资料介绍
由于大部分繁重的 AI 任务都是在云端完成的,因此人们很容易忘记 AI 需要大量的计算资源及电力。
马萨诸塞州大学阿默斯特分校去年的一项研究发现,训练一个大型自然语言处理(BERT)AI 模型因消耗电力而产生的二氧化碳(CO2),相当于跨大西洋往返航班对每个乘客所产生的 CO2。那只是一个模型,虽然是变换网络,但只需训练一次。开发过程中通常会对模型进行多次调整和反复训练。如果将神经网络结构搜索(一种使用 AI 来调整模型的 AutoML 技术)加入一个大小适中的转换器中,其 CO2 总排放量将猛升到几乎与 5 辆美国汽车的终身排放量相同。
AI 加速器有望提高 AI 处理的计算效率。随着 AI 处理量的不断增加,数据中心将会采用这些新的专用加速器。但是 AI 加速器可以节省能源吗?究竟是总的用电量下降了,还是数据中心只不过利用同样的电力实现了更多的计算?
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