Wussten Sie, dass das Training eines einzelnen KI Dieses Modell kann im Laufe seiner Lebensdauer so viel CO₂ ausstoßen wie fünf Autos? 5 Tipps zur Reduzierung der Umweltbelastung!

Forscher der Universität von Massachusetts, Amherst, führten eine Lebenszyklusanalyse für die Ausbildung mehrerer gängiger großer Unternehmen durch. KI Sie stellten fest, dass bei diesem Prozess mehr als 626.000 Pfund Kohlendioxid freigesetzt werden können, was etwa dem Fünffachen der Emissionen eines durchschnittlichen amerikanischen Autos während seiner gesamten Lebensdauer entspricht (einschließlich der Herstellung des Autos selbst).

Studien haben ergeben, dass der CO2-Fußabdruck von KI Das Training ist erheblich und liegt an dem Energiebedarf der Computer, die zum Trainieren der Modelle verwendet werden. Die damit verbundenen CO2-Emissionen KI Der Schulungsaufwand kann durch die Nutzung erneuerbarer Energien zur Stromversorgung der Rechenzentren reduziert werden.

Effiziente Algorithmen reduzieren die Kohlenstoffemissionen, indem sie den Energiebedarf für das Training verringern. KI Modelle wie beispielsweise approximative Algorithmen , die gute Lösungen für Probleme liefern, ohne die bestmögliche Lösung zu garantieren, oder datengetriebene Algorithmen , die anhand von Daten trainiert werden. Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse der Verwendung zweier Optimierungsalgorithmen: Flexibler Start , der Flexibilität ermöglicht für KI Arbeitslasten kürzerer Aufträge und Pause & Resume , das bei längeren Aufträgen gemäß einem Schwellenwert pausiert und fortsetzt.

Anhalten KI Eine höhere Arbeitslast bei hohen regionalen Emissionen kann die Gesamtkosten senken. Die Einsparungen können erheblich sein und bei sehr langen Simulationen bis zu 25 % betragen. Bei kurzen Simulationen fallen die Einsparungen geringer aus, da die verdoppelte Simulationsdauer immer noch relativ kurz ist. Die Tabelle zeigt außerdem, dass die Anzahl der Pausen pro Stunde mit der Modellgröße zunimmt. Dies liegt daran, dass größere Modelle mehr Rechenleistung benötigen und daher länger zum Trainieren brauchen.

Fünf Tipps und innovative Technologien zur Reduzierung der Kohlenstoffemissionen KI Ausbildung

1. Verwenden Sie energieeffiziente Hardware, wozu auch GPUs gehören können.
   • GPUs sind im Vergleich zu CPUs bei bestimmten Arbeitslasten hinsichtlich der Leistung pro Watt energieeffizienter. GPUs können zum Training verwendet werden. KI Modelle werden schneller erstellt und verbrauchen daher weniger Energie als eine reine CPU-Umgebung.
   • Flüssigkeitskühlung ermöglicht eine effizientere Kühlung von Computerhardware und reduziert so den Energieverbrauch und die Emissionen in Rechenzentren. Zudem kann sie den Geräuschpegel um bis zu 50 % senken und für ein angenehmeres Arbeitsumfeld sorgen. Sie ist wartungsfreundlicher als Luftkühlung und weniger anfällig für Beschädigungen.
2. Optimierung von Rechenzentren im Hinblick auf Energieeffizienz. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, den Energiebedarf von Rechenzentren zu senken, beispielsweise durch die Nutzung von Freiluftkühlung, wodurch der Energieverbrauch reduziert wird. PUE Effizientere Kühlsysteme: Herkömmliche luftgekühlte Rechenzentren verbrauchen eine erhebliche Menge Energie zur Kühlung der Server.
   • Effizientere Netzteile: Herkömmliche Netzteile können ineffizient sein und bis zu 20 % der genutzten Energie verschwenden. Verwenden Sie daher unbedingt Netzteile aus Titan oder Platin.
   • Effizientere Server: Nutzen Sie Multi-Node-Server, die Ressourcen gemeinsam nutzen können, wodurch der Gesamtenergieverbrauch pro Server sinkt.
3. Nutzung erneuerbarer Energien zur Stromversorgung KI Trainings. Rechenzentren, die sich auf KI Das Training kann mit erneuerbaren Energiequellen betrieben werden: Solar- oder Windenergie.
4. Die Effizienz des KI -Trainings kann verbessert werden. Innovative Technologien wie Quantencomputing, spikende neuronale Netze, föderiertes Lernen, Transferlernen und die Suche nach neuronalen Architekturen können die Effizienz verbessern. KI Schulung und Reduzierung des Energieverbrauchs.
5. Nutzen Sie vortrainierte Modelle. Vortrainierte Modelle wurden bereits anhand eines großen Datensatzes trainiert und müssen nicht von Grund auf neu entwickelt werden, was Energie spart.

Befolgen Sie diese Tipps, um KI nachhaltiger.