Добавляя немного контекста, увеличение вычислительной мощности также означает более высокое потребление энергии, что является несustainable.
EpochAI прогнозирует, что:
➤ Вычислительные мощности для обучения увеличиваются на 4-5 раз ежегодно.
➤ Спрос на электроэнергию, как ожидается, вырастет на 2,2-2,9 раза в год.
К 2030 году каждая сессия обучения может потребовать от 4 до 16 гигаватт (ГВт), что достаточно для обеспечения электроэнергией миллионов домов в США.
Доступно несколько решений:
➤ Улучшить энергоэффективность аппаратного обеспечения
➤ Разработать методы сокращения времени обучения
➤ Использовать распределенное обучение на нескольких GPU в разных географических локациях.
Среди них третий вариант, возглавляемый проектами, такими как @ionet, @render и @AethirCloud, кажется наиболее осуществимым и срочным решением.
h/t @EpochAIResearch
Ваша проблема "стоимости ИИ" не в вычислениях.
Это координация.
Бездействующие GPU работают на 12-18% загрузки, DeAI превращает их в топливо:
@ionet до 90% дешевле
@rendernetwork до 90% ниже
@Filecoin ~78% меньше за хранение
Создавайте сеть, а не узкое место.
8,6 тыс.
29
Содержание этой страницы предоставляется третьими сторонами. OKX не является автором цитируемых статей и не имеет на них авторских прав, если не указано иное. Материалы предоставляются исключительно в информационных целях и не отражают мнения OKX. Материалы не являются инвестиционным советом и призывом к покупке или продаже цифровых активов. Раздел использует ИИ для создания обзоров и кратких содержаний предоставленных материалов. Обратите внимание, что информация, сгенерированная ИИ, может быть неточной и непоследовательной. Для получения полной информации изучите соответствующую оригинальную статью. OKX не несет ответственности за материалы, содержащиеся на сторонних сайтах. Цифровые активы, в том числе стейблкоины и NFT, подвержены высокому риску, а их стоимость может сильно колебаться. Перед торговлей и покупкой цифровых активов оцените ваше финансовое состояние и принимайте только взвешенные решения.