Agregando algo de contexto aquí, el aumento de la potencia de cálculo también equivale a un mayor consumo de energía, lo cual no es sostenible.
EpochAI proyectó que:
➤ El cálculo de entrenamiento está escalando a 4-5 veces anualmente.
➤ Se espera que la demanda de energía aumente entre 2.2x y 2.9x por año.
Para 2030, cada ejecución de entrenamiento podría requerir entre 4 y 16 gigavatios (GW), suficiente para alimentar millones de hogares en EE. UU.
Existen varias soluciones disponibles:
➤ Mejorar la eficiencia energética del hardware
➤ Desarrollar métodos para reducir la duración del entrenamiento
➤ Utilizar entrenamiento distribuido a través de múltiples GPUs en diferentes ubicaciones geográficas.
Entre estas, la tercera opción, liderada por proyectos como @ionet, @render y @AethirCloud, parece ser la solución más factible e inmediata.
h/t @EpochAIResearch
Tu problema de "costo de IA" no es el cálculo.
Es la coordinación.
Las GPUs inactivas están al 12-18% de utilización, DeAI las convierte en combustible:
@ionet hasta un 90% más barato
@rendernetwork hasta un 90% menos
@Filecoin ~78% menos por almacenamiento
Construye la red, no el cuello de botella.
7,16 mil
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