Agregando algo de contexto aquí, el aumento de la potencia informática también equivale a un mayor consumo de energía, lo cual es insostenible.
EpochAI proyectó que:
➤ El cómputo de entrenamiento se escala a 4-5 veces al año.
➤ Se espera que la demanda de energía aumente de 2,2 a 2,9 veces por año.
Para 2030, cada carrera de entrenamiento podría requerir de 4 a 16 gigavatios (GW), suficiente para alimentar a millones de hogares estadounidenses.
Hay varias soluciones disponibles:
➤ Mejorar la eficiencia energética del hardware
➤ Desarrollar métodos para reducir la duración de la capacitación
➤ Utilice el entrenamiento distribuido en múltiples GPU en diferentes ubicaciones geográficas.
Entre estos, la tercera opción, encabezada por proyectos como @ionet, @render y @AethirCloud, parece la solución más factible e inmediata.
h / t @EpochAIResearch
Su "problema de costos" de IA no es la computación.
Es coordinación.
Las GPU inactivas tienen una utilización del 12-18%, DeAI las convierte en combustible:
@ionet hasta un 90% más barato
@rendernetwork hasta un 90% más bajo
@Filecoin ~78% menos por almacenamiento
Construya la red, no el cuello de botella.
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