Aggiungendo un po' di contesto, un aumento della potenza di calcolo equivale anche a un maggiore consumo energetico, che non è sostenibile.
EpochAI ha previsto che:
➤ Il calcolo per l'addestramento sta aumentando di 4-5 volte all'anno.
➤ La domanda di energia è prevista in aumento da 2,2x a 2,9x all'anno.
Entro il 2030, ogni ciclo di addestramento potrebbe richiedere da 4 a 16 gigawatt (GW), sufficienti per alimentare milioni di case negli Stati Uniti.
Sono disponibili diverse soluzioni:
➤ Migliorare l'efficienza energetica dell'hardware
➤ Sviluppare metodi per ridurre la durata dell'addestramento
➤ Utilizzare l'addestramento distribuito su più GPU in diverse località geografiche.
Tra queste, la terza opzione, guidata da progetti come @ionet, @render e @AethirCloud, sembra essere la soluzione più fattibile e immediata.
h/t @EpochAIResearch
Il tuo "problema di costo" dell'AI non è il calcolo.
È coordinamento.
Le GPU inattive si trovano al 12-18% di utilizzo, DeAI le trasforma in carburante:
@ionet fino al 90% più economico
@rendernetwork fino al 90% in meno
@Filecoin ~78% in meno per lo storage
Costruisci la rete, non il collo di bottiglia.
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