IA | 7 de marzo de 2024

Imagen: Freepik

El consumo de energía de la IA sigue una trayectoria insostenible y exige medidas de eficiencia urgentes

A medida que evolucionan las tecnologías de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), su consumo de energía se ha disparado, lo que plantea importantes desafíos de sostenibilidad. Esta tendencia, impulsada por el desarrollo de modelos más grandes y la búsqueda de una mayor precisión, genera preocupación sobre la viabilidad a largo plazo de los avances de la IA. En el artículo del Instituto Peterson de Economía Internacional Los líderes de la industria están haciendo sonar la alarma, instando a un cambio hacia prácticas más eficientes energéticamente para garantizar que el futuro de la IA se alinee con las capacidades energéticas globales y los objetivos ambientales.

• El consumo de energía del aprendizaje automático está en una trayectoria insostenible, amenaza con superar la producción mundial de energía. La demanda de modelos más grandes y conjuntos de entrenamiento extensos ha llevado a un aumento exponencial en el uso de energía, principalmente en los centros de datos, tanto para las fases de entrenamiento como de inferencia. Las cifras del CTO de AMD, Mark Papermaster, resaltan la cruda realidad de Consumo de energía de los sistemas ML en comparación con la producción de energía mundial. La industria tecnológica, históricamente impulsada por innovaciones de eficiencia como la Ley de Moore, ahora enfrenta un período de “anti-eficiencia”, centrándose en el desempeño a costa de un mayor uso de energía.

Ver:  Sostenibilidad: imprescindible para el crecimiento de las fintech

• El La búsqueda de una mayor precisión en las aplicaciones de IA, como la voz y el reconocimiento de voz, ha llevado a Las empresas priorizarán los resultados sobre el consumo de energía.. Sin embargo, este enfoque en la rentabilidad pasa por alto los posibles impactos a largo plazo sobre los recursos energéticos y la sostenibilidad ambiental.
• IA dependencia de los centros de datos contribuye significativamente a su huella de carbono. Estos centros no sólo consumen grandes cantidades de electricidad pero también requieren refrigeración continua mediante aire acondicionado, lo que aumenta aún más el uso de energía. A medida que la IA se generaliza, la las emisiones de carbono Se espera que aumenten los costos de los centros de datos, lo que exacerbará el impacto ambiental. Existe una creciente presión comercial por parte de los consumidores para reducir la huella de carbono de las tecnologías de inteligencia artificial. Las empresas que luchan por soluciones neutrales en carbono pueden encontrar una ventaja competitiva, a medida que los consumidores favorecen cada vez más las prácticas ambientalmente sostenibles.
• El proceso de formación de LLM, como GPT-3, consume mucha energía.. La estudio reciente de la Universidad de Cornell citado en el artículo encontró que entrenar tales modelos puede consumir electricidad equivalente a 500 toneladas métricas de carbono, comparable a una central eléctrica alimentada por carbón funcionando durante casi medio día. Dado que estos modelos requieren un reentrenamiento frecuente para mantenerse actualizados, el consumo de energía acumulativo y las emisiones de carbono son sustanciales. Si bien se sabe que entrenar modelos de IA consume mucha energía, el El proceso de inferencia (responder a consultas) puede consumir aún más energía.. Esto es alarmante ya que no sólo hay más usuarios que interactúan con los LLM sino que también están aumentando su dependencia y uso.

Ver:  Los bancos canadienses enfrentan un escrutinio por sus afirmaciones de sostenibilidad

• Más allá de los centros de datos en la nube, la proliferación de dispositivo de borde inteligentes contribuye significativamente al consumo general de energía de las tecnologías de IA. Estos dispositivos, parte integral del Internet de las cosas (IoT), Se espera que utilicen más energía de la que genera el mundo., destacando la necesidad de soluciones energéticamente eficientes en todas las facetas de la implementación de la IA.
• Hay un falta de transparencia por parte de las empresas de IA con respecto a los costos ambientales de desarrollar y operar sus sistemas. Esta opacidad dificulta evaluar el alcance total de la huella de carbono de la IA e implementar regulaciones efectivas para mitigar su impacto ambiental.

Formas de reducir la huella de carbono de la IA (según investigadores de Google)

Investigación reciente de Google sobre la reducción de la huella de carbono de la IA sugiere cuatro prácticas clave destinadas a minimizar el impacto ambiental de los sistemas de IA:

• Reducir el número de parámetros. (leer precisión), estos modelos requieren menos potencia computacional tanto para el entrenamiento como para la inferencia, lo que lleva a un menor consumo de energía y, en consecuencia, a una reducción de la huella de carbono.
• Utilice procesadores especializados Los procesadores diseñados específicamente para tareas de aprendizaje automático son más eficientes que los procesadores de uso general. Estos procesadores especializados pueden manejar cargas de trabajo de IA de manera más efectiva, reduciendo la cantidad de energía necesaria para entrenar y ejecutar modelos de IA.

Ver:  Cómo TinyML está liberando el poder de la IA en los dispositivos cotidianos

• Utilice centros de datos basados ​​en la nube que generalmente son más eficientes energéticamente que los centros de datos locales. Se benefician de economías de escala y pueden implementar tecnologías avanzadas de refrigeración y gestión de energía de forma más eficaz. Además, los proveedores de la nube suelen invertir en fuentes de energía renovables, lo que reduce aún más la huella de carbono de las operaciones de IA alojadas en la nube.
• Optimice la infraestructura de la nube para utilizar las ubicaciones de los centros de datos en función de la disponibilidad de fuentes de energía más limpias.. Al elegir ubicaciones donde la energía renovable esté fácilmente disponible y sea asequible, las empresas de IA pueden reducir significativamente las emisiones de carbono asociadas con el consumo de energía de sus centros de datos.

Las perspectivas para el desarrollo sostenible de la IA

El enorme uso de energía de la IA, impulsado por el desarrollo de modelos más grandes y la búsqueda de una mayor precisión, está en curso de colisión con el Objetivos de sostenibilidad medioambiental y energética del planeta.. La industria tecnológica, alguna vez celebrada por sus innovaciones impulsadas por la eficiencia, ahora enfrenta el desafío de revertir la tendencia “antieficiencia” que prioriza el desempeño sobre el impacto ambiental.

El costo ambiental de la dependencia de la IA de los centros de datos, los intensivos requisitos de energía para entrenar grandes modelos de lenguaje y el creciente consumo de energía para procesos de inferencia Destacar la naturaleza multifacética de la huella de carbono de la IA. Además, la proliferación de dispositivos inteligentes amenaza con exacerbar este problema, lo que subraya la necesidad de soluciones integrales de eficiencia energética en todas las facetas de la implementación de la IA.

Ver:  El plan energético de Bitcoin para la revolución de la IA

La investigación de Google apunta hacia estrategias viables para reducir el impacto ambiental de la IA, incluida la adopción de modelos dispersos, procesadores especializados, centros de datos basados ​​en la nube y la optimización de la ubicación de estos centros de datos para aprovechar fuentes de energía más limpias. Estas recomendaciones ofrecen una hoja de ruta para que la industria de la IA mitigue sus emisiones de carbono y se alinee con los esfuerzos de sostenibilidad global.

El Asociación Nacional de Crowdfunding y Fintech (NCFA Canadá) es un ecosistema de innovación financiera que brinda educación, inteligencia de mercado, administración de la industria, redes y oportunidades y servicios de financiamiento a miles de miembros de la comunidad y trabaja en estrecha colaboración con la industria, el gobierno, los socios y los afiliados para crear una tecnología financiera y una tecnología financiera vibrantes e innovadoras. industria en Canadá. Descentralizada y distribuida, la NCFA colabora con partes interesadas globales y ayuda a incubar proyectos e inversiones en los sectores de tecnología financiera, finanzas alternativas, crowdfunding, finanzas entre pares, pagos, activos y tokens digitales, inteligencia artificial, blockchain, criptomonedas, regtech e insurtech. . Únete Comunidad de Fintech y Financiamiento de Canadá hoy GRATIS! O conviértete en un miembro contribuyente y obtener ventajas. Para mayor información por favor visite: www.ncfacanada.org

• Distribución de relaciones públicas y contenido potenciado por SEO. Consiga amplificado hoy.
• PlatoData.Network Vertical Generativo Ai. Empodérate. Accede Aquí.
• PlatoAiStream. Inteligencia Web3. Conocimiento amplificado. Accede Aquí.
• PlatoESG. Carbón, tecnología limpia, Energía, Ambiente, Solar, Gestión de residuos. Accede Aquí.
• PlatoSalud. Inteligencia en Biotecnología y Ensayos Clínicos. Accede Aquí.
• Fuente: https://ncfacanada.org/rising-ai-energy-use-a-call-for-sustainable-innovation/