Додавши трохи контексту, можна сказати, що збільшення обчислювальної потужності також означає більше споживання енергії, що є нестійким.
EpochAI прогнозувала, що:
➤ Навчальні обчислення масштабуються в 4-5 разів на рік.
➤ Очікується, що попит на електроенергію зростатиме у 2,2–2,9 раза на рік.
До 2030 року кожен тренувальний забіг може вимагати 4-16 гігават (ГВт), чого достатньо для живлення мільйонів будинків у США.
Доступно кілька рішень:
➤ Підвищення енергоефективності обладнання
➤ Розробити методи скорочення тривалості навчання
➤ Використовуйте розподілене навчання на кількох графічних процесорах у різних географічних місцях.
Серед них третій варіант, очолюваний такими проектами, як @ionet, @render і @AethirCloud, здається найбільш реалістичним і негайним рішенням.
ч/т @EpochAIResearch
Ваша «проблема вартості» штучного інтелекту полягає не в обчисленнях.
Це координація.
Незадіяні графічні процесори використовують 12-18%, DeAI перетворює їх на паливо:
@ionet до 90% дешевше
@rendernetwork до 90% нижче
@Filecoin ~78% менше для зберігання
Будуйте мережу, а не вузьке місце.
8,71 тис.
0
Вміст на цій сторінці надається третіми сторонами. Якщо не вказано інше, OKX не є автором цитованих статей і не претендує на авторські права на матеріали. Вміст надається виключно з інформаційною метою і не відображає поглядів OKX. Він не є схваленням жодних дій і не має розглядатися як інвестиційна порада або заохочення купувати чи продавати цифрові активи. Короткий виклад вмісту чи інша інформація, створена генеративним ШІ, можуть бути неточними або суперечливими. Прочитайте статтю за посиланням, щоб дізнатися більше. OKX не несе відповідальності за вміст, розміщений на сторонніх сайтах. Утримування цифрових активів, зокрема стейблкоїнів і NFT, пов’язане з високим ризиком, а вартість таких активів може сильно коливатися. Перш ніж торгувати цифровими активами або утримувати їх, ретельно оцініть свій фінансовий стан.