Quanta energia consuma l'intelligenza artificiale?

Quanta energia consuma l'intelligenza artificiale?

Risposta: L'intelligenza artificiale può consumare pochissima elettricità per un semplice compito di elaborazione del testo, ma molta di più quando i prompt sono lunghi, gli output sono multimodali o i sistemi operano su vasta scala. L'addestramento è solitamente la fase iniziale che incide maggiormente sul consumo energetico, mentre l'inferenza quotidiana diventa significativa con l'aumentare delle richieste.

Punti chiave:

Contesto : Definisci il compito, il modello, l'hardware e la scala prima di fornire qualsiasi stima energetica.

Formazione : nella pianificazione dei budget, considera la formazione dei modelli come l'evento energetico principale da affrontare nella fase iniziale.

Inferenza : Monitorate attentamente le inferenze ripetute, perché i piccoli costi per richiesta si accumulano rapidamente su larga scala.

Infrastruttura : in qualsiasi stima realistica, includere raffreddamento, stoccaggio, reti e capacità inutilizzata.

Efficienza : utilizzare modelli più piccoli, messaggi più brevi, caching e raggruppamento per ridurre il consumo energetico.

Quanta energia consuma l'intelligenza artificiale? Infografica

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Perché questa domanda è più importante di quanto si pensi 🔍

Il consumo energetico dell'IA non è solo un argomento di discussione ambientale. Riguarda alcuni aspetti molto concreti:

  • Costo dell'elettricità , soprattutto per le aziende che gestiscono numerose richieste di intelligenza artificiale.

  • Impatto sulle emissioni di carbonio - a seconda della fonte di alimentazione dei server

  • Sforzo hardware : i chip potenti consumano molta energia.

  • Decisioni su larga scala : un suggerimento economico può trasformarsi in milioni di suggerimenti costosi.

  • Progettazione del prodotto : l'efficienza è spesso una caratteristica migliore di quanto si pensi ( Google Cloud , Green AI ).

Molte persone chiedono "Quanta energia consuma l'IA?" perché desiderano una cifra eclatante. Qualcosa di enorme. Qualcosa che faccia notizia. Ma la domanda migliore è questa: di quale tipo di utilizzo dell'IA stiamo parlando? Perché questo cambia tutto. ( IEA )

Un singolo suggerimento di completamento automatico? Abbastanza piccolo.
Addestrare un modello di frontiera su cluster enormi? Molto, molto più grande.
Un flusso di lavoro di intelligenza artificiale aziendale sempre attivo che coinvolge milioni di utenti? Sì, si accumula rapidamente... come centesimi che si trasformano in un affitto. ( DOE , Google Cloud )

Quanta energia consuma l'IA? La risposta breve ⚡

Ecco la versione pratica.

L'intelligenza artificiale può utilizzare da una minuscola frazione di wattora per un'attività leggera a enormi quantità di elettricità per l'addestramento e l'implementazione su larga scala. Questa gamma sembra incredibilmente ampia perché lo è davvero. ( Google Cloud , Strubell et al. )

In parole semplici:

  • Semplici attività di inferenza , spesso relativamente modeste se considerate per singolo utilizzo.

  • Conversazioni lunghe, output elevati, generazione di immagini, generazione di video : notevolmente più dispendioso in termini di energia

  • L'addestramento di modelli di grandi dimensioni: il campione indiscusso del consumo energetico.

  • Eseguire l'IA su larga scala tutto il giorno , dove "piccolo per richiesta" si trasforma in "grande fattura totale" ( Google Cloud , DOE ).

Una buona regola pratica è questa:

  • L'allenamento è l'enorme evento iniziale che richiede energia 🏭

  • L'inferenza è la bolletta continua delle utenze 💡 ( Strubell et al. , Google Research )

Quindi, quando qualcuno chiede: " Quanta energia consuma l'IA?" , la risposta diretta è: "Non una quantità specifica, ma una quantità sufficiente affinché l'efficienza sia importante e tale da far sì che la scala cambi completamente la situazione". ( IEA , Green AI )

So che non è uno slogan accattivante come la gente vorrebbe, ma è vero.

Quali sono le caratteristiche di una buona stima energetica basata sull'intelligenza artificiale? 🧠

Una buona stima non è solo un numero eclatante inserito in un grafico. Una stima pratica include il contesto. Altrimenti è come pesare la nebbia con una bilancia da bagno: abbastanza vicina da sembrare impressionante, ma non abbastanza da essere affidabile. ( IEA , Google Cloud )

Una stima accurata del consumo energetico dell'IA dovrebbe includere:

  • Il tipo di attività : testo, immagine, audio, video, formazione, messa a punto

  • Le dimensioni del modello : i modelli più grandi di solito richiedono più potenza di calcolo.

  • L'hardware utilizzato : non tutti i chip sono ugualmente efficienti.

  • La durata della sessione - i prompt brevi e i flussi di lavoro lunghi in più fasi sono molto diversi

  • Utilizzo - i sistemi inattivi continuano a consumare energia

  • Raffreddamento e infrastruttura : il server non è tutto il conto.

  • Ubicazione e mix energetico : l'elettricità non è ugualmente pulita ovunque ( Google Cloud , IEA ).

Ecco perché due persone possono discutere sul consumo di elettricità dell'IA ed entrambe sembrare sicure di sé mentre parlano di cose completamente diverse. Una persona si riferisce a una singola risposta di un chatbot. L'altra a una gigantesca sessione di allenamento. Entrambi dicono "IA", e improvvisamente la conversazione deraglia 😅

Tabella comparativa: i metodi migliori per stimare il consumo energetico dell'IA 📊

Ecco una tabella pratica per chiunque cerchi di rispondere alla domanda senza trasformarla in una performance artistica.

Strumento o metodo Miglior pubblico Prezzo Perché funziona
Stima basata su una semplice regola empirica Lettori curiosi, studenti Gratuito Veloce, facile, un po' impreciso, ma sufficiente per confronti approssimativi
wattmetro lato dispositivo Costruttori solitari, hobbisti Basso Misura l'assorbimento effettivo della macchina, che è piacevolmente concreto
dashboard di telemetria GPU Ingegneri, team di apprendimento automatico Medio Maggiori dettagli sulle attività che richiedono un'elevata potenza di calcolo, anche se potrebbero mancare i costi generali più elevati dell'infrastruttura
Fatturazione cloud + registri di utilizzo Startup, team operativi Da medio ad alto Collega l'utilizzo dell'IA alla spesa reale: non è perfetto, ma è comunque molto utile
Reportistica energetica dei data center Team aziendali Alto Offre una maggiore visibilità operativa, il raffreddamento e l'infrastruttura iniziano a essere visibili qui
Valutazione completa del ciclo di vita Team per la sostenibilità, grandi organizzazioni Abbastanza alto, a volte doloroso Ideale per analisi approfondite perché va oltre il singolo chip... ma è lento e piuttosto ingombrante

Non esiste un metodo perfetto. Questa è la parte leggermente frustrante. Ma esistono diversi livelli di valore. E di solito, qualcosa di funzionale è meglio della perfezione. ( Google Cloud )

Il fattore più importante non è la magia, ma la potenza di calcolo e l'hardware 🖥️🔥

Quando si pensa al consumo energetico dell'IA, spesso si immagina che sia il modello stesso a consumare energia. In realtà, il modello è una logica software in esecuzione su hardware. È sull'hardware che si manifesta il consumo di elettricità. ( Strubell et al. , Google Cloud )

Le variabili principali solitamente includono:

Un sistema altamente ottimizzato può fare più lavoro con meno energia. Un sistema approssimativo può sprecare elettricità con una disinvoltura sconcertante. Sapete com'è: alcune configurazioni sono come auto da corsa, altre come carrelli della spesa con razzi attaccati con il nastro adesivo 🚀🛒

E sì, le dimensioni del modello contano. I modelli più grandi tendono a richiedere più memoria e più potenza di calcolo, soprattutto quando si generano output lunghi o si gestiscono ragionamenti complessi. Ma i trucchi per l'efficienza possono cambiare le cose: ( Green AI , Quantizzazione, Batching e strategie di distribuzione nell'utilizzo dell'energia nei modelli LLM )

Quindi la domanda non è solo "Quanto è grande il modello?" ma anche "Con quanta intelligenza viene gestito?"

Addestramento vs inferenza: sono due cose completamente diverse 🐘🐇

Questa è la divisione che confonde quasi tutti.

Formazione

L'addestramento è il processo attraverso il quale un modello apprende schemi da enormi insiemi di dati. Può coinvolgere molti chip che funzionano per periodi prolungati, elaborando volumi giganteschi di dati. Questa fase è ad alto consumo energetico. A volte in modo eccessivo. ( Strubell et al. )

L'energia necessaria per l'allenamento dipende da:

  • dimensione del modello

  • dimensione del dataset

  • numero di sessioni di allenamento

  • esperimenti falliti

  • passaggi di messa a punto

  • efficienza hardware

  • raffreddamento di emergenza ( Strubell et al. , Google Research )

Ed ecco il punto che spesso sfugge: il pubblico spesso immagina un'unica grande sessione di addestramento, fatta una volta sola, fine della storia. In pratica, lo sviluppo può comportare sessioni ripetute, messa a punto, riaddestramento, valutazione e tutte le iterazioni prosaiche ma costose che ruotano attorno all'evento principale. ( Strubell et al. , Green AI )

Inferenza

L'inferenza è il modello che risponde alle richieste reali degli utenti. Una singola richiesta può sembrare insignificante, ma l'inferenza si ripete innumerevoli volte, milioni di volte, a volte miliardi. ( Google Research , DOE )

L'energia di inferenza aumenta con:

Quindi l'addestramento è il terremoto. L'inferenza è la marea. Uno è drammatico, l'altro è persistente, ed entrambi possono rimodellare un po' la costa. È una metafora insolita, forse, ma regge... più o meno.

I costi energetici nascosti che la gente tende a dimenticare 😬

Quando si stima il consumo energetico dell'IA basandosi solo sul chip, di solito si tende a sottostimare. Non sempre in modo disastroso, ma abbastanza da avere un impatto significativo. ( Google Cloud , IEA )

Ecco i pezzi nascosti:

Raffreddamento ❄️

I server generano calore. L'hardware per l'intelligenza artificiale di alta potenza ne genera in quantità considerevole. Il raffreddamento è imprescindibile. Ogni watt consumato dai calcoli tende a generare un maggiore consumo energetico, necessario per mantenere le temperature entro limiti accettabili. ( IEA , Google Cloud )

Trasferimento dati 🌐

Anche il trasferimento dei dati attraverso sistemi di archiviazione, memoria e reti richiede energia. L'intelligenza artificiale non si limita a "pensare", ma consiste anche nel riorganizzare costantemente le informazioni. ( IEA )

Capacità inutilizzata 💤

I sistemi progettati per i picchi di domanda non sempre funzionano a quei livelli. Le infrastrutture inattive o sottoutilizzate continuano a consumare energia elettrica. ( Google Cloud )

Ridondanza e affidabilità 🧱

Backup, sistemi di failover, regioni duplicate, livelli di sicurezza: tutti elementi preziosi, tutti parte integrante del quadro energetico più ampio. ( IEA )

Deposito 📦

Dati di addestramento, embedding, log, checkpoint, output generati: tutto questo risiede da qualche parte. L'archiviazione è più economica della potenza di calcolo, certo, ma non è gratuita in termini di energia. ( IEA )

Ecco perché alla domanda " Quanta energia consuma l'IA?" non si può rispondere in modo esaustivo osservando un singolo grafico di benchmark. L'intero sistema è fondamentale. ( Google Cloud , IEA )

Perché un prompt dell'IA può essere minuscolo e quello successivo può essere un mostro 📝➡️🎬

Non tutte le richieste sono uguali. Una breve richiesta di riscrivere una frase non è paragonabile a una richiesta di analisi approfondita, di una sessione di codifica in più fasi o della generazione di immagini ad alta risoluzione. ( Google Cloud )

Elementi che tendono ad aumentare il consumo energetico per interazione:

Una risposta testuale leggera potrebbe essere relativamente economica. Un flusso di lavoro multimodale complesso, invece, può essere, beh, tutt'altro che economico. È un po' come ordinare un caffè rispetto a organizzare un catering per un matrimonio. Entrambi rientrano tecnicamente nella categoria "servizi di ristorazione". Ma uno è diverso dall'altro ☕🎉

Questo è particolarmente importante per i team di prodotto. Una funzionalità che sembra innocua con un utilizzo limitato può diventare costosa su larga scala se ogni sessione utente diventa più lunga, più ricca e richiede maggiori risorse di calcolo. ( DOE , Google Cloud )

L'intelligenza artificiale per i consumatori e l'intelligenza artificiale per le aziende non sono la stessa cosa 🏢📱

La persona media che utilizza l'IA in modo occasionale potrebbe pensare che i suggerimenti che compaiono di tanto in tanto siano il problema principale. Di solito, però, il problema principale non risiede lì. ( Google Cloud )

L'utilizzo da parte delle aziende modifica i calcoli:

  • migliaia di dipendenti

  • copiloti sempre attivi

  • elaborazione automatizzata dei documenti

  • riepilogo chiamate

  • analisi dell'immagine

  • strumenti di revisione del codice

  • agenti in background in esecuzione costante

È qui che il consumo energetico complessivo inizia ad assumere grande importanza. Non perché ogni singola azione sia apocalittica, ma perché la ripetizione ha un effetto moltiplicatore. ( DOE , IEA )

Nei miei test e nelle mie revisioni dei flussi di lavoro, è proprio qui che le persone rimangono sorprese. Si concentrano sul nome del modello o sulla demo accattivante e ignorano il volume. Il volume è spesso il vero fattore determinante, o la salvezza, a seconda che si tratti di fatturare ai clienti o di pagare le bollette delle utenze 😅

Per i consumatori, l'impatto può sembrare astratto. Per le aziende, invece, diventa concreto molto rapidamente:

  • progetti di legge più ampi sulle infrastrutture

  • maggiore pressione per ottimizzare

  • Maggiore necessità di modelli più piccoli, ove possibile

  • Reportistica interna sulla sostenibilità

  • maggiore attenzione alla memorizzazione nella cache e al routing ( Google Cloud , Green AI )

Come ridurre il consumo energetico dell'IA senza rinunciare all'IA 🌱

Questo aspetto è importante perché l'obiettivo non è "smettere di usare l'IA". Di solito non è realistico, né necessario. Un utilizzo migliore è la strada più intelligente.

Ecco le leve principali:

1. Utilizza il modello più piccolo che ti permetta di svolgere il lavoro

Non ogni compito richiede l'opzione più complessa. Un modello più leggero per la classificazione o la sintesi può ridurre rapidamente gli sprechi. ( Green AI , Google Cloud )

2. Accorciare i messaggi e gli output

Se si inseriscono troppi dettagli, anche l'output sarà più prolisso. Un numero eccessivo di token comporta un carico computazionale maggiore. A volte, semplificare il prompt è la soluzione più semplice. ( Strategie di quantizzazione, raggruppamento e distribuzione nell'utilizzo dell'energia in LLM , Google Cloud )

3. Memorizza nella cache i risultati ripetuti

Se la stessa query continua a comparire, non rigenerarla ogni volta. È una cosa talmente ovvia che spesso sfugge all'attenzione. ( Google Cloud )

4. Eseguite i lavori in batch quando possibile

L'esecuzione di attività in batch può migliorare l'utilizzo delle risorse e ridurre gli sprechi. ( Quantificazione, raggruppamento e strategie di distribuzione nell'utilizzo dell'energia nel settore LLM )

5. Assegnare compiti in modo intelligente

Utilizzate modelli di grandi dimensioni solo quando la fiducia nei risultati diminuisce o la complessità del compito aumenta. ( Green AI , Google Cloud )

6. Ottimizzare l'infrastruttura

Pianificazione migliore, hardware migliore, strategia di raffreddamento più efficace: cose banali, ma con un enorme ritorno sull'investimento. ( Google Cloud , DOE )

7. Misurare prima di presumere

Molti team pensano di sapere dove va a finire l'energia. Poi misurano, ed ecco che la causa è un'altra: la parte più costosa si trova da qualche altra parte. ( Google Cloud )

Il lavoro sull'efficienza non è appariscente. Raramente riceve applausi. Ma è uno dei modi migliori per rendere l'IA più accessibile e più difendibile su larga scala 👍

Miti comuni sul consumo di elettricità dell'IA 🚫

Sfatiamo alcuni miti, perché questo argomento può diventare rapidamente complesso.

Mito 1 - Ogni query basata sull'IA è enormemente inefficiente

Non necessariamente. Alcuni sono modesti. La portata e la tipologia di attività contano molto. ( Google Cloud )

Mito 2 - L'allenamento è l'unica cosa che conta

No. L'inferenza può prevalere nel tempo quando l'utilizzo è elevato. ( Google Research , DOE )

Mito 3 - Un modello più grande significa sempre un risultato migliore

A volte sì, a volte assolutamente no. Molti compiti vengono svolti bene con sistemi più piccoli. ( IA verde )

Mito 4 - Il consumo di energia equivale automaticamente all'impatto ambientale in termini di emissioni di carbonio

Non esattamente. Anche la quantità di carbonio dipende dalla fonte di energia. ( IEA , Strubell et al. )

Mito 5 - È possibile ottenere un numero universale per il consumo energetico dell'IA

Non è possibile, almeno non in una forma che mantenga un significato. O forse è possibile, ma il risultato sarà talmente appiattito da perdere ogni valore. ( IEA )

Ecco perché chiedersi "Quanta energia consuma l'IA?" è una domanda intelligente, ma solo se si è pronti a una risposta articolata anziché a uno slogan.

Quindi... quanta energia consuma realmente l'IA? 🤔

Ecco la conclusione fondata.

L'intelligenza artificiale viene utilizzata per:

  • un po' , per alcuni compiti semplici

  • molto di più , per la generazione multimodale pesante

  • una quantità molto elevata , per l'addestramento di modelli su larga scala

  • una quantità enorme in totale , quando milioni di richieste si accumulano nel tempo ( Google Cloud , DOE )

Ecco come si presenta.

Il punto fondamentale è non ridurre l'intera questione a un unico dato allarmante o a un'alzata di spalle sprezzante. Il consumo energetico dell'IA è reale. È importante. Può essere migliorato. E il modo migliore per parlarne è contestualizzandolo, non ricorrendo a espedienti teatrali. ( IEA , Green AI )

Gran parte del dibattito pubblico oscilla tra gli estremi: da una parte "l'IA è sostanzialmente gratuita", dall'altra "l'IA è un'apocalisse energetica". La realtà è più ordinaria, il che la rende più istruttiva. È un problema di sistema. Hardware, software, utilizzo, scalabilità, raffreddamento, scelte di progettazione. Prosaico? Un po'. Importante? Moltissimo. ( IEA , Google Cloud )

Punti chiave da ricordare ⚡🧾

Se siete arrivati ​​qui chiedendo " Quanta energia consuma l'IA?" , ecco la risposta:

  • Non esiste un numero valido per tutti

  • L'allenamento di solito richiede la maggior parte dell'energia nella fase iniziale

  • L'inferenza diventa un fattore importante su larga scala

  • Le dimensioni del modello, l'hardware, il carico di lavoro e il raffreddamento sono tutti fattori importanti

  • Piccole ottimizzazioni possono fare una differenza sorprendentemente grande

  • La domanda più intelligente non è solo "quanto", ma anche "per quale compito, su quale sistema, su quale scala?" ( IEA , Google Cloud )

Quindi sì, l'IA consuma energia reale. Abbastanza da meritare attenzione. Abbastanza da giustificare una migliore ingegneria. Ma non in modo semplicistico, riducendola a un singolo numero.

Domande frequenti

Quanta energia consuma l'IA per una singola richiesta?

Non esiste un valore universale per un singolo prompt, poiché il consumo energetico dipende dal modello, dall'hardware, dalla lunghezza del prompt, dalla lunghezza dell'output e dall'eventuale utilizzo di strumenti aggiuntivi. Una breve risposta testuale può essere relativamente modesta, mentre un'attività multimodale lunga può consumare molto di più. La risposta più significativa non è un singolo dato statistico, ma il contesto in cui si svolge l'attività.

Perché le stime sul consumo energetico dell'IA variano così tanto?

Le stime variano perché spesso si confrontano cose molto diverse sotto l'unica etichetta di IA. Una stima potrebbe descrivere la risposta di un chatbot leggero, mentre un'altra potrebbe riguardare la generazione di immagini, video o l'addestramento di modelli su larga scala. Affinché una stima sia significativa, è necessario contestualizzarla, tenendo conto di elementi quali il tipo di attività, le dimensioni del modello, l'hardware, l'utilizzo, il raffreddamento e la posizione geografica.

Quale delle due operazioni, quella di addestramento dell'IA o quella di gestione quotidiana dell'IA, consuma più energia?

L'addestramento rappresenta solitamente l'ingente spesa energetica iniziale, poiché può coinvolgere numerosi chip in funzione per lunghi periodi su enormi insiemi di dati. L'inferenza, invece, è il costo continuo che si manifesta ogni volta che gli utenti inviano richieste e, su larga scala, può anch'esso diventare molto elevato. In pratica, entrambi i processi sono importanti, sebbene in modi diversi.

Cosa rende una richiesta di intelligenza artificiale molto più dispendiosa in termini energetici rispetto a un'altra?

Finestre di contesto più lunghe, output più lunghi, passaggi di ragionamento ripetuti, chiamate a strumenti, fasi di recupero e generazione multimodale tendono tutti ad aumentare il consumo energetico per interazione. Anche gli obiettivi di latenza sono importanti, perché requisiti di risposta più rapidi possono ridurre l'efficienza. Una piccola richiesta di riscrittura e un lungo flusso di lavoro di codifica o di elaborazione delle immagini non sono semplicemente paragonabili.

Quali sono i costi energetici nascosti che le persone non considerano quando si chiedono quanta energia consuma l'intelligenza artificiale?

Molti si concentrano solo sul chip, trascurando però il raffreddamento, il trasferimento dei dati, l'archiviazione, la capacità inattiva e i sistemi di affidabilità come i backup o le aree di failover. Questi livelli di supporto possono modificare sostanzialmente l'ingombro totale. Ecco perché un benchmark da solo raramente fornisce un quadro completo del consumo energetico.

Un modello di intelligenza artificiale più grande consuma sempre più energia?

I modelli più grandi in genere richiedono maggiore potenza di calcolo e memoria, soprattutto per output lunghi o complessi, quindi spesso consumano più energia. Ma più grande non significa automaticamente migliore per ogni lavoro, e l'ottimizzazione può cambiare notevolmente la situazione. Modelli specializzati più piccoli, quantizzazione, batching, caching e routing più intelligente possono tutti migliorare l'efficienza.

Il principale problema energetico è rappresentato dall'utilizzo dell'IA da parte dei consumatori, oppure dall'IA aziendale?

L'utilizzo occasionale da parte dei consumatori può accumularsi, ma il problema energetico più rilevante emerge spesso nelle implementazioni aziendali. Sistemi di controllo remoto sempre attivi, elaborazione di documenti, riepilogo delle chiamate, revisione del codice e agenti in background creano una domanda ripetuta da parte di un'ampia base di utenti. Il problema non risiede solitamente in un singolo evento significativo, ma piuttosto in un volume di consumo costante nel tempo.

Quanta energia consuma l'intelligenza artificiale, considerando anche i data center e i sistemi di raffreddamento?

Una volta incluso il sistema più ampio, la risposta diventa più realistica e di solito è maggiore di quanto suggeriscano le stime basate solo sui chip. I data center necessitano di energia non solo per l'elaborazione, ma anche per il raffreddamento, la rete, l'archiviazione e il mantenimento della capacità di riserva. Ecco perché la progettazione dell'infrastruttura e l'efficienza degli impianti sono importanti quasi quanto la progettazione del modello.

Qual è il modo più pratico per misurare il consumo energetico dell'IA in un flusso di lavoro reale?

Il metodo migliore dipende da chi effettua la misurazione e dallo scopo. Una regola empirica approssimativa può essere utile per confronti rapidi, mentre i wattmetri, la telemetria delle GPU, i registri di fatturazione del cloud e i report dei data center forniscono informazioni operative progressivamente più approfondite. Per un lavoro serio sulla sostenibilità, una visione completa del ciclo di vita è ancora più efficace, sebbene sia più lenta e complessa.

Come possono i team ridurre il consumo energetico dell'IA senza rinunciare a funzionalità utili?

I maggiori vantaggi derivano solitamente dall'utilizzo del modello più piccolo che sia comunque in grado di svolgere il lavoro, dalla riduzione della durata dei prompt e degli output, dalla memorizzazione nella cache dei risultati ripetuti, dal raggruppamento delle attività e dall'assegnazione ai modelli più grandi solo dei compiti più complessi. Anche l'ottimizzazione dell'infrastruttura è importante, soprattutto la pianificazione e l'efficienza hardware. In molte pipeline, misurare prima aiuta a evitare che i team ottimizzino l'aspetto sbagliato.

Riferimenti

  1. Agenzia Internazionale dell'Energia (AIE) - Domanda di energia derivante dall'IA - iea.org

  2. Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti (DOE) - Il DOE pubblica un nuovo rapporto che valuta l'aumento della domanda di elettricità nei centri dati - energy.gov

  3. Google Cloud - Misurazione dell'impatto ambientale dell'inferenza basata sull'IA - cloud.google.com

  4. Ricerca Google - Buone notizie sull'impronta di carbonio dell'addestramento del machine learning - research.google

  5. Ricerca Google - L'impronta di carbonio dell'addestramento del machine learning si stabilizzerà e poi diminuirà - research.google

  6. arXiv - Intelligenza Artificiale Verde - arxiv.org

  7. arXiv - Strubell et al. -arxiv.org​

  8. arXiv - Quantizzazione, raggruppamento e strategie di distribuzione nell'utilizzo dell'energia nei modelli LLM - arxiv.org

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