Thiết bị biên - giải pháp giảm tác động môi trường của AI tạo sinh
- Sự phát triển của AI tạo sinh đang thúc đẩy nhu cầu về năng lượng tính toán, dẫn đến gia tăng tiêu thụ điện năng và phát thải carbon.
- Các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-3 tiêu tốn 190.000 kWh điện và thải ra 78.000 kg CO2 trong quá trình đào tạo.
- Việc triển khai AI tạo sinh trên các thiết bị biên có thể giúp giảm đáng kể lượng điện năng tiêu thụ và lượng khí thải carbon.
- Các thiết bị biên chỉ tiêu thụ 1-2W điện, thấp hơn nhiều so với 150-300W của các máy chủ đám mây.
- Xử lý dữ liệu tại chỗ trên thiết bị biên giúp giảm băng thông mạng cần thiết, tiết kiệm năng lượng truyền dữ liệu.
- Bằng cách giữ dữ liệu cục bộ, các thiết bị biên còn giúp tăng cường bảo mật và quyền riêng tư của người dùng.
- Các công ty như Kneron đang phát triển giải pháp AI tạo sinh trên thiết bị biên, hứa hẹn hiệu suất cao với mức tiêu thụ điện năng tối thiểu.
📌 Triển khai AI tạo sinh trên các thiết bị biên có thể giúp giảm đáng kể tác động môi trường, với mức tiêu thụ điện chỉ 1-2W, thấp hơn nhiều so với 150-300W của máy chủ đám mây. Giải pháp này không chỉ tiết kiệm năng lượng mà còn tăng cường bảo mật dữ liệu người dùng.
Citations:
[1] https://www.csrwire.com/press_releases/801531-how-edge-devices-can-help-mitigate-global-environmental-cost-generative-ai
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
