జవాబు: ఒక సాధారణ టెక్స్ట్ పని కోసం AI చాలా తక్కువ విద్యుత్ను ఉపయోగించగలదు, కానీ ప్రాంప్ట్లు పొడవుగా ఉన్నప్పుడు, అవుట్పుట్లు బహుళరీతిలో ఉన్నప్పుడు, లేదా సిస్టమ్లు భారీ స్థాయిలో పనిచేసినప్పుడు చాలా ఎక్కువ విద్యుత్ను వినియోగిస్తుంది. సాధారణంగా ప్రారంభంలో ఎక్కువ శక్తి వినియోగం శిక్షణకే ఉంటుంది, అయితే అభ్యర్థనలు పెరిగేకొద్దీ రోజువారీ ఇన్ఫరెన్స్ ముఖ్యమవుతుంది.
కీలకమైన అంశాలు:
సందర్భం: ఏదైనా శక్తి అంచనాను చెప్పే ముందు పని, మోడల్, హార్డ్వేర్ మరియు స్కేల్ను నిర్వచించండి.
శిక్షణ: బడ్జెట్లను ప్రణాళిక చేసేటప్పుడు మోడల్ శిక్షణను ప్రధాన ప్రారంభ శక్తి వ్యయంగా పరిగణించండి.
అంచనా: పునరావృత అంచనాను జాగ్రత్తగా గమనించండి, ఎందుకంటే పెద్ద ఎత్తున చేసినప్పుడు ప్రతి అభ్యర్థనకు అయ్యే చిన్న ఖర్చులు త్వరగా పెరిగిపోతాయి.
మౌలిక సదుపాయాలు: ఏ వాస్తవిక అంచనాలోనైనా శీతలీకరణ, నిల్వ, నెట్వర్క్లు మరియు నిరుపయోగ సామర్థ్యాన్ని చేర్చండి.
సమర్థత: శక్తి వినియోగాన్ని తగ్గించడానికి చిన్న మోడల్లు, చిన్న ప్రాంప్ట్లు, క్యాషింగ్ మరియు బ్యాచింగ్ను ఉపయోగించండి.
దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:
🔗 AI పర్యావరణాన్ని ఎలా ప్రభావితం చేస్తుంది
AI యొక్క కార్బన్ పాదముద్ర, శక్తి వినియోగం మరియు సుస్థిరత పరస్పర విరుద్ధతలను వివరిస్తుంది.
🔗 AI పర్యావరణానికి చెడ్డదా?
AI నమూనాలు మరియు డేటా సెంటర్ల యొక్క నిగూఢ పర్యావరణ వ్యయాలను వివరిస్తుంది.
🔗 AI మంచిదా చెడ్డదా? లాభాలు మరియు నష్టాలు
AI ప్రయోజనాలు, నష్టాలు, నైతికత మరియు వాస్తవ ప్రభావాలపై సమతుల్య పరిశీలన.
🔗 AI అంటే ఏమిటి? ఒక సులభమైన మార్గదర్శి
AI ప్రాథమికాలు, కీలక పదాలు మరియు రోజువారీ ఉదాహరణలను నిమిషాల్లో నేర్చుకోండి.
ప్రజలు అనుకున్నదానికంటే ఈ ప్రశ్న ఎందుకు ఎక్కువ ముఖ్యమైనది 🔍
AI శక్తి వినియోగం కేవలం పర్యావరణ చర్చనీయాంశం మాత్రమే కాదు. ఇది కొన్ని వాస్తవమైన విషయాలను ప్రభావితం చేస్తుంది:
-
విద్యుత్ ఖర్చు - ముఖ్యంగా అనేక AI అభ్యర్థనలను అమలు చేసే వ్యాపారాలకు
-
కార్బన్ ప్రభావం - సర్వర్ల వెనుక ఉన్న విద్యుత్ వనరుపై ఆధారపడి ఉంటుంది
-
హార్డ్వేర్పై ఒత్తిడి - శక్తివంతమైన చిప్లు అధిక వాటేజ్ను వినియోగిస్తాయి
-
విస్తరణ నిర్ణయాలు - ఒక చవకైన సూచన లక్షలాది ఖరీదైనవిగా మారవచ్చు
-
ఉత్పత్తి రూపకల్పన - ప్రజలు గ్రహించిన దానికంటే సామర్థ్యం తరచుగా ఒక ఉత్తమమైన లక్షణం (గూగుల్ క్లౌడ్, గ్రీన్ AI)
చాలా మంది “AI ఎంత శక్తిని వినియోగిస్తుంది?” అని అడుగుతారు, ఎందుకంటే వారికి ఒక భారీ సంఖ్య కావాలి. వార్తల్లో ప్రముఖంగా కనిపించేది కావాలి. కానీ అసలు ప్రశ్న ఇది: మనం ఏ రకమైన AI వినియోగం గురించి మాట్లాడుతున్నాం? ఎందుకంటే అదే అన్నింటినీ మార్చేస్తుంది. (IEA)
ఒకే ఒక్క ఆటోకంప్లీట్ సూచన? చాలా చిన్న విషయం.
భారీ క్లస్టర్లలో ఒక సరికొత్త మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడమా? అంతకంటే చాలా చాలా పెద్ద విషయం.
లక్షలాది మంది వినియోగదారులను ప్రభావితం చేసే, నిరంతరం పనిచేసే ఎంటర్ప్రైజ్ AI వర్క్ఫ్లోనా? అవును, దాని ఖర్చు చాలా వేగంగా పెరుగుతుంది... చిల్లర పైసలు అద్దె చెల్లింపుగా మారినట్లుగా. (DOE, Google Cloud)
AI ఎంత శక్తిని వినియోగిస్తుంది? సంక్షిప్త సమాధానం ⚡
ఆచరణాత్మక వెర్షన్ ఇదిగో.
AI ఒక తేలికపాటి పని కోసం ఒక వాట్-అవర్లో అతి తక్కువ భాగం నుండి, భారీ స్థాయి శిక్షణ మరియు విస్తరణ కోసం అపారమైన విద్యుత్తు వరకు వినియోగించగలదు. ఆ పరిధి వినడానికి హాస్యాస్పదంగా విస్తృతంగా అనిపిస్తుంది, ఎందుకంటే అది నిజంగానే విస్తృతమైనది. (గూగుల్ క్లౌడ్, స్ట్రూబెల్ మరియు ఇతరులు)
సరళంగా చెప్పాలంటే:
-
సాధారణ అనుమాన పనులు - తరచుగా ఒక్కో వినియోగానికి సాపేక్షంగా తక్కువగా ఉంటాయి
-
సుదీర్ఘ సంభాషణలు, భారీ అవుట్పుట్లు, చిత్రాల సృష్టి, వీడియోల సృష్టి - ఇవి గమనించదగ్గ విధంగా ఎక్కువ శక్తిని వినియోగిస్తాయి.
-
భారీ మోడళ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడం - విద్యుత్ వినియోగంలో అగ్రగామి
-
రోజంతా భారీ స్థాయిలో AIని నడపడం - ఇక్కడ “ప్రతి అభ్యర్థనకు చిన్నది” అనేది “మొత్తం బిల్లు పెద్దది”గా మారుతుంది (గూగుల్ క్లౌడ్, DOE)
ఒక మంచి సూత్రం ఏమిటంటే:
-
శిక్షణ అనేది ఒక భారీ ముందస్తు శక్తి కార్యక్రమం 🏭
-
అనుమితి అనేది కొనసాగుతున్న యుటిలిటీ బిల్లు 💡 (స్ట్రుబెల్ మరియు ఇతరులు, గూగుల్ రీసెర్చ్)
కాబట్టి ఎవరైనా, " AI ఎంత శక్తిని వినియోగిస్తుంది?" అని అడిగినప్పుడు , దానికి సూటి సమాధానం ఏమిటంటే, “అది ఒకే పరిమాణం కాదు - కానీ సామర్థ్యం ముఖ్యమయ్యేంతగా, మరియు విస్తరణ మొత్తం కథనే మార్చేంతగా.” ( IEA , గ్రీన్ AI )
అది ప్రజలు కోరుకున్నంత ఆకట్టుకునేలా లేదని నాకు తెలుసు. కానీ అది నిజం.
ఒక మంచి AI శక్తి అంచనాకు ఏది దోహదపడుతుంది? 🧠
ఒక మంచి అంచనా అంటే కేవలం గ్రాఫిక్పై చూపించే ఒక ఆకర్షణీయమైన సంఖ్య కాదు. ఒక ఆచరణాత్మక అంచనాలో సందర్భం కూడా ఉంటుంది. లేకపోతే అది బాత్రూమ్ స్కేల్తో పొగమంచును తూచడం లాంటిది. వినడానికి ఆకట్టుకునేలా ఉండటానికి దగ్గరగా ఉంటుంది, కానీ నమ్మడానికి సరిపడా దగ్గరగా ఉండదు. (ఐఈఏ, గూగుల్ క్లౌడ్)
ఒక సరైన AI శక్తి అంచనాలో ఇవి ఉండాలి:
-
టాస్క్ రకం - టెక్స్ట్, ఇమేజ్, ఆడియో, వీడియో, శిక్షణ, ఫైన్-ట్యూనింగ్
-
మోడల్ పరిమాణం - పెద్ద మోడళ్లకు సాధారణంగా ఎక్కువ గణన అవసరం
-
ఉపయోగించిన హార్డ్వేర్ - అన్ని చిప్లు సమానంగా సమర్థవంతంగా ఉండవు
-
సెషన్ నిడివి - చిన్న ప్రాంప్ట్లు మరియు సుదీర్ఘమైన బహుళ-దశల వర్క్ఫ్లోలు చాలా భిన్నంగా ఉంటాయి
-
వినియోగం - నిష్క్రియంగా ఉన్న సిస్టమ్లు కూడా విద్యుత్ను వినియోగిస్తాయి
-
శీతలీకరణ మరియు మౌలిక సదుపాయాలు - సర్వర్ మాత్రమే మొత్తం ఖర్చు కాదు
-
ప్రదేశం మరియు శక్తి మిశ్రమం - విద్యుత్ అన్నిచోట్లా ఒకే విధంగా స్వచ్ఛంగా ఉండదు (గూగుల్ క్లౌడ్, IEA)
అందుకే ఇద్దరు వ్యక్తులు AI విద్యుత్ వినియోగం గురించి వాదించుకుంటూ, పూర్తిగా వేర్వేరు విషయాల గురించి మాట్లాడుతున్నప్పటికీ, ఇద్దరూ చాలా ఆత్మవిశ్వాసంతో కనిపిస్తారు. ఒక వ్యక్తి ఉద్దేశం ఒకే ఒక్క చాట్బాట్ స్పందన అయితే, మరొకరు భారీ శిక్షణా ప్రక్రియ గురించి మాట్లాడుతారు. ఇద్దరూ "AI" అని అనగానే, ఒక్కసారిగా ఆ సంభాషణ దారి తప్పిపోతుంది 😅
పోలిక పట్టిక - AI శక్తి వినియోగాన్ని అంచనా వేయడానికి ఉత్తమ మార్గాలు 📊
ఈ ప్రశ్నకు ప్రదర్శన కళగా మార్చకుండా సమాధానం చెప్పాలనుకునే ఎవరికైనా ఉపయోగపడే ఒక ఆచరణాత్మక పట్టిక ఇక్కడ ఉంది.
| సాధనం లేదా పద్ధతి | ఉత్తమ ప్రేక్షకులు | ధర | ఇది ఎందుకు పనిచేస్తుంది |
|---|---|---|---|
| సాధారణ అనుభవ అంచనా | ఆసక్తిగల పాఠకులు, విద్యార్థులు | ఉచితం | వేగవంతమైనది, సులభమైనది, కొంచెం అస్పష్టంగా ఉంది - కానీ స్థూల పోలికలకు సరిపోతుంది |
| పరికర వైపు వాట్ మీటర్ | సోలో బిల్డర్లు, అభిరుచి గలవారు | తక్కువ | యంత్రం యొక్క వాస్తవ వినియోగాన్ని కొలుస్తుంది, ఇది ఆశ్చర్యకరంగా స్పష్టంగా ఉంది |
| GPU టెలిమెట్రీ డాష్బోర్డ్ | ఇంజనీర్లు, ML బృందాలు | మీడియం | గణన-భారీ పనులపై మెరుగైన వివరాలు, అయితే ఇది పెద్ద ఫెసిలిటీ ఓవర్హెడ్ను విస్మరించవచ్చు |
| క్లౌడ్ బిల్లింగ్ + వినియోగ లాగ్లు | స్టార్టప్లు, ఆపరేషన్స్ బృందాలు | మధ్యస్థం నుండి ఎక్కువ | AI వినియోగాన్ని వాస్తవ ఖర్చుతో అనుసంధానిస్తుంది - ఇది పరిపూర్ణమైనది కాకపోయినా, చాలా విలువైనది |
| డేటా సెంటర్ శక్తి నివేదన | ఎంటర్ప్రైజ్ బృందాలు | అధిక | విస్తృతమైన కార్యాచరణ దృశ్యమానతను అందిస్తుంది, శీతలీకరణ మరియు మౌలిక సదుపాయాలు ఇక్కడ కనిపించడం ప్రారంభిస్తాయి |
| పూర్తి జీవితచక్ర అంచనా | సుస్థిరత బృందాలు, పెద్ద సంస్థలు | కొంచెం ఎక్కువగా, కొన్నిసార్లు బాధాకరంగా | ఇది చిప్ పరిధిని దాటి వెళ్తుంది కాబట్టి, గంభీరమైన విశ్లేషణకు ఉత్తమమైనది... కానీ ఇది నెమ్మదిగా ఉంటుంది మరియు ఒకరకంగా చెప్పాలంటే చాలా శక్తివంతమైనది |
పరిపూర్ణమైన పద్ధతి అంటూ ఏదీ లేదు. అదే కాస్త నిరాశ కలిగించే విషయం. కానీ విలువలో స్థాయిలు ఉంటాయి. మరియు సాధారణంగా, పరిపూర్ణమైన దానికంటే ఉపయోగపడేదే మేలు. (గూగుల్ క్లౌడ్)
అతిపెద్ద అంశం మాయాజాలం కాదు - అది కంప్యూట్ మరియు హార్డ్వేర్ 🖥️🔥
ప్రజలు AI శక్తి వినియోగాన్ని ఊహించుకున్నప్పుడు, శక్తిని వినియోగించేది మోడల్ అనే అనుకుంటారు. కానీ మోడల్ అనేది హార్డ్వేర్పై నడిచే సాఫ్ట్వేర్ లాజిక్. విద్యుత్ బిల్లు కనిపించేది ఆ హార్డ్వేర్లోనే. (స్ట్రుబెల్ మరియు ఇతరులు, గూగుల్ క్లౌడ్)
సాధారణంగా ఉండే అతిపెద్ద చరరాశులు:
-
GPU లేదా యాక్సిలరేటర్ రకం
-
ఎన్ని చిప్స్ ఉపయోగించబడతాయి
-
వారు ఎంతకాలం చురుకుగా ఉంటారు
-
మెమరీ లోడ్
-
బ్యాచ్ పరిమాణం మరియు త్రూపుట్
-
సిస్టమ్ బాగా ఆప్టిమైజ్ చేయబడిందా లేదా ప్రతిదాన్నీ బలవంతంగా అమలు చేస్తున్నారా (గూగుల్ క్లౌడ్, LLM శక్తి వినియోగంలో క్వాంటైజేషన్, బ్యాచింగ్ మరియు సర్వింగ్ వ్యూహాలు)
అత్యంత ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన వ్యవస్థ తక్కువ శక్తితో ఎక్కువ పని చేయగలదు. ఒక అస్తవ్యస్తమైన వ్యవస్థ ఊహించనంతగా విద్యుత్తును వృధా చేస్తుంది. మీకు తెలుసు కదా ఎలా ఉంటుందో - కొన్ని ఏర్పాట్లు రేస్ కార్లలా ఉంటాయి, కొన్ని రాకెట్లను టేపుతో అతికించిన షాపింగ్ కార్ట్లలా ఉంటాయి 🚀🛒
అవును, మోడల్ పరిమాణం ముఖ్యం. పెద్ద మోడళ్లకు ఎక్కువ మెమరీ మరియు ఎక్కువ గణన అవసరం అవుతుంది, ముఖ్యంగా పొడవైన అవుట్పుట్లను రూపొందించేటప్పుడు లేదా సంక్లిష్టమైన తార్కికతను నిర్వహించేటప్పుడు. కానీ సామర్థ్య ఉపాయాలు పరిస్థితిని మార్చగలవు: (గ్రీన్ AI, క్వాంటైజేషన్, బ్యాచింగ్ మరియు సర్వింగ్ వ్యూహాలు)
-
క్వాంటైజేషన్
-
మెరుగైన రూటింగ్
-
చిన్న ప్రత్యేక నమూనాలు
-
కాషింగ్
-
బ్యాచింగ్
-
మరింత తెలివైన హార్డ్వేర్ షెడ్యూలింగ్ (LLM శక్తి వినియోగంలో క్వాంటైజేషన్, బ్యాచింగ్ మరియు సర్వింగ్ వ్యూహాలు)
కాబట్టి ప్రశ్న కేవలం “మోడల్ ఎంత పెద్దది?” మాత్రమే కాదు. “దాన్ని ఎంత తెలివిగా నడుపుతున్నారు?” అనేది కూడా
శిక్షణ మరియు అనుమానం - ఇవి రెండూ వేర్వేరు విషయాలు 🐘🐇
ఈ విభజన దాదాపు అందరినీ గందరగోళానికి గురిచేస్తుంది.
శిక్షణ
శిక్షణ అంటే ఒక మోడల్ భారీ డేటాసెట్ల నుండి నమూనాలను నేర్చుకోవడం. ఇందులో అనేక చిప్లు సుదీర్ఘ కాలం పాటు పనిచేస్తూ, భారీ పరిమాణంలో ఉన్న డేటాను ప్రాసెస్ చేయడం జరుగుతుంది. ఈ దశకు అధిక శక్తి అవసరం. కొన్నిసార్లు అది విపరీతంగా ఉంటుంది. (స్ట్రుబెల్ మరియు ఇతరులు)
శిక్షణ శక్తి వీటిపై ఆధారపడి ఉంటుంది:
-
మోడల్ పరిమాణం
-
డేటాసెట్ పరిమాణం
-
శిక్షణా పరుగుల సంఖ్య
-
విఫలమైన ప్రయోగాలు
-
సూక్ష్మ-సవరణ దశలు
-
హార్డ్వేర్ సామర్థ్యం
-
కూలింగ్ ఓవర్హెడ్ (స్ట్రుబెల్ మరియు ఇతరులు, గూగుల్ రీసెర్చ్)
ఇక్కడే ప్రజలు తరచుగా గమనించని విషయం ఉంది - ప్రజలు తరచుగా ఒకే పెద్ద శిక్షణా ప్రక్రియ, ఒక్కసారి పూర్తయితే పని అయిపోయినట్లేనని ఊహించుకుంటారు. ఆచరణలో, అభివృద్ధి ప్రక్రియలో పదేపదే ప్రయోగాలు చేయడం, ట్యూనింగ్, పునఃశిక్షణ, మూల్యాంకనం, మరియు ప్రధాన ఘట్టం చుట్టూ ఉండే సాధారణమైన కానీ ఖరీదైన పునరావృత్తులు ఉంటాయి. (స్ట్రుబెల్ మరియు ఇతరులు, గ్రీన్ AI)
తీర్మానం
ఇన్ఫరెన్స్ అంటే మోడల్ వాస్తవ వినియోగదారు అభ్యర్థనలకు సమాధానం ఇవ్వడం. ఒక అభ్యర్థన పెద్దగా కనిపించకపోవచ్చు. కానీ ఇన్ఫరెన్స్ పదే పదే జరుగుతూనే ఉంటుంది. లక్షల సార్లు. కొన్నిసార్లు కోట్ల సార్లు. (గూగుల్ రీసెర్చ్, DOE)
అనుమాన శక్తి దీనితో పెరుగుతుంది:
-
తక్షణ పొడవు
-
అవుట్పుట్ పొడవు
-
వినియోగదారుల సంఖ్య
-
జాప్య అవసరాలు
-
బహుళరీతి లక్షణాలు
-
అప్టైమ్ అంచనాలు
-
భద్రత మరియు పోస్ట్-ప్రాసెసింగ్ దశలు (గూగుల్ క్లౌడ్, LLM శక్తి వినియోగంలో క్వాంటైజేషన్, బ్యాచింగ్ మరియు సర్వింగ్ వ్యూహాలు)
కాబట్టి శిక్షణ అనేది భూకంపం. అనుమానం అనేది అలల ఉప్పెన. ఒకటి నాటకీయమైనది, మరొకటి నిలకడైనది, మరియు రెండూ తీరాన్ని కొంతమేర పునర్నిర్మించగలవు. ఇది బహుశా ఒక అసాధారణమైన రూపకం కావచ్చు, కానీ ఇది... దాదాపుగా పొందికగానే ఉంటుంది.
ప్రజలు మరచిపోయే దాగివున్న ఇంధన ఖర్చులు 😬
ఎవరైనా కేవలం చిప్ను చూసి AI శక్తి వినియోగాన్ని అంచనా వేసినప్పుడు, వారు సాధారణంగా తక్కువగా లెక్కిస్తారు. ఇది ఎల్లప్పుడూ ఘోరమైన నష్టం కాకపోయినా, గణనీయమైన తేడా ఉంటుంది. (గూగుల్ క్లౌడ్, IEA)
దాగి ఉన్న భాగాలు ఇవిగో:
చల్లబడుతోంది ❄️
సర్వర్లు వేడిని ఉత్పత్తి చేస్తాయి. శక్తివంతమైన AI హార్డ్వేర్ చాలా వేడిని ఉత్పత్తి చేస్తుంది. శీతలీకరణ తప్పనిసరి. ఉష్ణోగ్రతలను అదుపులో ఉంచడానికి, గణన కోసం వినియోగించే ప్రతి వాట్ మరింత శక్తి వినియోగానికి దారితీస్తుంది. (IEA, Google Cloud)
డేటా కదలిక 🌐
నిల్వ, మెమరీ మరియు నెట్వర్క్ల మధ్య డేటాను తరలించడానికి కూడా శక్తి అవసరం. AI కేవలం "ఆలోచించడం" మాత్రమే కాదు. అది నిరంతరం సమాచారాన్ని మార్పిడి కూడా చేస్తూ ఉంటుంది. (IEA)
నిష్క్రియ సామర్థ్యం 💤
గరిష్ట డిమాండ్ కోసం నిర్మించిన వ్యవస్థలు ఎల్లప్పుడూ గరిష్ట డిమాండ్ మేరకు పనిచేయవు. నిరుపయోగంగా ఉన్న లేదా తక్కువగా ఉపయోగించబడుతున్న మౌలిక సదుపాయాలు కూడా విద్యుత్ను వినియోగిస్తాయి. (గూగుల్ క్లౌడ్)
అదనపు భద్రత మరియు విశ్వసనీయత 🧱
బ్యాకప్లు, ఫెయిలోవర్ వ్యవస్థలు, డూప్లికేట్ రీజియన్లు, భద్రతా పొరలు - ఇవన్నీ విలువైనవే, ఇవన్నీ బృహత్తర ఇంధన చిత్రంలో భాగమే. (ఐఈఏ)
నిల్వ 📦
శిక్షణా డేటా, ఎంబెడ్డింగ్లు, లాగ్లు, చెక్పాయింట్లు, రూపొందించిన అవుట్పుట్లు - ఇవన్నీ ఎక్కడో ఒకచోట నిక్షిప్తమై ఉంటాయి. నిల్వ అనేది కంప్యూట్ కంటే చౌకైనదే, కానీ శక్తి పరంగా ఉచితం కాదు. (IEA)
అందుకే, 'AI ఎంత శక్తిని వినియోగిస్తుంది?' అనే ప్రశ్నకు కేవలం ఒకే ఒక్క బెంచ్మార్క్ చార్ట్ను చూస్తూ సరిగ్గా సమాధానం చెప్పలేం. పూర్తి స్టాక్ ముఖ్యం. (గూగుల్ క్లౌడ్, IEA)
ఒక AI ప్రాంప్ట్ ఎందుకు చిన్నదిగా ఉండగలదు - మరియు తర్వాతిది ఎందుకు ఒక రాక్షసుడిలా ఉండగలదు 📝➡️🎬
అన్ని ప్రాంప్ట్లు ఒకేలా ఉండవు. ఒక వాక్యాన్ని తిరిగి వ్రాయమని చేసే చిన్న అభ్యర్థన, సుదీర్ఘ విశ్లేషణ, బహుళ-దశల కోడింగ్ సెషన్ లేదా అధిక-రిజల్యూషన్ ఇమేజ్ జనరేషన్ కోసం అడగడంతో పోల్చదగినది కాదు. (గూగుల్ క్లౌడ్)
ప్రతి చర్యకు శక్తి వినియోగాన్ని పెంచే అంశాలు:
-
పొడవైన సందర్భ విండోలు
-
సుదీర్ఘ ప్రతిస్పందనలు
-
సాధనాన్ని ఉపయోగించడం మరియు తిరిగి పొందే దశలు
-
తార్కికం లేదా ధ్రువీకరణ కోసం బహుళ ప్రయత్నాలు
-
చిత్రం, ఆడియో లేదా వీడియో ఉత్పత్తి
-
అధిక ఏకకాలికత
-
తక్కువ లేటెన్సీ లక్ష్యాలు (గూగుల్ క్లౌడ్, LLM శక్తి వినియోగంలో క్వాంటైజేషన్, బ్యాచింగ్ మరియు సర్వింగ్ వ్యూహాలు)
తేలికపాటి టెక్స్ట్ సమాధానం సాపేక్షంగా చౌకగా ఉండవచ్చు. కానీ ఒక భారీ మల్టీమోడల్ వర్క్ఫ్లో, చెప్పాలంటే, చౌక కాదు. ఇది కాఫీ ఆర్డర్ చేయడానికీ, పెళ్లికి క్యాటరింగ్ ఏర్పాటు చేయడానికీ ఉన్న తేడా లాంటిది. సాంకేతికంగా రెండూ "ఫుడ్ సర్వీస్" కిందకే వస్తాయి. ఒకటి మరొకదానిలాంటిది కాదు ☕🎉
ఇది ముఖ్యంగా ప్రొడక్ట్ టీమ్లకు చాలా ముఖ్యం. తక్కువ వాడకంలో హానికరంగా అనిపించని ఒక ఫీచర్, ప్రతి యూజర్ సెషన్ సుదీర్ఘంగా, మరింత సమగ్రంగా, మరియు అధిక కంప్యూటింగ్ శక్తితో కూడుకున్నదిగా మారినప్పుడు, పెద్ద ఎత్తున వినియోగానికి ఖరీదైనదిగా మారవచ్చు. (DOE, Google Cloud)
కన్స్యూమర్ AI మరియు ఎంటర్ప్రైజ్ AI ఒకటే కాదు 🏢📱
AIని మామూలుగా ఉపయోగించే సగటు వ్యక్తి, అప్పుడప్పుడు వచ్చే సూచనలే పెద్ద సమస్య అని భావించవచ్చు. సాధారణంగా, అసలైన శక్తికి సంబంధించిన కథ అక్కడ ఉండదు. (గూగుల్ క్లౌడ్)
సంస్థాగత వినియోగం లెక్కలను మారుస్తుంది:
-
వేలాది మంది ఉద్యోగులు
-
ఎల్లప్పుడూ ఆన్లో ఉండే కో-పైలట్లు
-
స్వయంచాలక పత్ర ప్రాసెసింగ్
-
కాల్ సారాంశం
-
చిత్ర విశ్లేషణ
-
కోడ్ సమీక్ష సాధనాలు
-
నేపథ్య ఏజెంట్లు నిరంతరం పనిచేస్తూ ఉంటాయి
అక్కడే మొత్తం శక్తి వినియోగం చాలా ముఖ్యమైనదిగా మారుతుంది. ప్రతి చర్య వినాశకరమైనది కాబట్టి కాదు, కానీ పునరావృతం అనేది ఒక గుణకం కాబట్టి. (DOE, IEA)
నా స్వంత పరీక్షలు మరియు వర్క్ఫ్లో సమీక్షలలో, ఇక్కడే ప్రజలు ఆశ్చర్యపోతారు. వారు మోడల్ పేరుపై లేదా ఆకర్షణీయమైన డెమోపై దృష్టి పెట్టి, వాల్యూమ్ను విస్మరిస్తారు. మీరు కస్టమర్లకు బిల్లులు వేస్తున్నారా లేదా యుటిలిటీ బిల్లులు చెల్లిస్తున్నారా అనే దానిపై ఆధారపడి, వాల్యూమ్ తరచుగా అసలైన చోదక శక్తిగా లేదా రక్షించే అంశంగా ఉంటుంది 😅
వినియోగదారులకు, దాని ప్రభావం అస్పష్టంగా అనిపించవచ్చు. వ్యాపారాలకు, అది చాలా త్వరగా వాస్తవరూపం దాల్చుతుంది:
-
పెద్ద మౌలిక సదుపాయాల బిల్లులు
-
ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మరింత ఒత్తిడి
-
సాధ్యమైన చోట చిన్న నమూనాల అవసరం ఎక్కువగా ఉంది
-
అంతర్గత సుస్థిరత నివేదన
-
క్యాషింగ్ మరియు రూటింగ్పై మరింత శ్రద్ధ (గూగుల్ క్లౌడ్, గ్రీన్ ఏఐ)
AIని వదులుకోకుండా AI శక్తి వినియోగాన్ని ఎలా తగ్గించాలి 🌱
ఈ భాగం ముఖ్యమైనది, ఎందుకంటే లక్ష్యం “AI వాడకాన్ని ఆపేయడం” కాదు. సాధారణంగా అది ఆచరణ సాధ్యం కాదు, అవసరం కూడా లేదు. మెరుగైన వాడకమే తెలివైన మార్గం.
ఇవి అతిపెద్ద ప్రేరకాలు:
1. పనిని పూర్తి చేసే అతి చిన్న మోడల్ను ఉపయోగించండి
ప్రతి పనికీ భారీ ఎంపిక అవసరం లేదు. వర్గీకరణ లేదా సంగ్రహణ కోసం తేలికపాటి మోడల్ వృధాను వేగంగా తగ్గించగలదు. (గ్రీన్ ఏఐ, గూగుల్ క్లౌడ్)
2. ప్రాంప్ట్లు మరియు అవుట్పుట్లను కుదించండి
విస్తృతమైన సమాచారం ఇస్తే, విస్తృతమైన ఫలితమే వస్తుంది. అదనపు టోకెన్లంటే అదనపు గణన. కొన్నిసార్లు ప్రాంప్ట్ను కుదించడమే అత్యంత సులభమైన విజయం. (LLM శక్తి వినియోగంలో క్వాంటైజేషన్, బ్యాచింగ్ మరియు సర్వింగ్ వ్యూహాలు, గూగుల్ క్లౌడ్)
3. పునరావృత ఫలితాలను కాష్ చేయండి
ఒకే క్వెరీ పదేపదే కనిపిస్తుంటే, ప్రతిసారీ దాన్ని మళ్లీ సృష్టించవద్దు. ఇది చాలా స్పష్టమైన విషయం, అయినా చాలామంది గమనించరు. (గూగుల్ క్లౌడ్)
4. సాధ్యమైనప్పుడు బ్యాచ్ జాబ్లు
పనులను బ్యాచ్లుగా నిర్వహించడం వినియోగాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది మరియు వృధాను తగ్గిస్తుంది. (LLM శక్తి వినియోగంలో పరిమాణీకరణ, బ్యాచింగ్ మరియు సర్వింగ్ వ్యూహాలు)
5. పనులను తెలివిగా మళ్లించండి
విశ్వాసం తగ్గినప్పుడు లేదా పని సంక్లిష్టత పెరిగినప్పుడు మాత్రమే పెద్ద మోడల్లను ఉపయోగించండి. (గ్రీన్ ఏఐ, గూగుల్ క్లౌడ్)
6. మౌలిక సదుపాయాలను మెరుగుపరచండి
మెరుగైన షెడ్యూలింగ్, మెరుగైన హార్డ్వేర్, మెరుగైన కూలింగ్ వ్యూహం - ఇవి సాధారణ విషయాలే, కానీ భారీ ప్రతిఫలం. (గూగుల్ క్లౌడ్, DOE)
7. ఊహించే ముందు కొలవండి
చాలా బృందాలు విద్యుత్ ఎక్కడికి వెళ్తుందో తమకు తెలుసని అనుకుంటాయి. ఆ తర్వాత కొలిచి చూస్తే, ఖరీదైన భాగం మరెక్కడో ఉందని తెలుస్తుంది. (గూగుల్ క్లౌడ్)
సమర్థత పని ఆకర్షణీయంగా ఉండదు. దానికి అరుదుగా ప్రశంసలు లభిస్తాయి. కానీ, AIని మరింత సరసమైనదిగా మరియు పెద్ద ఎత్తున మరింత సమర్థనీయమైనదిగా మార్చడానికి ఇది ఉత్తమ మార్గాలలో ఒకటి 👍
AI విద్యుత్ వినియోగం గురించి సాధారణ అపోహలు 🚫
ఈ అంశం త్వరగా చిక్కుముడిగా మారుతుంది కాబట్టి, ముందుగా కొన్ని అపోహలను తొలగించుకుందాం.
అపోహ 1 - ప్రతి AI క్వెరీ భారీగా వృధా అవుతుంది
తప్పనిసరిగా కాదు. కొన్ని నిరాడంబరంగా ఉంటాయి. పరిమాణం మరియు పని రకం చాలా ముఖ్యమైనవి. (గూగుల్ క్లౌడ్)
అపోహ 2 - శిక్షణ మాత్రమే ముఖ్యమైనది
లేదు. వినియోగం విపరీతంగా పెరిగినప్పుడు, కాలక్రమేణా అనుమితి ఆధిపత్యం చెలాయించగలదు. (గూగుల్ రీసెర్చ్, DOE)
అపోహ 3 - పెద్ద మోడల్ అంటే ఎల్లప్పుడూ మెరుగైన ఫలితం
కొన్నిసార్లు అవును, కొన్నిసార్లు అస్సలు కాదు. చిన్న సిస్టమ్లతో చాలా పనులు చక్కగా జరుగుతాయి. (గ్రీన్ ఏఐ)
అపోహ 4 - శక్తి వినియోగం స్వయంచాలకంగా కార్బన్ ప్రభావానికి సమానం
ఖచ్చితంగా కాదు. కార్బన్ కూడా శక్తి వనరుపై ఆధారపడి ఉంటుంది. (IEA, స్ట్రూబెల్ మరియు ఇతరులు)
అపోహ 5 - AI శక్తి వినియోగానికి మీరు ఒకే సార్వత్రిక సంఖ్యను పొందవచ్చు
మీరు అలా చేయలేరు, కనీసం అర్థవంతంగా ఉండే రూపంలో అయితే కాదు. లేదా మీరు చేయగలిగినప్పటికీ, అది ఎంతగా సగటు చేయబడిపోతుందంటే, దాని విలువను కోల్పోతుంది. (IEA)
అందుకే, 'AI ఎంత శక్తిని వినియోగిస్తుంది?' అని తెలివైన పని - కానీ మీరు ఒక నినాదానికి బదులుగా, బహుముఖ సమాధానానికి సిద్ధంగా ఉంటేనే.
అయితే... అసలు AI ఎంత శక్తిని వాడుతుంది? 🤔
ఆధారాలతో కూడిన ముగింపు ఇదిగో.
AI ఉపయోగాలు:
-
కొద్దిగా, కొన్ని సాధారణ పనుల కోసం
-
భారీ మల్టీమోడల్ జనరేషన్ కోసం ఇంకా చాలా ఎక్కువ
-
భారీ-స్థాయి మోడల్ శిక్షణ కోసం చాలా పెద్ద మొత్తంలో
-
కాలక్రమేణా లక్షలాది అభ్యర్థనలు పేరుకుపోయినప్పుడు, మొత్తంగా ఇది చాలా పెద్ద మొత్తం ( గూగుల్ క్లౌడ్ , DOE )
దాని స్వరూపం అది.
ఈ మొత్తం సమస్యను ఒక భయపెట్టే సంఖ్యగానో లేదా కొట్టిపారేసే ఒక వైఖరిగానో పరిగణించకపోవడమే ఇక్కడ ముఖ్యమైన విషయం. AI శక్తి వినియోగం వాస్తవం. అది ముఖ్యమైనది. దానిని మెరుగుపరచవచ్చు. మరియు దాని గురించి మాట్లాడటానికి ఉత్తమ మార్గం, నాటకీయతతో కాకుండా సందర్భాన్ని వివరిస్తూ మాట్లాడటమే. (IEA, గ్రీన్ AI)
ప్రజల మధ్య జరిగే సంభాషణలో చాలా వరకు రెండు తీవ్రమైన అభిప్రాయాలు ఉంటాయి - ఒకవైపు “AI ప్రాథమికంగా ఉచితం”, మరోవైపు “AI ఒక విద్యుత్ ప్రళయం”. వాస్తవికత మరింత సాధారణమైనది, అందుకే అది మరింత సమాచారదాయకంగా ఉంటుంది. ఇది ఒక వ్యవస్థల సమస్య. హార్డ్వేర్, సాఫ్ట్వేర్, వినియోగం, విస్తరణ, శీతలీకరణ, రూపకల్పన ఎంపికలు. సాదాసీదాగా ఉందా? కొంచెం. ముఖ్యమైనదా? చాలా. (IEA, గూగుల్ క్లౌడ్)
ముఖ్యమైన అంశాలు ⚡🧾
మీరు "AI ఎంత శక్తిని ఉపయోగిస్తుంది?", మీరు తెలుసుకోవాల్సిన విషయం ఇది:
-
అందరికీ సరిపోయే ఒకే సంఖ్య అంటూ ఏదీ లేదు
-
సాధారణంగా శిక్షణ ప్రారంభంలోనే ఎక్కువ శక్తిని వినియోగిస్తుంది
-
పెద్ద ఎత్తున అనుమానం ఒక ప్రధాన అంశంగా మారుతుంది
-
మోడల్ పరిమాణం, హార్డ్వేర్, పనిభారం మరియు శీతలీకరణ అన్నీ ముఖ్యమైనవే
-
చిన్నపాటి మార్పులు కూడా ఊహించనింత పెద్ద మార్పును తీసుకురాగలవు
-
అత్యంత తెలివైన ప్రశ్న కేవలం “ఎంత” అని మాత్రమే కాదు, “ఏ పని కోసం, ఏ వ్యవస్థపై, ఏ స్థాయిలో?” అని కూడా అడగాలి. (ఐఈఏ, గూగుల్ క్లౌడ్)
అవును, AI నిజమైన శక్తిని ఉపయోగిస్తుంది. అది శ్రద్ధ పెట్టడానికి సరిపడా ఉంది. మెరుగైన ఇంజనీరింగ్ను సమర్థించడానికి సరిపడా ఉంది. కానీ అది హాస్యాస్పదమైన, ఒకే సంఖ్యతో చెప్పే పద్ధతిలో కాదు.
వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణ: ఒక AI సహాయకుడి శక్తి వ్యయాన్ని కొలవడం
దృశ్యం
ఒక చిన్న SaaS కంపెనీ, కస్టమర్ సపోర్ట్ టిక్కెట్లకు ప్రత్యుత్తరాలను రూపొందించడానికి ఒక AI అసిస్టెంట్ను ఉపయోగిస్తున్నట్లు ఊహించుకోండి. ఇది కల్పితమైనప్పటికీ వాస్తవికమైన ఉదాహరణ, అంతేగానీ కంపెనీ కేస్ స్టడీ కాదు.
ఈ బృందం ప్రతి వారం సుమారు 500 సపోర్ట్ టిక్కెట్లను నిర్వహిస్తుంది. వాటిలో చాలా వరకు సరళమైనవే: పాస్వర్డ్ రీసెట్లు, బిల్లింగ్ ప్రశ్నలు, ఫీచర్ వివరణలు మరియు ప్రాథమిక సమస్య పరిష్కారం. అసిస్టెంట్ స్వయంచాలకంగా సమాధానాలు పంపడాన్ని కంపెనీ కోరుకోవడం లేదు. అది, ఒక మానవ సపోర్ట్ ఏజెంట్ సమీక్ష కోసం సమాధానాలను ముసాయిదాగా రూపొందిస్తుంది.
శక్తికి సంబంధించిన ప్రశ్న, “సాధారణంగా AI ఎంత శక్తిని వినియోగిస్తుంది?” అనేది కాదు. ఇది మరింత ఆచరణాత్మకమైనది:
ఈ వర్క్ఫ్లోకి AIని జోడించడం ద్వారా మనం ఎంత అదనపు కంప్యూట్ శక్తిని సృష్టిస్తున్నాము, మరియు నాణ్యతకు హాని కలగకుండా దానిని తగ్గించగలమా?
సహాయకుడికి ఏమి అవసరం
జట్టు దీనితో ప్రారంభిస్తుంది:
శుభ్రమైన సహాయ కేంద్రం విజ్ఞాన భాండాగారం
ఆమోదించబడిన వాపసు, గోప్యత మరియు తీవ్రతరం చేసే నియమాల జాబితా
గతంలో లభించిన బలమైన మద్దతు ప్రత్యుత్తరాలకు 20-30 ఉదాహరణలు
సహాయకుడు ముసాయిదాను రూపొందించాలి కానీ, పంపకూడదు అనే స్పష్టమైన ఆదేశం
క్లౌడ్ వినియోగ లాగ్లు లేదా మోడల్ API వినియోగ లాగ్లు
టికెట్ రకం, ప్రాంప్ట్ నిడివి, అవుట్పుట్ నిడివి, సమీక్ష సమయం మరియు సమాధానం ఆమోదించబడిందా లేదా అనే వివరాలను ట్రాక్ చేయడానికి ఒక సులభమైన స్ప్రెడ్షీట్
కొలత తీసుకోవడమే ముఖ్యం. లాగ్లు లేకుండా, బృందం కేవలం ఊహిస్తూనే ఉంటుంది.
ఉదాహరణ సూచన
మీరు ఒక SaaS ఉత్పత్తికి సంబంధించిన సపోర్ట్ డ్రాఫ్టింగ్ అసిస్టెంట్. అందించిన, ఆమోదించబడిన సహాయ కేంద్రం కంటెంట్ మరియు పాలసీ నోట్లను మాత్రమే ఉపయోగించండి. 180 పదాల లోపు స్పష్టమైన, మర్యాదపూర్వకమైన సమాధానాన్ని రూపొందించండి. కస్టమర్ రీఫండ్, ఖాతా తొలగింపు, చట్టపరమైన సలహా, భద్రతా వివరాలు లేదా పత్రాలలో పొందుపరచని మరేదైనా అడిగితే, నేరుగా సమాధానం ఇవ్వవద్దు. దానిని మానవ సమీక్ష కోసం ఫ్లాగ్ చేయండి మరియు ఏ సమాచారం లోపించిందో వివరించండి.
ప్రత్యుత్తరం రాసే ముందు, టికెట్ను ఈ విధంగా వర్గీకరించండి: సులభమైనది, పాలసీకి సంబంధించినది, సాంకేతికమైనది, లేదా ఉన్నతాధికారులకు నివేదించాల్సిన అవసరం ఉన్నది.
దీన్ని ఎలా పరీక్షించాలి
బృందం దానిని ప్రత్యక్షంగా ఉపయోగించే ముందు 50 గత టిక్కెట్లపై సహాయకుడిని పరీక్షించవచ్చు.
ఒక సాధారణ పరీక్షా సమితిలో ఇవి ఉండవచ్చు:
10 పాస్వర్డ్ లేదా లాగిన్ టిక్కెట్లు
10 బిల్లింగ్ టిక్కెట్లు
10 సాంకేతిక సమస్య పరిష్కార టిక్కెట్లు
10 అస్పష్టమైన లేదా అసంపూర్ణమైన కస్టమర్ సందేశాలు
వాపసులు, గోప్యత లేదా ఖాతా మూసివేతకు సంబంధించిన 10 విధానపరమైన సున్నితమైన టిక్కెట్లు
ప్రతి టిక్కెట్టుకు, జట్టు ఈ క్రింది వాటిని నమోదు చేయాలి:
ముసాయిదా వాస్తవంగా సరైనదేనా?
అది ఆమోదించబడిన సమాచారాన్ని మాత్రమే ఉపయోగించిందా?
పద పరిమితికి లోబడి ఉందా?
ఇది సున్నితమైన కేసులను సరిగ్గా గుర్తించిందా?
మానవ ఏజెంట్ దానిని సవరించడానికి ఎంత సమయం వెచ్చించాడు?
వర్క్ఫ్లో ఎన్ని టోకెన్లు లేదా అభ్యర్థనలను ఉపయోగించింది?
దీనివల్ల, ఊహాగానాలపై ఆధారపడకుండా, పోల్చడానికి జట్టుకు ఒక నిర్దిష్టమైన ఆధారం లభిస్తుంది.
ఫలితం
ఉదాహరణ ఫలితం: వర్క్ఫ్లోను ఉపయోగించడానికి ముందు మరియు తర్వాత 50 నమూనా టిక్కెట్ల సమయాన్ని లెక్కించడం ఆధారంగా, సగటు మొదటి-డ్రాఫ్ట్ సమయం ఒక్కో టిక్కెట్కు 6 నిమిషాల నుండి 2 నిమిషాలకు తగ్గుతుందని బృందం అంచనా వేసింది.
వారానికి 500 టిక్కెట్ల కోసం, అది సుమారు 2,000 నిమిషాలు, లేదా దాదాపు 33 గంటల డ్రాఫ్టింగ్ సమయాన్ని ఆదా చేస్తుంది.
అయితే, ఆ లాగ్లు ఒక విలువైన విషయాన్ని కూడా చూపిస్తున్నాయి: 38% టిక్కెట్లు కేవలం పునరావృతమైనవే. ప్రతి డ్రాఫ్ట్ను మొదటి నుండి మళ్లీ రూపొందించడానికి బదులుగా, ఈ పునరావృత ప్రశ్నల కోసం ఆమోదించబడిన సమాధానాలను కాష్ చేయడం ద్వారా, ఆ బృందం AI అభ్యర్థనలను వారానికి 500 నుండి 310కి తగ్గించింది.
AI ఫీచర్ను తొలగించకుండానే, ఈ వర్క్ఫ్లోలో వారపు ఇన్ఫరెన్స్ కాల్స్లో 38% తగ్గింపు ఉంది.
జట్టు ఈ క్రింది వాటిని పోల్చడం ద్వారా దీనిని ధృవీకరించగలదు:
కాషింగ్కు ముందు మరియు తర్వాత మొత్తం వారపు AI అభ్యర్థనలు
సగటు ప్రాంప్ట్ మరియు అవుట్పుట్ పొడవు
మానవ అంగీకార రేటు
సరిగ్గా గుర్తించబడిన తీవ్రతల సంఖ్య
నాణ్యత స్కోర్లు లేదా సవరణల సంఖ్యలకు మద్దతు ఇవ్వండి
ఖచ్చితమైన విద్యుత్ ఆదా అనేది మోడల్, హార్డ్వేర్, ప్రొవైడర్ మరియు మౌలిక సదుపాయాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. కానీ పనిభారం తగ్గింపును మాత్రం కొలవవచ్చు.
ఏమి తప్పు జరగవచ్చు
సమస్య తీవ్రతను పెంచే నియమాలు అస్పష్టంగా ఉంటే, సహాయకుడు విధానపరమైన ప్రశ్నలకు అవసరానికి మించి సమాధానం ఇవ్వవచ్చు.
తిరిగి పొందే ఏర్పాటు సరిగ్గా రూపొందించబడకపోతే, సహాయ కేంద్రంలోని పొడవైన పత్రాలు ప్రాంప్ట్ నిడివిని పెంచవచ్చు.
ఏజెంట్లు అనర్గళంగా ఉన్న ముసాయిదాలను తొందరగా నమ్మి, సూక్ష్మమైన తప్పులను గమనించలేకపోవచ్చు.
పాత రీఫండ్, ధరల నిర్ధారణ, లేదా గోప్యతా విధానాలు వాడుకలో ఉన్నట్లయితే క్యాషింగ్ ప్రమాదకరంగా మారవచ్చు.
జట్టు తక్కువ టోకెన్ల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేస్తూ, అనుకోకుండా తక్కువ సహాయకరమైన సమాధానాలను ఉత్పత్తి చేయవచ్చు.
అత్యంత సురక్షితమైన వెర్షన్ మానవ ప్రమేయం ఉండేలా చూసుకుంటుంది, ఆమోదించబడిన సమాధానాలను కొలుస్తుంది మరియు విధానాలు మారినప్పుడల్లా కాష్ చేయబడిన ప్రతిస్పందనలను సమీక్షిస్తుంది.
ఆచరణాత్మక సారాంశం
సరైన AI శక్తి అంచనా ఒక నిర్దిష్టమైన కార్యప్రవాహంతో మొదలవుతుంది. అభ్యర్థనలను లెక్కించండి, ప్రాంప్ట్లను కుదించండి, పునరావృతమయ్యే సమాధానాలను కాష్ చేయండి మరియు సమీక్ష నాణ్యతను కొలవండి. ఇది "AI ఎంత శక్తిని ఉపయోగిస్తుంది?" అనే అస్పష్టమైన చర్చను, ఒక బృందం ఆచరణలో మెరుగుపరచగల సంఖ్యలతో కూడిన ఆచరణాత్మక ఇంజనీరింగ్ ప్రశ్నగా మారుస్తుంది.
ఎఫ్ ఎ క్యూ
ఒక్క ప్రాంప్ట్ కోసం AI ఎంత శక్తిని ఉపయోగిస్తుంది?
ఒకే ప్రాంప్ట్ కోసం సార్వత్రిక సంఖ్య అంటూ ఏదీ లేదు, ఎందుకంటే శక్తి వినియోగం మోడల్, హార్డ్వేర్, ప్రాంప్ట్ నిడివి, అవుట్పుట్ నిడివి మరియు ఇందులో ఇమిడి ఉన్న ఏవైనా అదనపు సాధనాల వాడకంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఒక చిన్న టెక్స్ట్ ప్రతిస్పందనకు సాపేక్షంగా తక్కువ శక్తి అవసరం కావచ్చు, అయితే ఒక సుదీర్ఘమైన మల్టీమోడల్ టాస్క్ గమనించదగ్గంతగా ఎక్కువ శక్తిని వినియోగించుకుంటుంది. అత్యంత అర్థవంతమైన సమాధానం అనేది ఒకే ఒక్క ప్రధాన సంఖ్య కాదు, ఆ పని చుట్టూ ఉన్న సందర్భమే.
AI శక్తి వినియోగ అంచనాలు ఎందుకు ఇంతగా మారుతూ ఉంటాయి?
ప్రజలు తరచుగా AI అనే ఒకే పేరుతో చాలా భిన్నమైన విషయాలను పోల్చడం వల్ల అంచనాలు మారుతూ ఉంటాయి. ఒక అంచనా తేలికపాటి చాట్బాట్ ప్రత్యుత్తరాన్ని వివరించవచ్చు, అయితే మరొకటి ఇమేజ్ జనరేషన్, వీడియో లేదా పెద్ద-స్థాయి మోడల్ శిక్షణను కవర్ చేయవచ్చు. ఒక అంచనా అర్థవంతంగా ఉండాలంటే, దానికి టాస్క్ రకం, మోడల్ పరిమాణం, హార్డ్వేర్, వినియోగం, కూలింగ్ మరియు లొకేషన్ వంటి సందర్భం అవసరం.
AIకి శిక్షణ ఇవ్వడమా లేక AIని రోజువారీగా నడపడమా, ఈ రెండింటిలో దేనికి ఎక్కువ శక్తి ఖర్చవుతుంది?
శిక్షణ అనేది సాధారణంగా ప్రారంభంలో ఎక్కువ శక్తిని వినియోగించే ప్రక్రియ, ఎందుకంటే దీనిలో అనేక చిప్లు భారీ డేటాసెట్లపై ఎక్కువ కాలం పాటు పనిచేయాల్సి ఉంటుంది. వినియోగదారులు అభ్యర్థనలు పంపిన ప్రతిసారీ కనిపించే నిరంతర వ్యయమే ఇన్ఫరెన్స్, మరియు పెద్ద ఎత్తున ఇది కూడా చాలా పెద్దదిగా మారవచ్చు. ఆచరణలో, రెండూ ముఖ్యమైనవే, అయినప్పటికీ అవి వేర్వేరు విధాలుగా ముఖ్యమైనవి.
ఒక AI అభ్యర్థన మరొకదాని కంటే ఎందుకు చాలా ఎక్కువ శక్తిని వినియోగిస్తుంది?
పొడవైన కాంటెక్స్ట్ విండోలు, పొడవైన అవుట్పుట్లు, పునరావృతమయ్యే రీజనింగ్ పాస్లు, టూల్ కాల్స్, రిట్రీవల్ స్టెప్స్ మరియు మల్టీమోడల్ జనరేషన్ అన్నీ ప్రతి ఇంటరాక్షన్కు శక్తి వినియోగాన్ని పెంచుతాయి. లేటెన్సీ లక్ష్యాలు కూడా ముఖ్యమైనవే, ఎందుకంటే వేగవంతమైన ప్రతిస్పందన అవసరాలు సామర్థ్యాన్ని తగ్గించగలవు. ఒక చిన్న రీరైట్ రిక్వెస్ట్ను, సుదీర్ఘమైన కోడింగ్ లేదా ఇమేజ్ వర్క్ఫ్లోతో అస్సలు పోల్చలేము.
AI ఎంత శక్తిని వినియోగిస్తుంది అని అడిగేటప్పుడు, ప్రజలు ఏ దాగి ఉన్న శక్తి ఖర్చులను గమనించరు?
చాలా మంది కేవలం చిప్పై మాత్రమే దృష్టి పెడతారు, కానీ అలా చేయడం వల్ల కూలింగ్, డేటా బదిలీ, స్టోరేజ్, ఐడిల్ కెపాసిటీ, మరియు బ్యాకప్లు లేదా ఫెయిలోవర్ రీజియన్ల వంటి విశ్వసనీయత వ్యవస్థలను విస్మరిస్తారు. ఈ సహాయక పొరలు మొత్తం ఫుట్ప్రింట్ను గణనీయంగా మార్చగలవు. అందుకే కేవలం ఒక బెంచ్మార్క్ మాత్రమే పూర్తి శక్తి చిత్రాన్ని అరుదుగా తెలియజేస్తుంది.
పెద్ద AI మోడల్ ఎల్లప్పుడూ ఎక్కువ శక్తిని వినియోగిస్తుందా?
పెద్ద మోడళ్లకు సాధారణంగా ఎక్కువ కంప్యూట్ మరియు మెమరీ అవసరం అవుతుంది, ముఖ్యంగా పొడవైన లేదా సంక్లిష్టమైన అవుట్పుట్ల కోసం, కాబట్టి అవి తరచుగా ఎక్కువ శక్తిని వినియోగిస్తాయి. కానీ పెద్దదిగా ఉండటం ప్రతి పనికి మంచిదని దానంతట అదే అర్థం కాదు, మరియు ఆప్టిమైజేషన్ ఈ చిత్రాన్ని గణనీయంగా మార్చగలదు. చిన్న స్పెషలిస్ట్ మోడళ్లు, క్వాంటైజేషన్, బ్యాచింగ్, క్యాషింగ్ మరియు తెలివైన రూటింగ్ అన్నీ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తాయి.
వినియోగదారుల AI వాడకం ప్రధాన శక్తి సమస్యనా, లేక సంస్థల AI ఇంకా పెద్ద సమస్యనా?
సాధారణ వినియోగదారుల వాడకం వల్ల వినియోగం పెరగవచ్చు, కానీ దీనికి సంబంధించిన పెద్ద శక్తి వినియోగం తరచుగా ఎంటర్ప్రైజ్ విస్తరణలలో కనిపిస్తుంది. నిరంతరం పనిచేసే కో-పైలట్లు, డాక్యుమెంట్ ప్రాసెసింగ్, కాల్ సారాంశం, కోడ్ సమీక్ష మరియు బ్యాక్గ్రౌండ్ ఏజెంట్లు వంటివి పెద్ద సంఖ్యలో ఉన్న వినియోగదారులపై పదేపదే డిమాండ్ను సృష్టిస్తాయి. ఈ సమస్య సాధారణంగా ఒకే ఒక్క నాటకీయ చర్యకు సంబంధించినది కాకుండా, కాలక్రమేణా కొనసాగే అధిక వినియోగానికి సంబంధించినదిగా ఉంటుంది.
డేటా సెంటర్లు మరియు శీతలీకరణను కూడా కలుపుకుంటే, AI ఎంత శక్తిని వినియోగిస్తుంది?
విస్తృత వ్యవస్థను కూడా పరిగణనలోకి తీసుకున్నప్పుడు, సమాధానం మరింత వాస్తవికంగా మారుతుంది మరియు సాధారణంగా కేవలం చిప్ల ఆధారంగా చేసే అంచనాల కంటే ఎక్కువగా ఉంటుంది. డేటా సెంటర్లకు కేవలం కంప్యూట్ కోసమే కాకుండా, కూలింగ్, నెట్వర్కింగ్, స్టోరేజ్ మరియు అదనపు సామర్థ్యాన్ని నిర్వహించడానికి కూడా విద్యుత్ అవసరం. అందుకే మోడల్ డిజైన్తో పాటు ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ డిజైన్ మరియు ఫెసిలిటీ ఎఫిషియెన్సీ కూడా దాదాపు అంతే ముఖ్యమైనవి.
నిజమైన వర్క్ఫ్లోలో AI శక్తి వినియోగాన్ని కొలవడానికి అత్యంత ఆచరణాత్మక మార్గం ఏది?
ఎవరు కొలుస్తున్నారు మరియు ఏ ప్రయోజనం కోసం కొలుస్తున్నారు అనే దానిపై ఉత్తమ పద్ధతి ఆధారపడి ఉంటుంది. త్వరితగతిన పోలికల కోసం ఒక సాధారణ నియమం సహాయపడగలదు, అయితే వాట్ మీటర్లు, GPU టెలిమెట్రీ, క్లౌడ్ బిల్లింగ్ లాగ్లు మరియు డేటా సెంటర్ రిపోర్టింగ్ వంటివి క్రమంగా మరింత బలమైన కార్యాచరణ అంతర్దృష్టిని అందిస్తాయి. తీవ్రమైన సుస్థిరత పని కోసం, పూర్తి జీవితచక్ర దృక్పథం మరింత బలంగా ఉంటుంది, అయినప్పటికీ అది నెమ్మదిగా మరియు మరింత శ్రమతో కూడుకున్నది.
ఉపయోగకరమైన AI ఫీచర్లను వదులుకోకుండా, జట్లు AI శక్తి వినియోగాన్ని ఎలా తగ్గించగలవు?
సాధారణంగా, పనిని పూర్తి చేసే అతి చిన్న మోడల్ను ఉపయోగించడం, ప్రాంప్ట్లు మరియు అవుట్పుట్లను తగ్గించడం, పునరావృతమయ్యే ఫలితాలను కాష్ చేయడం, పనిని బ్యాచ్లుగా చేయడం, మరియు కష్టతరమైన పనులను మాత్రమే పెద్ద మోడళ్లకు మళ్లించడం ద్వారా అతిపెద్ద ప్రయోజనాలు లభిస్తాయి. ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ ఆప్టిమైజేషన్ కూడా ముఖ్యమైనదే, ముఖ్యంగా షెడ్యూలింగ్ మరియు హార్డ్వేర్ సామర్థ్యం. అనేక పైప్లైన్లలో, ముందుగా కొలవడం అనేది బృందాలు తప్పుడు విషయాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయకుండా నిరోధించడంలో సహాయపడుతుంది.
ప్రస్తావనలు
-
అంతర్జాతీయ ఇంధన సంస్థ (IEA) - AI నుండి ఇంధన డిమాండ్ - iea.org
-
యూఎస్ డిపార్ట్మెంట్ ఆఫ్ ఎనర్జీ (DOE) - డేటా సెంటర్లలో పెరుగుతున్న విద్యుత్ డిమాండ్ను విశ్లేషిస్తూ DOE కొత్త నివేదికను విడుదల చేసింది - energy.gov
-
గూగుల్ క్లౌడ్ - AI ఇన్ఫరెన్స్ యొక్క పర్యావరణ ప్రభావాన్ని కొలవడం - cloud.google.com
-
గూగుల్ రీసెర్చ్ - మెషిన్ లెర్నింగ్ శిక్షణ యొక్క కార్బన్ ఫుట్ప్రింట్ గురించి శుభవార్త - రీసెర్చ్.గూగుల్
-
గూగుల్ రీసెర్చ్ - మెషిన్ లెర్నింగ్ శిక్షణ యొక్క కార్బన్ ఫుట్ప్రింట్ స్థిరపడి, ఆపై తగ్గుతుంది - రీసెర్చ్.గూగుల్
-
arXiv - గ్రీన్ AI - arxiv.org
-
arXiv - స్ట్రుబెల్ మరియు ఇతరులు. - arxiv.org
-
arXiv - LLM శక్తి వినియోగంలో క్వాంటైజేషన్, బ్యాచింగ్ మరియు సర్వింగ్ వ్యూహాలు - arxiv.org