Nvidia lustų emisijos: DI skaičiavimas gauna anglies sąskaitą
Euronews rašo, kad Nvidia tiekimo grandinės emisijos nuo 2020 m. smarkiai išaugo. DI bumas vėl parodo fizinę kainą.
Šiame straipsnyje · 4 dalys
- Kodėl kalbama apie Nvidia emisijas? Nvidia lustai yra labai svarbūs DI skaičiavimui, todėl jų gamybos ir tiekimo grandinės poveikis tampa matoma DI industrijos dalimi.
- Ar DI visada naudoja daug energijos? Ne visada. Energijos poreikis priklauso nuo modelio dydžio, užduoties, naudojimo masto ir duomenų centro efektyvumo.
- Kaip verslas gali mažinti DI pėdsaką? Rinktis tinkamo dydžio modelius, matuoti naudojimą, optimizuoti užklausas ir klausti tiekėjų apie energijos bei tiekimo grandinės rodiklius.
Nvidia lustų emisijos primena, kad DI skaičiavimas nėra nematomas.
Euronews Next rašo apie ataskaitą, kurioje teigiama, kad Nvidia tiekimo grandinės emisijos nuo 2020 metų išaugo 725 proc. DI bumas čia turi labai konkrečią, fizinę kainą.
Mes mėgstame kalbėti apie modelius, agentus ir automatizaciją. Bet kažkur už to stovi gamyklos, logistika, elektra ir metalas.
Lustai tapo di varikliu
Nvidia šiandien yra vienas svarbiausių DI infrastruktūros vardų. Be jos lustų daug modelių treniravimas ir veikimas būtų gerokai lėtesnis arba brangesnis.
Kai paklausa šauna į viršų, kartu auga ir tiekimo grandinė. Gamyba, komponentai, transportas, energija – visa tai turi emisijų pėdsaką.
Tai nepadaro DI blogu. Bet priverčia nustoti apsimesti, kad skaitmeninis produktas neturi fizinio kūno.
Kodėl įmonėms tai rūpi
Didelės įmonės vis dažniau turi raportuoti savo poveikį aplinkai. Jei DI tampa jų darbo dalimi, skaičiavimo tiekėjų pėdsakas irgi pradeda rūpėti.
Klientai gali klausti, kur treniruojamas modelis, kiek energijos naudojama ir kokie tiekėjai stovi už paslaugos.
Tai ypač svarbu tiems, kurie parduoda DI sprendimus finansams, viešajam sektoriui ar dideliems tarptautiniams klientams.
Praktiškas klausimas
Ne kiekvienai užduočiai reikia didžiausio modelio ir brangiausio skaičiavimo. Kartais mažesnis modelis, geresnis procesas ar paprastesnė automatizacija duoda tą patį rezultatą.
Čia prasideda DI higiena. Ne naudoti mažiau vien dėl moralės, o naudoti protingiau, nes taip dažnai yra pigiau ir greičiau.
Technologijų pasaulyje kartais norisi imti didžiausią plaktuką. Bet ne kiekvienas varžtas yra vinis.
Prieš diegdami naują DI sprendimą paklauskite labai paprastai: ar tikrai tam reikia tokio didelio modelio? Kartais atsakymas sutaupo ir pinigų, ir elektros.
Rašome apie dirbtinį intelektą lietuviškai. Kiekvienas straipsnis parengtas pagal nurodytą šaltinį, o nuorodą į originalą rasite kortelėje „Šaltinis“.
