የአይቲ (AI) ምን ያህል ኃይል ይጠቀማል?

መልስ ፡ AI ለቀላል የጽሑፍ ተግባር በጣም ትንሽ የኤሌክትሪክ ኃይል ሊጠቀም ይችላል፣ ነገር ግን ጥያቄዎች ረጅም ሲሆኑ፣ ውጤቶቹ ባለብዙ ሞዳል ወይም ስርዓቶች በከፍተኛ ደረጃ ይሰራሉ። ስልጠና ብዙውን ጊዜ ዋናው የፊት ለፊት የኃይል መምታት ሲሆን፣ ጥያቄዎች ሲከማቹ የዕለት ተዕለት መደምደሚያ ግን ጉልህ ይሆናል።

ቁልፍ ነጥቦች፡

አውድ፡- ማንኛውንም የኃይል ግምት ከመጥቀስዎ በፊት ተግባሩን፣ ሞዴሉን፣ ሃርድዌርውን እና ስኬሉን ይግለጹ።

ስልጠና፡- በጀት ሲያቅዱ የሞዴል ስልጠናን እንደ ዋና የኢነርጂ ዝግጅት አድርገው ይመለከቱት።

መደምደሚያ፡- ተደጋጋሚ መደምደሚያን በቅርበት ይከታተሉ፣ ምክንያቱም አነስተኛ የጥያቄ ወጪዎች በፍጥነት በመጠን ይጨምራሉ።

መሠረተ ልማት፡- በማንኛውም ተጨባጭ ግምት ውስጥ የማቀዝቀዣ፣ የማከማቻ፣ የኔትወርክ እና የስራ ፈት አቅምን ያካትቱ።

ቅልጥፍና፡- የኃይል አጠቃቀምን ለመቀነስ ትናንሽ ሞዴሎችን፣ አጫጭር ፕሮምፖችን፣ መሸጎጫ እና ባቺንግ ይጠቀሙ።

ከዚህ ጽሑፍ በኋላ ሊያነቧቸው የሚችሏቸው ጽሑፎች፡

🔗 AI እንዴት አካባቢን እንደሚጎዳ
የ AI የካርቦን አሻራ፣ የኃይል አጠቃቀም እና የዘላቂነት ልውውጥን ያብራራል።.

🔗 AI ለአካባቢ ጎጂ ነው?
የ AI ሞዴሎችን እና የውሂብ ማዕከሎችን የተደበቁ የአካባቢ ወጪዎችን ይከፍታል።.

🔗 የ AI ጥሩ ነው ወይስ መጥፎ? ጥቅሞች እና ጉዳቶች
ስለ አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ጥቅሞች፣ አደጋዎች፣ ሥነ ምግባር እና እውነተኛ ተጽዕኖዎች ሚዛናዊ እይታ።.

🔗 AI ምንድን ነው? ቀላል መመሪያ
የAI መሰረታዊ ነገሮችን፣ ቁልፍ ቃላትን እና ዕለታዊ ምሳሌዎችን በደቂቃዎች ይማሩ።.

ይህ ጥያቄ ሰዎች ከሚያስቡት በላይ ለምን አስፈላጊ ነው 🔍

የ AI የኃይል አጠቃቀም የአካባቢ መነጋገሪያ ነጥብ ብቻ አይደለም። ጥቂት በጣም እውነተኛ ነገሮችን ይነካል፡

• የኤሌክትሪክ ወጪ - በተለይም ብዙ የ AI ጥያቄዎችን ለሚያቀርቡ ንግዶች

• የካርቦን ተጽእኖ - ከአገልጋዮቹ ጀርባ ባለው የኃይል ምንጭ ላይ በመመስረት

• የሃርድዌር ውጥረት - ኃይለኛ ቺፕስ ከባድ ዋት ይጎትታል

• የማስፋት ውሳኔዎች - አንድ ርካሽ ጥያቄ ወደ ሚሊዮኖች የሚቆጠር ውድ ሊሆን ይችላል

• የምርት ዲዛይን - ውጤታማነት ብዙውን ጊዜ ሰዎች ከሚያውቁት በላይ የተሻለ ባህሪ ነው (Google Cloud፣ Green AI)

ብዙ ሰዎች "AI ምን ያህል ኃይል ይጠቀማል?" ብለው ይጠይቃሉ ምክንያቱም ድራማዊ ቁጥር ይፈልጋሉ። ትልቅ ነገር። ለአርዕስተ ዜና ተስማሚ የሆነ ነገር። ግን የተሻለው ጥያቄ ይህ ነው ፡ ስለ የትኛው የAI አጠቃቀም ነው የምንናገረው? ምክንያቱም ያ ሁሉንም ነገር ይለውጣል። (IEA)

አንድ የራስ-ማጠናቀቂያ ሀሳብ? በጣም ትንሽ።
በትላልቅ ክላስተሮች ላይ የድንበር ሞዴልን ማሰልጠን? በጣም፣ በጣም ትልቅ።
በሚሊዮን የሚቆጠሩ ተጠቃሚዎችን የሚነካ ሁልጊዜ የሚሰራ የኢንተርፕራይዝ AI የስራ ፍሰት? አዎ፣ ያ በፍጥነት ይጨምራል... ልክ እንደ ሳንቲሞች ወደ ኪራይ ክፍያ እየተቀየረ። (DOE፣ Google Cloud)

የአዕምሮ ንቃተ ህሊና ምን ያህል ኃይል ይጠቀማል? አጭር መልሱ ⚡

ተግባራዊው ስሪት ይኸውና።.

የአይአይ (AI) ከትንሽ የዋት ሰዓት ክፍልፋይ ጀምሮ ለቀላል ስራ እስከ ከፍተኛ መጠን ያለው የኤሌክትሪክ ኃይል ድረስ ለትልቅ ስልጠና እና ማሰማራት ድረስ መጠቀም ይችላል። ያ ክልል ሰፊ ስለሆነ አስቂኝ በሆነ መልኩ ሰፊ ይመስላል። (Google Cloud፣ Strubell et al.)

በቀላሉ ለማስቀመጥ፦

• ቀላል የማመዛዘን ተግባራት - ብዙውን ጊዜ በእያንዳንዱ አጠቃቀም ላይ በአንጻራዊ ሁኔታ መጠነኛ

• ረጅም ውይይቶች፣ ትላልቅ ውጤቶች፣ የምስል ማመንጨት፣ የቪዲዮ ማመንጨት - በግልጽ የበለጠ ኃይል የሚጠይቅ

• ትላልቅ ሞዴሎችን ማሰልጠን - የኃይል ፍጆታ የከባድ ሚዛን ሻምፒዮን

• ቀኑን ሙሉ በአይአይ ደረጃ ማሄድ - "በጥያቄ ትንሽ" ወደ "ትልቅ ጠቅላላ ሂሳብ" የሚቀየርበት (Google Cloud፣ DOE)

ጥሩ የአውራ ጣት ህግ ይህ ነው፡-

• ስልጠና ግዙፉ የኢነርጂ ክስተት ነው 🏭

• መደምደሚያው በሂደት ላይ ያለው የፍጆታ ሂሳብ ነው 💡 (ስትሩቤል እና ሌሎች፣ የጉግል ምርምር)

ስለዚህ አንድ ሰው፣ “ የሰውነት ማጎልበቻ ኢንጂነሪንግ (AI) ምን ያህል ኃይል ይጠቀማል?” ብሎ ሲጠይቅ ፣ ቀጥተኛው መልስ “አንድ መጠን አይደለም - ነገር ግን ቅልጥፍና አስፈላጊ እስኪሆን ድረስ በቂ ነው፣ እና ያ መጠን መላውን ታሪክ ይለውጣል” የሚል ነው። ( IEA ፣ Green AI )

ሰዎች እንደሚፈልጉት ማራኪ አይደለም። ግን እውነት ነው።.

የ AI የኃይል ግምት ጥሩ ስሪት የሚያደርገው ምንድን ነው? 🧠

ጥሩ ግምት በግራፊክ ላይ የተጣለ ድራማዊ ቁጥር ብቻ አይደለም። ተግባራዊ ግምት አውድን ያካትታል። አለበለዚያ ጭጋግን በመታጠቢያ ቤት ሚዛን እንደመመዘን ነው። አስደናቂ ለመምሰል በቂ ቅርብ፣ ለማመን በቂ ቅርብ አይደለም። (IEA፣ Google Cloud)

ጥሩ የ AI የኃይል ግምት የሚከተሉትን ማካተት አለበት:

• የተግባሩ አይነት - ጽሑፍ፣ ምስል፣ ድምጽ፣ ቪዲዮ፣ ስልጠና፣ ጥሩ ማስተካከያ

• የሞዴል መጠን - ትላልቅ ሞዴሎች ብዙውን ጊዜ ተጨማሪ ኮምፒውተር ያስፈልጋቸዋል

• ጥቅም ላይ የዋለው ሃርድዌር - ሁሉም ቺፖች እኩል ውጤታማ አይደሉም

• የክፍለ ጊዜ ርዝመት - አጭር ጥያቄዎች እና ረጅም ባለብዙ ደረጃ የስራ ፍሰቶች በጣም የተለያዩ ናቸው

• አጠቃቀም - የስራ ፈት ስርዓቶች አሁንም ኃይል ይጠቀማሉ

• ማቀዝቀዣ እና መሠረተ ልማት - አገልጋዩ ሙሉ ሂሳብ አይደለም

• የአካባቢ እና የኃይል ድብልቅ - ኤሌክትሪክ በሁሉም ቦታ እኩል ንፁህ አይደለም (Google Cloud፣ IEA)

ለዚህም ነው ሁለት ሰዎች ስለ AI የኤሌክትሪክ አጠቃቀም የሚከራከሩት እና ሁለቱም ስለተለያዩ ነገሮች ሲነጋገሩ በራስ የመተማመን ስሜት የሚሰማቸው። አንድ ሰው የአንድ ጊዜ የቻትቦት ምላሽ ማለት ነው። ሌላኛው ደግሞ ግዙፍ የስልጠና ሩጫ ማለት ነው። ሁለቱም “AI” ይላሉ፣ እና በድንገት ውይይቱ ከሀዲዱ ወጣ ገባ 😅

የንፅፅር ሰንጠረዥ - የ AI የኃይል አጠቃቀምን ለመገመት ምርጥ መንገዶች 📊

ጥያቄውን ወደ አፈጻጸም ጥበብ ሳይለውጠው ለመመለስ ለሚሞክር ማንኛውም ሰው ተግባራዊ የሆነ ሰንጠረዥ ይኸውና።.

መሳሪያ ወይም ዘዴ	ምርጥ ታዳሚዎች	ዋጋ	ለምን እንደሚሰራ
ቀላል የአውራ ጣት ግምት	የማወቅ ጉጉት ያላቸው አንባቢዎች፣ ተማሪዎች	ፍርይ	ፈጣን፣ ቀላል፣ ትንሽ ግልጽ ያልሆነ - ግን ለሻካራ ንጽጽሮች በቂ ነው
የመሣሪያ-ጎን ዋት ሜትር	ብቸኛ ግንበኞች፣ የትርፍ ጊዜ ማሳለፊያዎች	ዝቅተኛ	ትክክለኛውን የማሽን ስዕል ይለካል፣ ይህም በሚያድስ ሁኔታ ኮንክሪት ነው
የጂፒዩ ቴሌሜትሪ ዳሽቦርድ	መሐንዲሶች፣ የኤምኤል ቡድኖች	መካከለኛ	በኮምፒውት-ከባድ ተግባራት ላይ የተሻለ ዝርዝር መረጃ፣ ምንም እንኳን ትልቁን የተቋሙን ወጪ ሊያመልጥ ቢችልም፣
የደመና ክፍያ + የአጠቃቀም ምዝግብ ማስታወሻዎች	ጅምር ኩባንያዎች፣ የኦፕሽን ቡድኖች	ከመካከለኛ እስከ ከፍተኛ	የ AI አጠቃቀምን ከእውነተኛ ወጪ ጋር ያገናኛል - ፍጹም አይደለም፣ አሁንም በጣም ጠቃሚ ነው
የውሂብ ማዕከል የኃይል ሪፖርት ማድረግ	የኢንተርፕራይዝ ቡድኖች	ከፍተኛ	ሰፋ ያለ የአሠራር ታይነት፣ የማቀዝቀዣ እና የመሠረተ ልማት ጅምር እዚህ እንዲታይ ያደርጋል
ሙሉ የህይወት ዑደት ግምገማ	የዘላቂነት ቡድኖች፣ ትላልቅ ድርጅቶች	ከፍተኛ ስሜት የሚሰማው፣ አንዳንድ ጊዜ የሚያም	ለከባድ ትንተና በጣም ጥሩ ነው ምክንያቱም ከቺፑ ራሱ አልፎ ይሄዳል... ግን ቀርፋፋ እና አውሬ ነው

ፍጹም ዘዴ የለም። ያ ትንሽ የሚያበሳጭ ክፍል ነው። ግን የእሴት ደረጃዎች አሉ። እና ብዙውን ጊዜ አገልግሎት የሚሰጥ ነገር ፍጹም ነው። (Google Cloud)

ትልቁ ነገር አስማት አይደለም - ኮምፒውተሩ እና ሃርድዌርው ናቸው 🖥️🔥

ሰዎች የ AI የኃይል አጠቃቀምን ሲገምቱ፣ ሞዴሉን ራሱ ኃይል የሚወስድ ነገር አድርገው ያስባሉ። ነገር ግን ሞዴሉ በሃርድዌር ላይ የሚሰራ የሶፍትዌር አመክንዮ ነው። ሃርድዌርው የኤሌክትሪክ ሂሳብ የሚታይበት ቦታ ነው። (Strubell et al.፣ Google Cloud)

ትላልቅ ተለዋዋጮች ብዙውን ጊዜ የሚከተሉትን ያካትታሉ:

• የጂፒዩ ወይም የፍጥነት አይነት

• ስንት ቺፖች ጥቅም ላይ ይውላሉ

• ለምን ያህል ጊዜ ንቁ ሆነው ይቆያሉ

• የማህደረ ትውስታ ጭነት

• የባች መጠን እና የመተላለፊያ ይዘት

• ስርዓቱ በጥሩ ሁኔታ የተመቻቸ ይሁን ወይም ሁሉንም ነገር በጭካኔ የሚያስገድድ ይሁን (የጉግል ክላውድ፣ የቁጥር አጠቃቀም፣ የባች እና የማገልገል ስልቶች በLLM የኃይል አጠቃቀም)

በጣም የተመቻቸ ስርዓት አነስተኛ ኃይል በመጠቀም የበለጠ ስራ መስራት ይችላል። የተዝረከረከ ስርዓት በሚያስደንቅ በራስ መተማመን ኤሌክትሪክን ሊያባክን ይችላል። እንዴት እንደሆነ ታውቃላችሁ - አንዳንድ ዝግጅቶች የእሽቅድምድም መኪኖች ሲሆኑ፣ አንዳንዶቹ ደግሞ በሮኬቶች ላይ በቴፕ የተለጠፉ የግዢ ጋሪዎች ናቸው።

አዎ፣ የሞዴል መጠን አስፈላጊ ነው። ትላልቅ ሞዴሎች በተለይም ረጅም ውጤቶችን ሲያመነጩ ወይም ውስብስብ አስተሳሰብን ሲያስተናግዱ የበለጠ ማህደረ ትውስታ እና ተጨማሪ ስሌት ይፈልጋሉ። ነገር ግን የቅልጥፍና ዘዴዎች ስዕሉን ሊለውጡት ይችላሉ፡ (አረንጓዴ AI፣ የቁጥር፣ የባች እና የማገልገል ስልቶች በLLM የኃይል አጠቃቀም)

• መጠን

• የተሻለ የመተላለፊያ መስመር

• አነስተኛ ልዩ ሞዴሎች

• መሸጎጫ

• ባችቲንግ

• ዘመናዊ የሃርድዌር የጊዜ ሰሌዳ ማውጣት (በኤልኤልኤም የኃይል አጠቃቀም ውስጥ የቁጥር፣ የባች እና የአቅርቦት ስልቶች)

ስለዚህ ጥያቄው "ሞዴሉ ምን ያህል ትልቅ ነው?" ብቻ ሳይሆን "በጥበብ ምን ያህል እየተሰራ ነው?" የሚል ነው።

ስልጠና ከግምታዊ እይታ - እነዚህ የተለያዩ እንስሳት ናቸው 🐘🐇

ይህ ሁሉንም ማለት ይቻላል ግራ የሚያጋባው ክፍፍል ነው።.

ስልጠና

ስልጠና አንድ ሞዴል ከትላልቅ የውሂብ ስብስቦች ቅጦችን ሲማር ነው። ለረጅም ጊዜ የሚሄዱ ብዙ ቺፖችን ሊያካትት ይችላል፣ ግዙፍ የውሂብ መጠኖችን እያኘኩ። ይህ ደረጃ ጉልበት የሚፈልግ ነው። አንዳንድ ጊዜ በጣም ከባድ ነው። (ስትሩቤል እና ሌሎችም)

የሥልጠና ጉልበት የሚወሰነው በ:

• የሞዴል መጠን

• የውሂብ ስብስብ መጠን

• የሥልጠና ሩጫዎች ብዛት

• ያልተሳኩ ሙከራዎች

• የማጣሪያ ማለፊያዎች

• የሃርድዌር ውጤታማነት

• የማቀዝቀዣ ወጪ (Strubell et al., Google Research)

ሰዎች ብዙውን ጊዜ የሚያመልጡት ክፍል ይኸውና - ህዝቡ ብዙውን ጊዜ አንድ ትልቅ የስልጠና ሩጫ፣ አንድ ጊዜ የተጠናቀቀ፣ የታሪኩን መጨረሻ ያስባል። በተግባር፣ ልማት ተደጋጋሚ ሩጫዎችን፣ ማስተካከያዎችን፣ እንደገና ስልጠናዎችን፣ ግምገማን እና በዋናው ዝግጅት ዙሪያ ሁሉንም ተደጋጋሚ ነገር ግን ውድ የሆኑ ድግግሞሾችን ሊያካትት ይችላል። (ስትሩቤል እና ሌሎች፣ አረንጓዴ አይአይ)

መደምደሚያ

መደምደሚያ ማለት ትክክለኛ የተጠቃሚ ጥያቄዎችን የሚመልስ ሞዴል ነው። አንድ ጥያቄ ብዙ ላይመስል ይችላል። ነገር ግን መደምደሚያው ደጋግሞ ይከሰታል። በሚሊዮን የሚቆጠሩ ጊዜዎች። አንዳንድ ጊዜ በቢሊዮን የሚቆጠሩ። (Google Research፣ DOE)

የማጠቃለያ ኃይል የሚጨመረው በሚከተለው ነው፦

• ፈጣን ርዝመት

• የውጤት ርዝመት

• የተጠቃሚዎች ብዛት

• የዘገየነት መስፈርቶች

• ባለብዙ ሞዳል ባህሪያት

• የስራ ሰዓት ግምቶች

• የደህንነት እና የድህረ-ሂደት ደረጃዎች (የጉግል ክላውድ፣ የቁጥር፣ የባች እና የማገልገል ስልቶች በኤልኤልኤም የኃይል አጠቃቀም)

ስለዚህ ስልጠና የመሬት መንቀጥቀጥ ነው። መደምደሚያው ማዕበሉ ነው። አንደኛው ድራማዊ ነው፣ ሌላኛው ደግሞ ዘላቂ ነው፣ ሁለቱም የባህር ዳርቻውን ትንሽ ሊቀይሩት ይችላሉ። ምናልባት ያልተለመደ ዘይቤ ሊሆን ይችላል፣ ግን አንድ ላይ ተጣምሮ... ይብዛም ይነስም።.

የተደበቀው የኃይል ዋጋ ሰዎች የሚረሱትን ያስወጣል 😬

አንድ ሰው የ AI ኃይል አጠቃቀምን ቺፕውን ብቻ በመመልከት ሲገምት፣ አብዛኛውን ጊዜ በጣም ዝቅተኛ ነው። ሁልጊዜም አስከፊ አይደለም፣ ግን አስፈላጊ ነው። (Google Cloud፣ IEA)

የተደበቁ ክፍሎች እነሆ፡

ማቀዝቀዝ ❄️

አገልጋዮች ሙቀትን ያመነጫሉ። ኃይለኛ የ AI ሃርድዌር ብዙ ያመነጫል። ማቀዝቀዝ አማራጭ አይደለም። በስሌት የሚፈጀው እያንዳንዱ ዋት የሙቀት መጠኑን ጤናማ ለማድረግ ብቻ ተጨማሪ የኃይል ፍጆታን ይጋብዛል። (IEA፣ Google Cloud)

የውሂብ እንቅስቃሴ 🌐

መረጃን በማከማቻ፣ በማህደረ ትውስታ እና በኔትወርኮች መካከል ማንቀሳቀስም ጉልበት ይጠይቃል። የአዕምሮ ንቃተ ህሊና (AI) "ማሰብ" ብቻ አይደለም። እንዲሁም መረጃን ያለማቋረጥ ማዛወር ነው። (IEA)

የስራ ፈት አቅም 💤

ከፍተኛ ፍላጎትን ለማሟላት የተገነቡ ስርዓቶች ሁልጊዜ በከፍተኛ ፍላጎት ላይ አይሰሩም። ስራ ፈት ወይም በአግባቡ ጥቅም ላይ ያልዋለ መሠረተ ልማት አሁንም ኤሌክትሪክ ይጠቀማል። (Google Cloud)

ተለዋዋጭነት እና አስተማማኝነት 🧱

ምትኬዎች፣ የውድቀት ስርዓቶች፣ የተባዙ ክልሎች፣ የደህንነት ንብርብሮች - ሁሉም ዋጋ ያላቸው፣ ሁሉም የትልቅ የኢነርጂ ምስል አካል ናቸው። (IEA)

ማከማቻ 📦

የሥልጠና መረጃዎች፣ ኢሜዲንግ፣ ምዝግብ ማስታወሻዎች፣ የፍተሻ ነጥቦች፣ የመነጩ ውጤቶች - እነዚህ ሁሉ የሆነ ቦታ ይኖራሉ። ማከማቻ ከኮምፒዩተር የበለጠ ርካሽ ነው፣ በእርግጥ፣ ግን በሃይል አንፃር ነፃ አይደለም። (IEA)

ለዚህ ነው የ AI ምን ያህል ኃይል ይጠቀማል? አንድ ነጠላ መለኪያ ገበታ ላይ በማየት ጥሩ መልስ ማግኘት የማይቻለው። ሙሉው ክምችት አስፈላጊ ነው። (Google Cloud፣ IEA)

አንድ የ AI ፕሮምፕል ለምን ትንሽ ሊሆን ይችላል - እና የሚቀጥለው ጭራቅ ሊሆን ይችላል 📝➡️🎬

ሁሉም ጥያቄዎች እኩል አይደሉም የተፈጠሩት። የአረፍተ ነገር እንደገና ለመጻፍ አጭር ጥያቄ ረጅም ትንታኔ፣ ባለብዙ ደረጃ የኮድ ክፍለ ጊዜ ወይም ከፍተኛ ጥራት ያለው ምስል ማመንጨት ከመጠየቅ ጋር ሊወዳደር አይችልም። (Google Cloud)

በእያንዳንዱ መስተጋብር የኃይል ፍጆታን የሚጨምሩ ነገሮች፡-

• ረጃጅም የአውድ መስኮቶች

• ረዘም ያሉ ምላሾች

• የመሳሪያ አጠቃቀም እና መልሶ ማግኛ ደረጃዎች

• ለማመዛዘን ወይም ለማረጋገጫ ብዙ ማለፊያዎች

• የምስል፣ የድምጽ ወይም የቪዲዮ ማመንጨት

• ከፍተኛ የሆነ ተመሳሳይነት

• ዝቅተኛ የሌሊት ኢላማዎች (የጉግል ክላውድ፣ የቁጥር፣ የባች እና የማገልገል ስልቶች በኤልኤልኤም የኃይል አጠቃቀም)

ቀላል የጽሑፍ መልስ በአንጻራዊነት ርካሽ ሊሆን ይችላል። ግዙፍ የመልቲ ሞዳል የስራ ፍሰት ርካሽ ላይሆን ይችላል። ቡና ከማዘዝ እና ሠርግ ከማቅረብ ጋር ተመሳሳይ ነው። ሁለቱም በቴክኒካል "የምግብ አገልግሎት" እንደሆኑ ይቆጠራሉ። አንዱ ከሌላው ጋር ተመሳሳይ አይደለም ☕🎉

ይህ በተለይ ለምርት ቡድኖች አስፈላጊ ነው። እያንዳንዱ የተጠቃሚ ክፍለ ጊዜ ረዘም ያለ፣ የበለፀገ እና የበለጠ ኮምፒውተር የበዛበት ከሆነ በዝቅተኛ አጠቃቀም ምንም ጉዳት የሌለው የሚመስል ባህሪ በመጠን ውድ ሊሆን ይችላል። (DOE፣ Google Cloud)

የሸማቾች አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ እና የኢንተርፕራይዝ አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ አንድ አይነት አይደሉም 🏢📱

ተራ በሆነ መንገድ የ AI አጠቃቀምን የሚጠቀም ሰው አልፎ አልፎ የሚሰጣቸው ጥያቄዎች ትልቁ ችግር እንደሆነ ሊያስብ ይችላል። አብዛኛውን ጊዜ ዋናው የኢነርጂ ታሪክ የሚኖረው እዚያ አይደለም። (Google Cloud)

የኢንተርፕራይዝ አጠቃቀም የሂሳብ ለውጥን ይለውጣል፡

• በሺዎች የሚቆጠሩ ሠራተኞች

• ሁልጊዜ አብረው የሚሰሩ አብራሪዎች

• አውቶማቲክ የሰነድ ሂደት

• የጥሪ ማጠቃለያ

• የምስል ትንተና

• የኮድ ግምገማ መሳሪያዎች

• የጀርባ ወኪሎች ያለማቋረጥ እየሰሩ ናቸው

የጠቅላላ የኃይል አጠቃቀም ብዙ ነገር ማድረግ የሚጀምረው እዚህ ላይ ነው። እያንዳንዱ እርምጃ አፖካሊፕቲክ ስለሆነ ሳይሆን ድግግሞሽ ማባዣ ስለሆነ ነው። (DOE፣ IEA)

በራሴ የሙከራ እና የስራ ፍሰት ግምገማዎች፣ ሰዎች የሚገረሙበት ቦታ ይህ ነው። በሞዴሉ ስም ወይም በሚያብረቀርቅ ማሳያ ላይ ያተኩራሉ፣ እና የድምጽ መጠንን ችላ ይላሉ። ድምጽ ብዙውን ጊዜ እውነተኛው አንቀሳቃሽ ነው - ወይም የቁጠባ ጸጋ ነው፣ ደንበኞችን እየከፈሉ ወይም የመገልገያ ትር እየከፈሉ እንደሆነ ይወሰናል 😅

ለሸማቾች፣ ተፅዕኖው ረቂቅ ሊመስል ይችላል። ለንግዶች፣ በጣም በፍጥነት ተጨባጭ ይሆናል፡

• ትላልቅ የመሠረተ ልማት ሂሳቦች

• ለማሻሻል ተጨማሪ ጫና

• በተቻለ መጠን ለአነስተኛ ሞዴሎች የበለጠ ፍላጎት

• ውስጣዊ የዘላቂነት ሪፖርት ማድረግ

• ለመሸጎጫ እና ለማዞሪያ የበለጠ ትኩረት (Google Cloud፣ Green AI)

የ AI አጠቃቀምን ሳይቀንስ የ AI የኃይል አጠቃቀምን እንዴት መቀነስ እንደሚቻል 🌱

ይህ ክፍል አስፈላጊ ነው ምክንያቱም ግቡ "AI መጠቀምን ማቆም" አይደለም። ብዙውን ጊዜ ያ ተጨባጭ አይደለም፣ እና አስፈላጊም አይደለም። የተሻለ አጠቃቀም ብልህ መንገድ ነው።.

ትልቁ ተንሸራታቾች እነሆ፡-

1. ስራውን የሚያከናውን ትንሹን ሞዴል ይጠቀሙ

እያንዳንዱ ተግባር የከባድ ክብደት አማራጭ አያስፈልገውም። ለምደባ ወይም ለማጠቃለል ቀላል ሞዴል ብክነትን በፍጥነት ሊቀንስ ይችላል። (አረንጓዴ አይአይ፣ ጉግል ክላውድ)

2. ጥያቄዎችን እና ውጤቶችን ያሳጥሩ

በቃላት ዝርዝር ውስጥ፣ በቃላት ዝርዝር ውስጥ ውጣ። ተጨማሪ ቶከኖች ተጨማሪ ስሌት ማለት ነው። አንዳንድ ጊዜ ጥያቄውን መከርከም በጣም ቀላሉ ድል ነው። (በኤልኤልኤም የኃይል አጠቃቀም ውስጥ የቁጥር፣ የባች እና የማገልገል ስልቶች፣ ጉግል ክላውድ)

3. ተደጋጋሚ ውጤቶችን መሸጎጫ

ተመሳሳይ ጥያቄ ብቅ ካለ፣ በየጊዜው እንደገና አያድሱት። ይህ በጣም ግልጽ ነው፣ ነገር ግን ይጎድላል። (Google Cloud)

4. በተቻለ መጠን የቡድን ስራዎችን መስራት

ስራዎችን በቡድን ማስኬድ አጠቃቀምን ሊያሻሽል እና ብክነትን ሊቀንስ ይችላል። (በኤልኤልኤም የኃይል አጠቃቀም ውስጥ የቁጥር፣ የስብስብ እና የማገልገል ስልቶች)

5. ተግባራትን በጥበብ ያሂዱ

በራስ መተማመን ሲቀንስ ወይም የተግባር ውስብስብነት ሲጨምር ብቻ ትላልቅ ሞዴሎችን ይጠቀሙ። (አረንጓዴ አይአይ፣ ጉግል ክላውድ)

6. መሠረተ ልማትን ማመቻቸት

የተሻለ የጊዜ ሰሌዳ፣ የተሻለ ሃርድዌር፣ የተሻለ የማቀዝቀዝ ስትራቴጂ - ፕሮሳይክ ነገሮች፣ ትልቅ ትርፍ። (Google Cloud፣ DOE)

7. ከመገመትዎ በፊት ይለኩ

ብዙ ቡድኖች ስልጣን ወዴት እንደሚሄድ እንደሚያውቁ ያስባሉ። ከዚያም ይለኩታል፣ እና እዚያው ነው - ውድ የሆነው ክፍል በሌላ ቦታ ይገኛል። (Google Cloud)

የቅልጥፍና ስራ ማራኪ አይደለም። አልፎ አልፎ ጭብጨባ አያገኝም። ነገር ግን የ AIን ተመጣጣኝ እና የበለጠ ተከላካይ ለማድረግ ከሚረዱት ምርጥ መንገዶች አንዱ ነው 👍

ስለ AI የኤሌክትሪክ አጠቃቀም የተለመዱ አፈ ታሪኮች 🚫

ይህ ርዕስ በፍጥነት ስለሚዛባ ጥቂት አፈ ታሪኮችን እናስወግድ።.

አፈ-ታሪክ 1 - እያንዳንዱ የ AI ጥያቄ በከፍተኛ ሁኔታ ብክነት የተሞላበት ነው

የግድ አይደለም። አንዳንዶቹ መጠነኛ ናቸው። ልኬትና የተግባር አይነት በጣም አስፈላጊ ናቸው። (Google Cloud)

አፈ-ታሪክ 2 - ስልጠና ብቸኛው አስፈላጊ ነገር ነው

አይ። አጠቃቀሙ ከፍተኛ በሚሆንበት ጊዜ ግምታዊ አገላለጽ በጊዜ ሂደት ሊቆጣጠር ይችላል። (Google Research፣ DOE)

አፈ-ታሪክ 3 - ትልቅ ሞዴል ሁልጊዜ የተሻለ ውጤት ማለት ነው

አንዳንድ ጊዜ አዎ፣ አንዳንድ ጊዜ በፍጹም አይደለም። ብዙ ተግባራት በትናንሽ ስርዓቶች ጥሩ ይሰራሉ። (አረንጓዴ AI)

አፈ-ታሪክ 4 - የኃይል አጠቃቀም በራስ-ሰር የካርቦን ተጽእኖን እኩል ያደርገዋል

በትክክል አይደለም። ካርቦንም በኃይል ምንጭ ላይ የተመሰረተ ነው። (IEA፣ Strubell et al.)

አፈ ታሪክ 5 - ለ AI የኃይል አጠቃቀም አንድ ሁለንተናዊ ቁጥር ማግኘት ይችላሉ

ቢያንስ ትርጉም ባለው መልኩ መቀጠል አትችልም። ወይም ትችላለህ፣ ግን በጣም አማካይ ስለሚሆን ዋጋማ መሆን ያቆማል። (IEA)

ለዚህ ነው የ AI ምን ያህል ኃይል ይጠቀማል? ብልህነት የሚሆነው - ነገር ግን መፈክር ከመሆን ይልቅ ለተደራረበ መልስ ዝግጁ ከሆኑ ብቻ።

ስለዚህ... በእርግጥ የ AI ምን ያህል ኃይል ይጠቀማል? 🤔

መሰረታዊ መደምደሚያ ይኸውና።.

የአይአይ አጠቃቀም፦

• ትንሽ፣ ለአንዳንድ ቀላል ተግባራት

• ለከባድ ባለብዙ ሞዳል ትውልድ ብዙ ተጨማሪ

• ለትልቅ የሞዴል ስልጠና በጣም ትልቅ መጠን

• በአጠቃላይ እጅግ በጣም ብዙ መጠን ያለው፣ በሚሊዮን የሚቆጠሩ ጥያቄዎች በጊዜ ሂደት ሲከማቹ (Google Cloud፣ DOE)

ቅርፁም ያ ነው።.

ዋናው ነገር ጉዳዩን በሙሉ ወደ አንድ አስፈሪ ቁጥር ወይም ወደ አንድ ችላ ማለት አለመቀየር ነው። የ AI የኃይል አጠቃቀም እውነት ነው። አስፈላጊ ነው። ሊሻሻል ይችላል። እና ስለሱ ለመነጋገር በጣም ጥሩው መንገድ ከትዕይንት ጋር ሳይሆን ከአውድ ጋር ነው። (IEA፣ Green AI)

ብዙ የህዝብ ውይይቶች በጽንፈኝነት መካከል ይለዋወጣሉ - በአንድ በኩል "AI በመሠረቱ ነፃ ነው"፣ በሌላ በኩል ደግሞ "AI የኤሌክትሪክ አፖካሊፕስ ነው"። እውነታው የበለጠ የተለመደ ነው፣ ይህም የበለጠ መረጃ ሰጪ ያደርገዋል። የስርዓት ችግር ነው። ሃርድዌር፣ ሶፍትዌር፣ አጠቃቀም፣ ልኬት፣ ማቀዝቀዣ፣ የዲዛይን ምርጫዎች። ፕሮሳይክ? ትንሽ። አስፈላጊ? በጣም። (IEA፣ Google Cloud)

ቁልፍ ነጥቦች ⚡🧾

እዚህ መጥተህ "የሰው ሰራሽ የማሰብ ችሎታ ምን ያህል ኃይል ይጠቀማል?" ብለህ ብትጠይቅ፣ የአጠቃቀም መመሪያው ይኸውልህ፦

• ለሁሉም የሚስማማ አንድ መጠን ያለው ቁጥር የለም

• ስልጠና አብዛኛውን ጊዜ ቀደም ብሎ ከፍተኛውን ኃይል ይወስዳል

• መደምደሚያው በመጠን ላይ ትልቅ ምክንያት ይሆናል

• የሞዴል መጠን፣ ሃርድዌር፣ የሥራ ጫና እና ማቀዝቀዣ ሁሉም አስፈላጊ ናቸው

• ትናንሽ ማሻሻያ ዘዴዎች በሚያስደንቅ ሁኔታ ትልቅ ለውጥ ሊያመጡ ይችላሉ

• በጣም ብልህ የሆነው ጥያቄ "ምን ያህል" ብቻ ሳይሆን "ለየትኛው ተግባር፣ በምን ስርዓት፣ በምን መጠን?" የሚል ነው። (IEA፣ Google Cloud)

ስለዚህ አዎ፣ የአዕምሮ ህዋሳት ምርምር (AI) እውነተኛ ኃይል ይጠቀማል። ትኩረት ሊሰጠው የሚገባ በቂ ነው። የተሻለ ምህንድስናን ለማረጋገጥ በቂ። ግን በካርቱን፣ በአንድ ቁጥር መንገድ አይደለም።.

እውነተኛው ዓለም ምሳሌ፡ የ AI ድጋፍ ሰጪ የኃይል ወጪን መለካት

ሁኔታ

አንድ ትንሽ የ SaaS ኩባንያ የ AI ረዳት ተጠቅሞ ለደንበኞች ድጋፍ ትኬቶች ምላሾችን ለማዘጋጀት አስቡት። ይህ ልብ ወለድ ግን ተጨባጭ ምሳሌ ነው፣ የኩባንያ የጉዳይ ጥናት አይደለም።.

ቡድኑ በየሳምንቱ ወደ 500 የሚጠጉ የድጋፍ ትኬቶችን ያስተናግዳል። አብዛኛዎቹ ቀላል ናቸው፡ የይለፍ ቃል ዳግም ማስጀመር፣ የክፍያ ጥያቄዎች፣ የባህሪ ማብራሪያዎች እና መሰረታዊ የመላ ፍለጋ። ኩባንያው ረዳቱ ምላሾችን በራስ-ሰር እንዲልክ አይፈልግም። የሰው ድጋፍ ወኪል እንዲገመግም መልሶችን ያዘጋጃል።.

የኢነርጂ ጥያቄው "AI በአጠቃላይ ምን ያህል ይጠቀማል?" የሚል አይደለም። የበለጠ ተግባራዊ ነው፡

«በዚህ የስራ ፍሰት ላይ AI በመጨመር ምን ያህል ተጨማሪ ኮምፒውቲንግ እየፈጠርን ነው፣ እና ጥራቱን ሳንጎዳ መቀነስ እንችላለን?»

ረዳቱ የሚያስፈልገው ነገር

ቡድኑ የሚጀምረው በ፡

ንፁህ የእገዛ ማዕከል የእውቀት መሰረት

የጸደቁ የተመላሽ ገንዘብ፣ የግላዊነት እና የእድሳት ደንቦች ዝርዝር

20-30 ጠንካራ የቀድሞ የድጋፍ ምላሾች ምሳሌዎች

ረዳቱ መላክ ሳይሆን ረቂቅ ማድረግ ያለበት ግልጽ መመሪያ

የደመና አጠቃቀም ምዝግብ ማስታወሻዎች ወይም የሞዴል ኤፒአይ አጠቃቀም ምዝግብ ማስታወሻዎች

የቲኬት አይነትን፣ የጥያቄ ርዝመትን፣ የውጤት ርዝመትን፣ የግምገማ ጊዜን እና መልሱ ተቀባይነት ማግኘቱን ለመከታተል ቀላል የተመን ሉህ

ዋናው ነገር መለኪያ ነው። ያለ ሎግ፣ ቡድኑ የሚገምተው ብቻ ነው።.

የምሳሌ መመሪያ

ለ SaaS ምርት የድጋፍ ረቂቅ ረዳት ነዎት። የተፈቀደውን የእገዛ ማዕከል ይዘት እና የቀረቡትን የፖሊሲ ማስታወሻዎች ብቻ ይጠቀሙ። ግልጽ እና ጨዋነት የተሞላበት መልስ ከ180 ቃላት በታች ይጻፉ። ደንበኛው ገንዘብ ተመላሽ እንዲደረግለት፣ የመለያ ስረዛ እንዲሰረዝ፣ የህግ ምክር፣ የደህንነት ዝርዝሮች ወይም በሰነዶቹ ውስጥ ያልተካተተ ማንኛውንም ነገር ከጠየቀ በቀጥታ አይመልሱ። ለሰው ግምገማ ምልክት ያድርጉበት እና የጎደለውን መረጃ ያብራሩ።.

መልሱን ከመጻፍዎ በፊት፣ ትኬቱን እንደሚከተለው ይመድቡ፡ ቀላል፣ ፖሊሲን የሚመለከት፣ ቴክኒካዊ ወይም አስፈላጊ የሆነ ጭማሪ።.

እንዴት እንደሚፈትሹት

ቡድኑ በቀጥታ ከመጠቀምዎ በፊት ረዳቱን በ50 ትኬቶች ላይ መሞከር ይችላል።.

ቀላል የሙከራ ስብስብ የሚከተሉትን ሊያካትት ይችላል-

10 የይለፍ ቃል ወይም የመግቢያ ቲኬቶች

10 የክፍያ ቲኬቶች

10 የቴክኒክ መላ ፍለጋ ትኬቶች

10 ግልጽ ያልሆኑ ወይም ያልተሟሉ የደንበኞች መልዕክቶች

ተመላሽ ገንዘብን፣ ግላዊነትን ወይም የመለያ መዘጋትን የሚያካትቱ 10 ለፖሊሲ-ተኮር ትኬቶች

ለእያንዳንዱ ቲኬት፣ ቡድኑ የሚከተሉትን መመዝገብ አለበት፦

ረቂቁ በእውነቱ ትክክል ነበር?

የተፈቀደለትን መረጃ ብቻ ተጠቅሟል?

ከቃላት ገደብ በታች ሆኖ ቆይቷል?

ስሱ ጉዳዮችን በትክክል ጠቁሟል?

የሰው ልጅ ወኪል ለምን ያህል ጊዜ አርትዖት አድርጓል?

የስራ ፍሰቱ ስንት ቶከኖች ወይም ጥያቄዎች ተጠቅመዋል?

ይህ ቡድኑ በአስተሳሰብ ላይ ከመመካት ይልቅ ለማነፃፀር ተጨባጭ ነገር ይሰጠዋል።.

ውጤት

ምሳሌያዊ ውጤት፡- የስራ ፍሰቱን ከመጠቀም በፊት እና በኋላ 50 የናሙና ቲኬቶችን በጊዜ ላይ በመመስረት፣ ቡድኑ አማካይ የመጀመሪያ የድራፍት ጊዜ ከአንድ ቲኬት ከ6 ደቂቃ ወደ በአንድ ቲኬት 2 ደቂቃ እንደሚቀንስ ይገምታል።.

በሳምንት ለ500 ቲኬቶች፣ ይህ ወደ 2,000 ደቂቃዎች ወይም ወደ 33 ሰዓታት የሚፈጅ የዝግጅት ጊዜ ይቆጥባል።.

ነገር ግን ምዝግብ ማስታወሻዎቹ ጠቃሚ ነገርንም ያሳያሉ፡ 38% የሚሆኑት ቲኬቶች ቀላል ድግግሞሾች ናቸው። ቡድኑ እያንዳንዱን ረቂቅ ከባዶ ከማደስ ይልቅ ለእነዚህ ተደጋጋሚ ጥያቄዎች የተፈቀዱ መልሶችን በመሸጎጥ የAI ጥያቄዎችን በሳምንት ከ500 ወደ በሳምንት 310 ቀንሶታል።.

ይህ የ AI ባህሪን ሳያስወግድ ለዚህ የስራ ፍሰት ሳምንታዊ የማጠቃለያ ጥሪዎች 38% ቅናሽ ነው።.

ቡድኑ ይህንን በማነፃፀር ማረጋገጥ ይችላል፡

ከመሸጎጥ በፊት እና በኋላ አጠቃላይ ሳምንታዊ የAI ጥያቄዎች

አማካይ የጥያቄ እና የውጤት ርዝመት

የሰው ልጅ ተቀባይነት መጠን

በትክክል የተገኙ የቁጥሮች ብዛት

የጥራት ውጤቶችን ወይም የክለሳ ቆጠራዎችን ይደግፉ

ትክክለኛው የኤሌክትሪክ ቁጠባ አሁንም በሞዴሉ፣ በሃርድዌር፣ በአቅራቢው እና በመሠረተ ልማት ላይ የተመሰረተ ይሆናል። ነገር ግን የሥራ ጫና ቅነሳው ራሱ ሊለካ የሚችል ነው።.

ምን ሊበላሽ ይችላል

የማሻሻያ ደንቦቹ ግልጽ ካልሆኑ ረዳቱ የፖሊሲ ጥያቄዎችን ከልክ በላይ ሊመልስ ይችላል።.

የማውጫ ውቅሩ በደንብ ካልተዋቀረ ረጅም የእገዛ ማዕከል ሰነዶች የጥያቄውን ርዝመት ሊያባብሱ ይችላሉ።.

ወኪሎች አቀላጥፈው የሚወጡ ረቂቆችን በፍጥነት ሊያምኑ እና ስውር ስህተቶችን ሊያመልጡ ይችላሉ።.

የድሮ ተመላሽ ገንዘብ፣ የዋጋ አወጣጥ ወይም የግላዊነት መመሪያዎች ስርጭት ላይ ከቀጠሉ መሸጎጥ አደገኛ ሊሆን ይችላል።.

ቡድኑ በአጋጣሚ ብዙም ጠቃሚ ያልሆኑ ምላሾችን እያቀረበ አነስተኛ ቶከኖችን ሊያመቻች ይችላል።.

በጣም ደህንነቱ የተጠበቀው ስሪት ሰዎችን በመረጃ ላይ ያተኩራል፣ ተቀባይነት ያላቸውን መልሶች ይለካል፣ እና ፖሊሲዎች በሚቀየሩበት ጊዜ ሁሉ የተሸጎጡ ምላሾችን ይገመግማል።.

ተግባራዊ የመውሰጃ ጊዜ

የድምፅ AI የኃይል ግምት የሚጀምረው በተጨባጭ የስራ ፍሰት ነው። ጥያቄዎቹን ይቁጠሩ፣ ጥያቄዎቹን ያሳጥሩ፣ ተደጋጋሚ መልሶችን ይደብቁ እና የግምገማ ጥራትን ይለኩ። ይህም “AI ምን ያህል ኃይል ይጠቀማል?” የሚለውን ግልጽ ያልሆነ ክርክር ወደ አንድ ቡድን በተግባር ሊያሻሽላቸው ከሚችላቸው ቁጥሮች ጋር ተግባራዊ የምህንድስና ጥያቄ ይቀይረዋል።.

ተደጋጋሚ ጥያቄዎች

AI ለአንድ ነጠላ ፕሮምፕል ምን ያህል ኃይል ይጠቀማል?

ለአንድ ነጠላ ፕሮምፕል ሁለንተናዊ ቁጥር የለም፣ ምክንያቱም የኃይል አጠቃቀሙ የሚወሰነው በሞዴሉ፣ በሃርድዌርው፣ በፕሮምፕሉኑ ርዝመት፣ በውጤቱ ርዝመት እና በተሳተፈው ማንኛውም ተጨማሪ የመሳሪያ አጠቃቀም ላይ ነው። አጭር የጽሑፍ ምላሽ በአንጻራዊነት መጠነኛ ሊሆን ይችላል፣ ረጅም ባለብዙ ሞዳል ተግባር ደግሞ የበለጠ ሊፈጅ ይችላል። በጣም ትርጉም ያለው መልስ አንድ ዋና ሰው ሳይሆን ተግባሩን የሚያጠቃው አውድ ነው።.

የ AI የኃይል አጠቃቀም ግምቶች ለምን በጣም የተለያዩ ናቸው?

ግምቶች የተለያዩ ናቸው ምክንያቱም ሰዎች ብዙውን ጊዜ በAI ነጠላ መለያ ስር በጣም የተለያዩ ነገሮችን ያወዳድራሉ። አንድ ግምት ቀላል ክብደት ያለው የቻትቦት ምላሽን ሊገልጽ ይችላል፣ ሌላኛው ደግሞ የምስል ማመንጨትን፣ ቪዲዮን ወይም ትልቅ የሞዴል ስልጠናን ሊሸፍን ይችላል። አንድ ግምት ትርጉም ያለው እንዲሆን፣ እንደ የተግባር አይነት፣ የሞዴል መጠን፣ ሃርድዌር፣ አጠቃቀም፣ ማቀዝቀዣ እና ቦታ ያሉ አውዶችን ይፈልጋል።.

የኤአይ ስልጠና ወይስ የኤአይ ዕለታዊ ማስኬድ የኃይል ወጪው ከፍተኛ ነው?

ስልጠና ብዙውን ጊዜ ትልቅ የኢነርጂ ክስተት ነው፣ ምክንያቱም ለረጅም ጊዜ በትላልቅ የውሂብ ስብስቦች ውስጥ የሚሰሩ ብዙ ቺፖችን ሊያካትት ይችላል። መደምደሚያ ተጠቃሚዎች ጥያቄዎችን ሲልኩ በየጊዜው የሚታየው ቀጣይ ወጪ ሲሆን በመጠንም በጣም ትልቅ ሊሆን ይችላል። በተግባር ግን ሁለቱም አስፈላጊ ናቸው፣ ምንም እንኳን በተለያዩ መንገዶች አስፈላጊ ቢሆኑም።.

አንድ የ AI ጥያቄ ከሌላው የበለጠ ኃይል የሚጠይቅ የሚያደርገው ምንድን ነው?

ረጃጅም የአውድ መስኮቶች፣ ረጃጅም ውጤቶች፣ ተደጋጋሚ የማመዛዘን ማለፊያዎች፣ የመሳሪያ ጥሪዎች፣ የማግኛ ደረጃዎች እና ባለብዙ ሞዳል ማመንጨት ሁሉም በአንድ መስተጋብር የኃይል አጠቃቀምን ይጨምራሉ። የዘገየነት ኢላማዎችም አስፈላጊ ናቸው፣ ምክንያቱም ፈጣን የምላሽ መስፈርቶች ቅልጥፍናን ሊቀንሱ ይችላሉ። ትንሽ የድጋሚ ጽሑፍ ጥያቄ እና ረጅም የኮድ ወይም የምስል የስራ ፍሰት በቀላሉ ተመሳሳይ አይደሉም።.

ሰዎች የ AI ምን ያህል ኃይል እንደሚጠቀም ሲጠይቁ ምን የተደበቁ የኃይል ወጪዎችን ያጣሉ?

ብዙ ሰዎች በቺፑ ላይ ብቻ ያተኩራሉ፣ ነገር ግን ይህ ማቀዝቀዣን፣ የውሂብ እንቅስቃሴን፣ ማከማቻን፣ የስራ ፈት አቅምን እና እንደ ምትኬዎች ወይም የውድቀት ክልሎች ያሉ አስተማማኝ ስርዓቶችን ችላ ይላል። እነዚህ ደጋፊ ንብርብሮች አጠቃላይ የእግር አሻራን በእጅጉ ሊለውጡ ይችላሉ። ለዚህም ነው መለኪያው በራሱ የሙሉ ኃይል ምስልን እምብዛም የማይይዘው።.

ትልቅ የ AI ሞዴል ሁልጊዜ ተጨማሪ ኃይል ይጠቀማል?

ትላልቅ ሞዴሎች ብዙውን ጊዜ የበለጠ ኮምፒውተር እና ማህደረ ትውስታ ያስፈልጋቸዋል፣ በተለይም ለረጅም ወይም ውስብስብ ውጤቶች፣ ስለዚህ ብዙውን ጊዜ የበለጠ ኃይል ይጠቀማሉ። ነገር ግን ትልቅ ማለት ለእያንዳንዱ ስራ የተሻለ ማለት አይደለም፣ እና ማመቻቸት ምስሉን በእጅጉ ሊለውጠው ይችላል። አነስተኛ ባለሙያ ሞዴሎች፣ ኳንቲዜሽን፣ ባችቲንግ፣ መሸጎጫ እና ብልህ ራውቲንግ ሁሉም ቅልጥፍናን ሊያሻሽሉ ይችላሉ።.

የሸማቾች ኢንተለጀንስ ዋናውን የኢነርጂ ችግር ይጠቀማል ወይስ ትልቁ ችግር የኢንተርፕራይዝ ኢንተለጀንስ ኢንተለጀንስ ነው?

ተራ የሸማቾች አጠቃቀም ሊጨምር ይችላል፣ ነገር ግን ትልቁ የኢነርጂ ታሪክ ብዙውን ጊዜ በድርጅት ማሰማራት ውስጥ ይታያል። ሁልጊዜ የሚደረጉ ተባባሪ አብራሪዎች፣ የሰነድ ማቀነባበሪያ፣ የጥሪ ማጠቃለያ፣ የኮድ ግምገማ እና የጀርባ ወኪሎች በትላልቅ የተጠቃሚዎች መሰረት ላይ ተደጋጋሚ ፍላጎት ይፈጥራሉ። ችግሩ ብዙውን ጊዜ ስለ አንድ ድራማዊ እርምጃ ያነሰ ነው፣ ነገር ግን በጊዜ ሂደት ስለሚቆይ የድምጽ መጠን ነው።.

የመረጃ ማዕከሎችን እና ማቀዝቀዣዎችን ሲያካትት የ AI ምን ያህል ኃይል ይጠቀማል?

ሰፋ ያለው ስርዓት አንዴ ከተካተተ በኋላ፣ መልሱ የበለጠ ተጨባጭ ይሆናል እና ብዙውን ጊዜ ከቺፕ ብቻ ግምቶች ከሚጠቁሙት በላይ ትልቅ ይሆናል። የውሂብ ማዕከላት ለኮምፒዩተር ብቻ ሳይሆን ለማቀዝቀዣ፣ ለኔትወርክ፣ ለማከማቻ እና ለመለዋወጫ አቅምን ለመጠበቅ ኃይል ያስፈልጋቸዋል። ለዚህም ነው የመሠረተ ልማት ዲዛይን እና የተቋማት ቅልጥፍና ልክ እንደ ሞዴል ዲዛይን አስፈላጊ የሆኑት።.

በእውነተኛ የስራ ፍሰት ውስጥ የ AI የኃይል አጠቃቀምን ለመለካት በጣም ተግባራዊው መንገድ ምንድነው?

ምርጡ ዘዴ የሚወሰነው ማን እየለካ እንደሆነ እና ለምን ዓላማ እንደሆነ ነው። አጫጭር የአውራ ጣት ደንቦች ፈጣን ንጽጽሮችን ለማድረግ ይረዳሉ፣ ዋት ሜትሮች፣ የጂፒዩ ቴሌሜትሪ፣ የደመና ክፍያ ምዝግብ ማስታወሻዎች እና የውሂብ ማዕከል ሪፖርት ማድረጊያዎች ደግሞ ከጊዜ ወደ ጊዜ የበለጠ ጠንካራ የአሠራር ግንዛቤ ይሰጣሉ። ለከባድ የዘላቂነት ሥራ፣ የተሟላ የሕይወት ዑደት እይታ የበለጠ ጠንካራ ነው፣ ምንም እንኳን ቀርፋፋ እና የበለጠ ተፈላጊ ቢሆንም።.

ቡድኖች ጠቃሚ የሆኑ የ AI ባህሪያትን ሳይተዉ የ AI የኃይል አጠቃቀምን እንዴት መቀነስ ይችላሉ?

ትልቁ ጥቅም የሚመጣው አሁንም ሥራውን የሚያከናውነውን ትንሹን ሞዴል በመጠቀም፣ ጥያቄዎችን እና ውጤቶችን በማሳጠር፣ ተደጋጋሚ ውጤቶችን በመሸጎጥ፣ የቡድን ስራን በማባዛት እና ከባድ ስራዎችን ወደ ትላልቅ ሞዴሎች በማዛወር ነው። የመሠረተ ልማት ማመቻቸትም አስፈላጊ ነው፣ በተለይም የጊዜ ሰሌዳ እና የሃርድዌር ቅልጥፍና። በብዙ የቧንቧ መስመሮች ውስጥ፣ መጀመሪያ መለኪያ ቡድኖች የተሳሳተ ነገርን እንዳያመቻቹ ለመከላከል ይረዳል።.

ማጣቀሻዎች

1. ዓለም አቀፍ የኢነርጂ ኤጀንሲ (IEA) - ከAI የኃይል ፍላጎት - iea.org

2. የአሜሪካ የኃይል መምሪያ (DOE) - DOE የኤሌክትሪክ ፍላጎት መጨመርን የሚገመግም አዲስ ሪፖርት ይፋ አድርጓል - energy.gov

3. ጉግል ክላውድ - የAI ማጠቃለያ የአካባቢ ተጽዕኖን መለካት - cloud.google.com

4. ጉግል ሪሰርች - ስለ ማሽን መማሪያ ስልጠና የካርቦን አሻራ መልካም ዜና - research.google

5. ጉግል ሪሰርች - የማሽን መማሪያ ስልጠና የካርቦን አሻራ ደረጃውን የጠበቀ እና ከዚያም የሚቀንስ ይሆናል - research.google

6. arXiv - አረንጓዴ AI - arxiv.org

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

8. arXiv - በLLM የኃይል አጠቃቀም ውስጥ የቁጥር፣ የስብስብ እና የማገልገል ስልቶች - arxiv.org

የቅርብ ጊዜውን የ AI ኦፊሴላዊ የ AI ረዳት መደብር ያግኙ

ስለ እኛ