En ajoutant un peu de contexte ici, une puissance de calcul accrue équivaut également à une plus grande consommation d'énergie, ce qui n'est pas durable.
EpochAI a projeté que :
➤ La puissance de calcul pour l'entraînement augmente de 4 à 5 fois par an.
➤ La demande en énergie devrait augmenter de 2,2 à 2,9 fois par an.
D'ici 2030, chaque session d'entraînement pourrait nécessiter entre 4 et 16 gigawatts (GW), suffisamment pour alimenter des millions de foyers américains.
Plusieurs solutions sont disponibles :
➤ Améliorer l'efficacité énergétique du matériel
➤ Développer des méthodes pour réduire la durée d'entraînement
➤ Utiliser l'entraînement distribué sur plusieurs GPU dans différentes localisations géographiques.
Parmi celles-ci, la troisième option, menée par des projets comme @ionet, @render et @AethirCloud, semble être la solution la plus réalisable et immédiate.
h/t @EpochAIResearch
Votre problème de "coût" en IA n'est pas le calcul.
C'est la coordination.
Des GPU inactifs tournent à 12-18% d'utilisation, DeAI les transforme en carburant :
@ionet jusqu'à 90% moins cher
@rendernetwork jusqu'à 90% de réduction
@Filecoin ~78% de moins pour le stockage
Construisez le réseau, pas le goulot d'étranglement.
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