資料介紹
由于大部分繁重的 AI 任務(wù)都是在云端完成的,因此人們很容易忘記 AI 需要大量的計(jì)算資源及電力。
馬薩諸塞州大學(xué)阿默斯特分校去年的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn),訓(xùn)練一個(gè)大型自然語言處理(BERT)AI 模型因消耗電力而產(chǎn)生的二氧化碳(CO2),相當(dāng)于跨大西洋往返航班對(duì)每個(gè)乘客所產(chǎn)生的 CO2。那只是一個(gè)模型,雖然是變換網(wǎng)絡(luò),但只需訓(xùn)練一次。開發(fā)過程中通常會(huì)對(duì)模型進(jìn)行多次調(diào)整和反復(fù)訓(xùn)練。如果將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(一種使用 AI 來調(diào)整模型的 AutoML 技術(shù))加入一個(gè)大小適中的轉(zhuǎn)換器中,其 CO2 總排放量將猛升到幾乎與 5 輛美國(guó)汽車的終身排放量相同。
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AI 加速器有望提高 AI 處理的計(jì)算效率。隨著 AI 處理量的不斷增加,數(shù)據(jù)中心將會(huì)采用這些新的專用加速器。但是 AI 加速器可以節(jié)省能源嗎?究竟是總的用電量下降了,還是數(shù)據(jù)中心只不過利用同樣的電力實(shí)現(xiàn)了更多的計(jì)算?
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