Hier etwas Kontext: Eine erhöhte Rechenleistung bedeutet auch einen höheren Energieverbrauch, was nicht nachhaltig ist.
EpochAI prognostizierte, dass:
➤ Die Rechenleistung für das Training jährlich um 4-5x zunimmt.
➤ Der Strombedarf voraussichtlich um 2,2x bis 2,9x pro Jahr steigen wird.
Bis 2030 könnte jeder Trainingslauf 4-16 Gigawatt (GW) benötigen, genug, um Millionen von US-Haushalten mit Strom zu versorgen.
Es stehen mehrere Lösungen zur Verfügung:
➤ Verbesserung der Energieeffizienz der Hardware
➤ Entwicklung von Methoden zur Reduzierung der Trainingsdauer
➤ Nutzung von verteiltem Training über mehrere GPUs an verschiedenen geografischen Standorten.
Unter diesen scheint die dritte Option, angeführt von Projekten wie @ionet, @render und @AethirCloud, die machbarste und unmittelbarste Lösung zu sein.
h/t @EpochAIResearch
Ihr AI „Kostenproblem“ ist nicht die Berechnung.
Es ist die Koordination.
Unbenutzte GPUs liegen bei 12-18% Auslastung, DeAI verwandelt diese in Treibstoff:
@ionet bis zu 90% günstiger
@rendernetwork bis zu 90% niedriger
@Filecoin ~78% weniger für Speicher
Bauen Sie das Netzwerk, nicht den Engpass.
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