocsátás – a szerverek mögötti áramforrástól függően

  • Hardveres terhelés – az erős chipek komoly teljesítményt fogyasztanak

  • Döntések skálázása – egyetlen olcsó kérdésből több millió drága válhat

  • Terméktervezés – a hatékonyság gyakran jobb tulajdonság, mint azt az emberek gondolnák ( Google Cloud , Green AI )

Sokan kérdezik, hogy „Mennyi energiát használ a mesterséges intelligencia?”, mert egy drámai számot szeretnének. Valami hatalmasat. Valami címlapra illőt. De a jobb kérdés az, hogy milyen típusú mesterséges intelligencia használatáról beszélünk? Mert az mindent megváltoztat. ( IEA )

Egyetlen automatikus kiegészítési javaslat? Elég kicsi.
Egy határmodell betanítása hatalmas klasztereken? Sokkal, sokkal nagyobb.
Egy folyamatosan aktív vállalati AI-munkafolyamat, amely több millió felhasználót érint? Igen, ez gyorsan összeadódik... mint amikor egy fillérből bérleti díj lesz. ( DOE , Google Cloud )

Mennyi energiát használ a mesterséges intelligencia? A rövid válasz ⚡

Íme a gyakorlati verzió.

A mesterséges intelligencia a wattóra apró töredékétől a könnyű feladatokhoz szükséges hatalmas mennyiségű villamos energiáig bármit felhasználhat. Ez a tartomány komikusan szélesnek hangzik, mert valójában széles. ( Google Cloud , Strubell et al. )

Egyszerűen fogalmazva:

  • Egyszerű következtetési feladatok – gyakran viszonylag szerények az egy felhasználásra vetítve

  • Hosszú beszélgetések, nagy kimenetek, képgenerálás, videógenerálás – érezhetően energiaigényesebb

  • Nagy modellek edzése - az energiafogyasztás nehézsúlyú bajnoka

  • Mesterséges intelligencia futtatása egész nap, nagy léptékben – ahol a „kérésekenkénti kis összegből” „nagy teljes számla” lesz ( Google Cloud , DOE )

Egy jó ökölszabály a következő:

  • Az edzés az óriási előzetes energiafelhasználási esemény 🏭

  • A következtetés a folyamatos közüzemi számla 💡 ( Strubell et al. , Google Research )

Tehát, amikor valaki azt kérdezi, hogy mennyi energiát használ a mesterséges intelligencia?, a közvetlen válasz az, hogy „Nem egy mennyiséget – hanem annyit, hogy a hatékonyság számítson, és annyit, hogy a méretezés megváltoztassa az egészet.” ( IEA , Green AI )

Tudom, hogy ez nem annyira feltűnő, mint amennyire az emberek szeretnék. De igaz.

Mitől lesz jó egy mesterséges intelligencia által generált energiabecslés? 🧠

Egy jó becslés nem csupán egy drámai szám egy grafikonon. Egy gyakorlati becslés kontextust is tartalmaz. Különben olyan, mintha a ködöt egy fürdőszobamérleggel mérnénk. Elég közel ahhoz, hogy lenyűgözően hangozzon, de nem elég közel ahhoz, hogy megbízható legyen. ( IEA , Google Cloud )

Egy tisztességes mesterséges intelligencia általi energiafelhasználási becslésnek tartalmaznia kell:

  • A feladat típusa - szöveg, kép, hang, videó, képzés, finomhangolás

  • A modell mérete – a nagyobb modellek általában több számítási számítást igényelnek

  • A használt hardver – nem minden chip egyformán hatékony

  • Munkamenet hossza – a rövid kérdések és a hosszú, többlépéses munkafolyamatok nagyon eltérőek

  • Kihasználtság – az alapjáraton lévő rendszerek továbbra is fogyasztanak energiát

  • Hűtés és infrastruktúra – a szerver nem az egész számla

  • Elhelyezkedés és energiamix – az elektromosság nem mindenhol egyformán tiszta ( Google Cloud , IEA )

Ezért vitatkozhat két ember a mesterséges intelligencia által használt áramról, és mindketten magabiztosnak tűnnek, miközben teljesen különböző dolgokról beszélnek. Az egyik egyetlen chatbot-válaszra gondol. A másik egy hatalmas betanítási folyamatra. Mindketten azt mondják, hogy „MI”, és a beszélgetés hirtelen kisiklik a síneken 😅

Összehasonlító táblázat - a mesterséges intelligencia energiafelhasználásának becslésének legjobb módjai 📊

Íme egy praktikus táblázat mindazok számára, akik megpróbálják megválaszolni a kérdést anélkül, hogy performanszművészetté alakítanák.

Eszköz vagy módszer Legjobb közönség Ár Miért működik
Egyszerű ökölszabály-becslés Kíváncsi olvasók, diákok Ingyenes Gyors, egyszerű, kicsit homályos - de elég jó a durva összehasonlításokhoz
Eszközoldali wattmérő Egyéni építők, hobbiépítők Alacsony Méri a gép tényleges húzóerejét, ami üdítően betonszerű
GPU telemetria irányítópult Mérnökök, gépi tanulási csapatok Közepes Jobb részletesség a számításigényes feladatoknál, bár a nagyobb létesítményi terhelést elmulaszthatja
Felhőalapú számlázás + használati naplók Startupok, operatív csapatok Közepestől magasig Összeköti a mesterséges intelligencia használatát a valós költésekkel – nem tökéletes, de még mindig elég értékes
Adatközpont energiajelentése Vállalati csapatok Magas Szélesebb körű működési láthatóságot biztosít, a hűtés és az infrastruktúra itt kezd megjelenni
Teljes életciklus-értékelés Fenntarthatósági csapatok, nagy szervezetek Magas, néha fájdalmas Legjobb komoly elemzéshez, mert túlmutat magán a chipen... de lassú és elég vadállatszerű

Nincs tökéletes módszer. Ez a kissé frusztráló rész. De vannak értékszintek. És általában a működőképes megoldás jobb, mint a tökéletes. ( Google Cloud )

A legnagyobb tényező nem a varázslat, hanem a számítástechnika és a hardver 🖥️🔥

Amikor az emberek a mesterséges intelligencia energiafelhasználását képzelik el, gyakran magát a modellt képzelik el, mint az energiát fogyasztó dolgot. De a modell egy hardveren futó szoftverlogika. A hardver az, ahol a villanyszámla megjelenik. ( Strubell et al. , Google Cloud )

A legnagyobb változók általában a következők:

Egy maximálisan optimalizált rendszer több munkát tud elvégezni kevesebb energiával. Egy hanyag rendszer lélegzetelállító magabiztossággal pazarolhatja az áramot. Tudod, hogy van ez - némelyik beállítás versenyautó, némelyik bevásárlókocsi, amire ragasztószalaggal leragasztott rakéták vannak 🚀🛒

És igen, a modell mérete számít. A nagyobb modellek általában több memóriát és több számítást igényelnek, különösen hosszú kimenetek generálásakor vagy összetett érvelés kezelésekor. De a hatékonyságnövelő trükkök megváltoztathatják a képet: ( Zöld MI , Kvantálási, kötegelési és kiszolgálási stratégiák az LLM energiafelhasználásában )

Tehát a kérdés nem csak az, hogy „Mekkora a modell?”, hanem az is, hogy „Mennyire intelligensen futtatják?”

Képzés vs. következtetés - ezek különböző állatok 🐘🐇

Ez az a megosztottság, ami szinte mindenkit összezavar.

Edzés

A betanítás az, amikor egy modell hatalmas adathalmazokból tanul mintákat. Ez magában foglalhatja sok chip hosszú ideig tartó futtatását, amelyek óriási adatmennyiségeken dolgoznak fel. Ez a szakasz energiaigényes. Néha rendkívül energiaigényes. ( Strubell et al. )

Az edzés energiája a következőktől függ:

  • modell mérete

  • adathalmaz mérete

  • edzésfutamok száma

  • sikertelen kísérletek

  • finomhangoló passzok

  • hardverhatékonyság

  • hűtési felsővezeték ( Strubell et al. , Google Research )

És itt jön az a rész, amit az emberek gyakran nem vesznek észre – a közönség gyakran egyetlen nagy, egyszer elvégzett betanítási menetnek képzeli el a történetet. A gyakorlatban a fejlesztés magában foglalhatja az ismételt futtatásokat, a finomhangolást, az újratanítást, az értékelést és az összes prózai, de költséges iterációt a fő esemény körül. ( Strubell et al. , Green AI )

Következtetés

A következtetés az a modell, amely a tényleges felhasználói kérésekre válaszol. Egyetlen kérés nem tűnhet nagynak. De a következtetés újra és újra megtörténik. Milliószor. Néha milliárdszor. ( Google Research , DOE )

A következtetési energia a következőkkel együtt növekszik:

Tehát a képzés a földrengés. A következtetés az árapály. Az egyik drámai, a másik kitartó, és mindkettő képes egy kicsit átalakítani a partot. Talán egy szokatlan metafora, de többé-kevésbé összetart.

A rejtett energiaköltségek, amikről az emberek elfelejtkeznek 😬

Amikor valaki a chip alapján becsüli meg a mesterséges intelligencia energiafelhasználását, általában a valósnál kevesebbet számol. Nem mindig katasztrofálisan, de annyira, hogy számítson. ( Google Cloud , IEA )

Íme a rejtett darabok:

Hűsítő ❄️

A szerverek hőt termelnek. A nagy teljesítményű mesterséges intelligencia hardverek rengeteg hőt termelnek. A hűtés nem opcionális. Minden egyes, a számítás által elfogyasztott watt több energiafelhasználást eredményez, csak hogy a hőmérsékletet ésszerű szinten tartsuk. ( IEA , Google Cloud )

Adatmozgás 🌐

Az adatok tárolók, memóriák és hálózatok közötti mozgatása szintén energiát igényel. A mesterséges intelligencia nem csak „gondolkodik”. Az információkat is folyamatosan mozgatja. ( IEA )

Üresjárati kapacitás 💤

A csúcsterhelésre épített rendszerek nem mindig csúcsterhelés mellett működnek. A tétlen vagy kihasználatlan infrastruktúra továbbra is fogyaszt áramot. ( Google Cloud )

Redundancia és megbízhatóság 🧱

Biztonsági mentések, feladatátvevő rendszerek, duplikált régiók, biztonsági rétegek – mind értékesek, mind a nagyobb energiakép részét képezik. ( IEA )

Tárolás 📦

Tanítási adatok, beágyazások, naplók, ellenőrzőpontok, generált kimenetek – ezek mind valahol megtalálhatók. A tárolás olcsóbb, mint a számítási költség, persze, de energia szempontjából nem ingyenes. ( IEA )

Ezért a mesterséges intelligencia által fogyasztott energiára vonatkozó kérdésre egyetlen referenciaérték-diagramot bámulva jól válaszolni. A teljes adatkészlet számít. ( Google Cloud , IEA )

Miért lehet egy mesterséges intelligencia által generált prompt apró – és a következő egy szörnyeteg 📝➡️🎬

Nem minden prompt egyforma. Egy mondat átírására vonatkozó rövid kérés nem hasonlítható egy hosszú elemzés, többlépéses kódolási munkamenet vagy nagy felbontású képgenerálás kéréséhez. ( Google Cloud )

Az interakciónkénti energiafelhasználást növelő tényezők:

Egy könnyű szöveges válasz viszonylag olcsó lehet. Egy hatalmas, multimodális munkafolyamat, nos, nem biztos, hogy olcsó. Ez kicsit olyan, mint kávét rendelni versus cateringet venni egy esküvőn. Technikailag mindkettő „étkezési szolgáltatásnak” számít. Az egyik nem olyan, mint a másik ☕🎉

Ez különösen a termékfejlesztő csapatok számára fontos. Egy olyan funkció, ami alacsony használat mellett ártalmatlannak tűnik, nagy léptékben drágává válhat, ha minden felhasználói munkamenet hosszabbá, gazdagabbá és számításigényesebbé válik. ( DOE , Google Cloud )

A fogyasztói és a vállalati MI nem ugyanaz 🏢📱

Az átlagember, aki csak alkalmanként használja a mesterséges intelligenciát, azt gondolhatja, hogy az alkalmankénti kérések jelentik a fő problémát. Általában nem erről szól a fő energiatörténet. ( Google Cloud )

A vállalati használat megváltoztatja a matematikát:

  • több ezer alkalmazott

  • mindig bekapcsolt másodpilóták

  • automatizált dokumentumfeldolgozás

  • hívásösszegzés

  • képelemzés

  • kódellenőrző eszközök

  • folyamatosan futó háttérügynökök

Itt kezd igazán számítani az összesített energiafelhasználás. Nem azért, mert minden egyes cselekvés apokaliptikus, hanem azért, mert az ismétlés multiplikátor. ( DOE , IEA )

Saját teszteléseim és munkafolyamat-értékeléseim során itt érik az embereket a meglepetések. A modell nevére vagy a feltűnő demóra koncentrálnak, és figyelmen kívül hagyják a mennyiséget. A mennyiség gyakran az igazi mozgatórugó – vagy a megmentő tényező, attól függően, hogy az ügyfeleknek számlázol, vagy a közüzemi számlát fizeted 😅

A fogyasztók számára a hatás elvontnak tűnhet. A vállalkozások számára viszont nagyon gyorsan kézzelfoghatóvá válik:

  • nagyobb infrastrukturális számlák

  • nagyobb nyomás az optimalizálásra

  • nagyobb igény a kisebb modellekre, ahol lehetséges

  • belső fenntarthatósági jelentéstétel

  • nagyobb figyelem a gyorsítótárazásra és az útvonalválasztásra ( Google Cloud , Green AI )

Hogyan csökkenthető a mesterséges intelligencia általi energiafelhasználás anélkül, hogy lemondanánk a mesterséges intelligenciáról 🌱

Ez a rész azért fontos, mert a cél nem az, hogy „leállítsuk a mesterséges intelligencia használatát”. Ez általában nem reális, sőt nem is szükséges. A jobb használat az okosabb út.

Íme a legnagyobb hajtóerők:

1. Használja a legkisebb modellt, amelyik elvégzi a munkát

Nem minden feladathoz van szükség a nehézsúlyú opcióra. Egy könnyebb osztályozási vagy összefoglaló modell gyorsan csökkentheti a veszteséget. ( Zöld MI , Google Cloud )

2. Rövidítse le a kérdéseket és a kimeneteket

Bőbeszédű be, bőbeszédű ki. A plusz tokenek plusz számítást jelentenek. Néha a prompt rövidítése a legkönnyebb győzelem. ( Kvantálási, kötegelési és kiszolgálási stratégiák az LLM energiafelhasználásában , Google Cloud )

3. Ismétlődő eredmények gyorsítótárazása

Ha ugyanaz a lekérdezés folyamatosan megjelenik, ne generáld újra minden alkalommal. Ez szinte sértően nyilvánvaló, mégis elkerüli a figyelmet. ( Google Cloud )

4. Kötegelt feladatok, amikor lehetséges

A feladatok kötegelt futtatása javíthatja a kihasználtságot és csökkentheti a veszteséget. ( Kvantálási, kötegelt és tálalási stratégiák az LLM energiafelhasználásában )

5. Feladatok intelligens irányítása

Csak akkor használj nagy modelleket, ha a magabiztosság csökken, vagy a feladat összetettsége megnő. ( Zöld MI , Google Cloud )

6. Optimalizálja az infrastruktúrát

Jobb ütemezés, jobb hardver, jobb hűtési stratégia - egyszerű dolgok, hatalmas megtérüléssel. ( Google Cloud , DOE )

7. Feltételezés előtt mérj fel

Sok csapat azt hiszi, hogy tudja, hová megy az energia. Aztán megmérik, és tessék – a drága alkatrész máshol van. ( Google Cloud )

A hatékonyságnövelő munka nem elbűvölő. Ritkán kap tapsot. De ez az egyik legjobb módja annak, hogy a mesterséges intelligenciát megfizethetőbbé és védhetőbbé tegyük nagy léptékben 👍

Gyakori tévhitek a mesterséges intelligencia által vezérelt áramhasználattal kapcsolatban 🚫

Oszlassunk el néhány tévhitet, mert ez a téma gyorsan összekuszálódik.

1. mítosz – Minden mesterséges intelligencia általi lekérdezés rendkívül pazarló

Nem feltétlenül. Vannak szerények. A méret és a feladat típusa sokat számít. ( Google Cloud )

2. mítosz – Csak a képzés számít

Nem. A következtetés idővel dominálhat, ha a használat hatalmas. ( Google Research , DOE )

3. mítosz – A nagyobb modell mindig jobb eredményt jelent

Néha igen, néha abszolút nem. Sok feladat kisebb rendszerekkel is jól működik. ( Zöld MI )

4. mítosz – Az energiafelhasználás automatikusan egyenlő a szén-dioxid-kibocsátással

Nem egészen. A szén-dioxid-kibocsátás az energiaforrástól is függ. ( IEA , Strubell et al. )

5. mítosz – Egyetlen univerzális számot kaphatunk a mesterséges intelligencia energiafelhasználására

Nem tudod, legalábbis nem olyan formában, ami értelmes marad. Vagy igen, de annyira átlagolódik, hogy elveszíti az értékét. ( IEA )

Ezért okos dolog megkérdezni, hogy mennyi energiát használ a mesterséges intelligencia? – de csak akkor, ha készen állsz egy többrétegű válaszra szlogen helyett.

Szóval... mennyi energiát használ valójában a mesterséges intelligencia? 🤔

Íme a megalapozott következtetés.

A mesterséges intelligencia a következőket használja:

  • egy kicsit , néhány egyszerű feladathoz

  • sokkal több , a nehéz multimodális generációhoz

  • nagyon nagy mennyiségben , nagyméretű modellképzéshez

  • hatalmas mennyiség összesen , amikor több millió kérés halmozódik fel az idő múlásával ( Google Cloud , DOE )

Ez a formája.

A lényeg az, hogy ne laposítsuk le az egész problémát egyetlen ijesztő számra vagy egyetlen legyintő vállrándításra. A mesterséges intelligencia energiafelhasználása valós. Számít. Javítható. És a legjobb módja annak, hogy kontextusba helyezzük, ne pedig teátrálisan beszéljünk róla. ( IEA , Green AI )

A nyilvános párbeszédek nagy része a szélsőségek között ingadozik – az egyik oldalon az áll, hogy „a mesterséges intelligencia gyakorlatilag ingyenes”, a másikon pedig az, hogy „a mesterséges intelligencia egy elektromos apokalipszis”. A valóság hétköznapibb, ami informatívabbá teszi. Ez egy rendszerprobléma. Hardver, szoftver, használat, skálázhatóság, hűtés, tervezési döntések. Prózai? Egy kicsit. Fontos? Nagyon. ( IEA , Google Cloud )

Legfontosabb tudnivalók ⚡🧾

Ha azt kérdezed, hogy mennyi energiát használ a mesterséges intelligencia , akkor itt a lényeg:

  • Nincs egyetlen, mindenkire érvényes szám

  • Az edzés általában előre emészti fel a legtöbb energiát

  • A következtetés nagy léptékben is meghatározó tényezővé válik

  • A modell mérete, a hardver, a munkaterhelés és a hűtés mind számít

  • Apró optimalizálások is meglepően nagy különbséget jelenthetnek

  • A legokosabb kérdés nem csak az, hogy „mennyit”, hanem az is, hogy „melyik feladathoz, milyen rendszeren, milyen méretben?” ( IEA , Google Cloud )

Tehát igen, a mesterséges intelligencia valódi energiát használ. Eleget ahhoz, hogy figyelmet érdemeljen. Eleget ahhoz, hogy igazolja a jobb mérnöki munkát. De nem rajzfilmszerű, egyetlen számot felvonultató módon.

GYIK

Mennyi energiát használ a mesterséges intelligencia egyetlen prompt végrehajtásához?

Nincs univerzális szám egyetlen prompthoz, mivel az energiafogyasztás a modelltől, a hardvertől, a prompt hosszától, a kimenet hosszától és az esetleges extra eszközhasználattól függ. Egy rövid szöveges válasz viszonylag szerény lehet, míg egy hosszú, multimodális feladat érezhetően többet fogyaszthat. A legértelmesebb válasz nem egyetlen címsor, hanem a feladatot körülvevő kontextus.

Miért változnak annyira a mesterséges intelligencia energiafelhasználására vonatkozó becslések?

A becslések eltérőek, mivel az emberek gyakran nagyon különböző dolgokat hasonlítanak össze egyetlen mesterséges intelligencia címke alatt. Az egyik becslés leírhat egy könnyű chatbot választ, míg egy másik képgenerálást, videót vagy nagyméretű modell betanítását foglalhatja magában. Ahhoz, hogy egy becslés értelmes legyen, kontextusra van szükség, például a feladat típusára, a modell méretére, a hardverre, a kihasználtságra, a hűtésre és a helyszínre.

A mesterséges intelligencia betanítása vagy a mesterséges intelligencia mindennapi futtatása a nagyobb energiaköltség?

A betanítás általában a nagy előzetes energiafelhasználású esemény, mivel sok chip hosszú ideig tartó futtatását foglalhatja magában hatalmas adathalmazokon. A következtetés az a folyamatos költség, amely minden alkalommal megjelenik, amikor a felhasználók kéréseket küldenek, és nagy léptékben ez nagyon nagyra is válhat. A gyakorlatban mindkettő számít, bár különböző módon.

Mi teszi az egyik MI-kérést sokkal energiaigényesebbé, mint a másikat?

A hosszabb kontextusablakok, a hosszabb kimenetek, az ismételt érvelési menetek, az eszközhívások, a visszakeresési lépések és a multimodális generálás mind növelik az interakciónkénti energiafelhasználást. A késleltetési célok is fontosak, mivel a gyorsabb válaszidő-követelmények csökkenthetik a hatékonyságot. Egy kis átírási kérés és egy hosszú kódolási vagy képalkotási munkafolyamat egyszerűen nem összehasonlítható.

Milyen rejtett energiaköltségeket felejtenek el az emberek, amikor azt kérdezik, hogy mennyi energiát fogyaszt a mesterséges intelligencia?

Sokan csak a chipre koncentrálnak, de figyelmen kívül hagyják a hűtést, az adatmozgatást, a tárolást, az üresjárati kapacitást és a megbízhatósági rendszereket, például a biztonsági mentéseket vagy a feladatátvevő régiókat. Ezek a támogató rétegek jelentősen megváltoztathatják a teljes helyigényet. Ezért egy benchmark önmagában ritkán adja vissza a teljes energiafelhasználási képet.

Egy nagyobb MI-modell mindig több energiát fogyaszt?

A nagyobb modellek általában több számítási kapacitást és memóriát igényelnek, különösen a hosszú vagy összetett kimenetek esetén, így gyakran több energiát fogyasztanak. De a nagyobb nem jelent automatikusan jobbat minden feladatnál, és az optimalizálás jelentősen megváltoztathatja a képet. A kisebb speciális modellek, a kvantálás, a kötegelt feldolgozás, a gyorsítótárazás és az intelligensebb útvonaltervezés mind javíthatja a hatékonyságot.

A fogyasztói mesterséges intelligencia használata a fő energiaprobléma, vagy a vállalati mesterséges intelligencia a nagyobb probléma?

Az alkalmi fogyasztói használat összeadódhat, de a nagyobb energiafelhasználás története gyakran a vállalati telepítésekben jelenik meg. Az állandóan bekapcsolt másodpilóták, a dokumentumfeldolgozás, a hívásösszesítés, a kód áttekintése és a háttérben dolgozó ügynökök ismétlődő igényt támasztanak a nagy felhasználói bázisok körében. A probléma általában kevésbé egyetlen drámai műveletről szól, és inkább az időbeli fenntartható mennyiségről.

Mennyi energiát fogyaszt a mesterséges intelligencia, ha figyelembe vesszük az adatközpontokat és a hűtést?

Ha a tágabb rendszert is figyelembe vesszük, a válasz reálisabbá válik, és általában nagyobb, mint amit a kizárólag chipekre vonatkozó becslések sugallnak. Az adatközpontoknak nemcsak a számításhoz, hanem a hűtéshez, a hálózatépítéshez, a tároláshoz és a tartalék kapacitás fenntartásához is energiára van szükségük. Ezért az infrastruktúra-tervezés és a létesítményhatékonyság majdnem annyira fontos, mint a modelltervezés.

Mi a legpraktikusabb módja a mesterséges intelligencia energiafelhasználásának mérésére egy valós munkafolyamatban?

A legjobb módszer attól függ, hogy ki és milyen célból mér. Egy durva ökölszabály segíthet a gyors összehasonlításokban, míg a wattmérők, a GPU-telemetria, a felhőalapú számlázási naplók és az adatközponti jelentések egyre jobb működési betekintést nyújtanak. Komoly fenntarthatósági munkához egy teljesebb életciklus-nézet még erősebb, bár lassabb és igényesebb.

Hogyan csökkenthetik a csapatok a mesterséges intelligencia általi energiafelhasználást anélkül, hogy lemondanának a hasznos mesterséges intelligencia funkciókról?

A legnagyobb előnyök általában abból származnak, ha a legkisebb, de még mindig működő modellt használjuk, lerövidítjük a promptokat és kimeneteket, gyorsítótárazzuk az ismétlődő eredményeket, kötegeljük a munkát, és csak a nehezebb feladatokat irányítjuk át nagyobb modellekre. Az infrastruktúra optimalizálása is fontos, különösen az ütemezés és a hardverhatékonyság. Sok folyamatban a mérés első lépése segít megakadályozni, hogy a csapatok a rossz dolgokat optimalizálják.

Referenciák

  1. Nemzetközi Energiaügynökség (IEA) - A mesterséges intelligencia energiaigénye - iea.org

  2. Az Egyesült Államok Energiaügyi Minisztériuma (DOE) – Az Energiaügyi Minisztérium új jelentést tett közzé, amely az adatközpontok villamosenergia-igényének növekedését értékeli – energy.gov

  3. Google Cloud – A mesterséges intelligencia következtetéseinek környezeti hatásainak mérése – cloud.google.com

  4. Google Research - Jó hírek a gépi tanulási képzés szénlábnyomáról - research.google

  5. Google Research - A gépi tanulási képzés szénlábnyoma kiegyenlítődik, majd csökkenni fog - research.google

  6. arXiv - Zöld mesterséges intelligencia - arxiv.org

  7. arXiv - Strubell et al. - arxiv.org

  8. arXiv - Kvantálási, kötegelési és kiszolgálási stratégiák az LLM energiafelhasználásában - arxiv.org

Találd meg a legújabb mesterséges intelligenciát a hivatalos AI Assistant áruházban

Rólunk

Vissza a bloghoz