Cumartesi, Aralık 14, 2024
Ana SayfaGündem HaberleriEğitim ChatGPT AI 185.000 Galon Su Gerekiyor: Çalışma

Eğitim ChatGPT AI 185.000 Galon Su Gerekiyor: Çalışma

gibi popüler büyük dil modelleri (LLM’ler) OpenAI’nin ChatGPT’si Ve Google’ın Bard’ı enerji yoğundur ve güçlü programları eğitmek için yeterli veri sağlamak için büyük sunucu çiftlikleri gerektirir. Aynı veri merkezlerini soğutmak, AI sohbet robotlarını da inanılmaz derecede susatıyor. Yeni araştırma, aşağıdakiler için eğitim önermektedir: GPT-3 tek başına 185.000 galon (700.000 litre) su tüketmiştir. Yeni bir araştırmaya göre, ortalama bir kullanıcının ChatGPT ile yaptığı konuşma alışverişi temelde büyük bir şişe tatlı suyu yere dökmek anlamına geliyor. Chatbot göz önüne alındığında benzeri görülmemiş popülerlikaraştırmacılar, dökülen tüm şişelerin su kaynakları üzerinde rahatsız edici bir etki yaratabileceğinden korkuyor, özellikle de tarihi kuraklıklar ve başgösteren çevresel belirsizlik ABD’de.

University of California Riverside ve University of Texas Arlington’dan araştırmacılar, AI su tüketimi tahminlerini “” başlıklı bir ön baskı makalesinde yayınladılar.Yapay Zekayı Daha Az Susuz Hale Getirmek.Yazarlar, GPT-3’ü eğitmek için gereken temiz tatlı su miktarının, bir nükleer reaktörün soğutma kulesini doldurun. OpenAI, GPT-3’ü eğitmek için gereken süreyi açıklamadı, bu da araştırmacıların tahminlerini zorlaştırıyor, ancak yapay zeka girişimiyle çok yıllı, milyarlarca dolarlık bir ortaklık kuran ve yapay zeka eğitimi için süper bilgisayarlar inşa eden Microsoft diyor. kapsamlı bir soğutma aparatı gerektirecek olan en son süper bilgisayarının 10.000 grafik kartı ve 285.000’den fazla işlemci çekirdeği içerdiğini ve bu da yapay zekanın arkasındaki operasyonun geniş ölçeğine bir bakış sağlıyor. Bu çok sayıda galon, 320 Tesla’lık pil hücresi üretebilir veya başka bir deyişle, GPT-3’ten sonra gelen ChatGPT’nin, bir kullanıcıyla basit bir alışverişi tamamlamak için 500 mililitrelik bir su şişesini “içmesi” gerekir. Yaklaşık 25-50 sorudan oluşmaktadır.

AI modelini eğitmek için gereken devasa galon sayısı, eğitimin Microsoft’un özellikle OpenAI için on milyonlarca ayar için inşa edilmiş son teknoloji ABD veri merkezinde yapıldığını varsayar. Veriler, şirketin enerji açısından daha az verimli olan Asya veri merkezinde eğitildiyse, rapora göre su tüketimi üç kat daha fazla olabilir. Araştırmacılar, bu su gereksinimlerinin yalnızca daha yeni modellerle daha da artacağını düşünüyor. yakın zamanda piyasaya sürülen GPT-4öncekilerden daha büyük bir veri parametresi kümesine dayanan.

Araştırmacılar, “AI modellerinin su ayak izi artık radarın altında kalamaz” dedi. “Su ayak izi, küresel su sorunlarıyla mücadeleye yönelik toplu çabaların bir parçası olarak bir öncelik olarak ele alınmalıdır.”

Chatbotlar suyu nasıl kullanır?

Araştırmacılar yapay zekanın su tüketimini hesaplarken su “çekimi” ve “tüketimi” arasında bir ayrım yapıyor. İlk örnek, suyu bir nehirden, gölden veya başka bir kaynaktan fiziksel olarak uzaklaştırma uygulamasıdır, tüketim ise özellikle veri merkezlerinde kullanıldığında buharlaşma yoluyla su kaybını ifade eder. Yapay zekanın su kullanımına ilişkin araştırma, öncelikle bu denklemin suyun geri dönüştürülemediği tüketim kısmına odaklanıyor.

Bir şirketin sunucu odasında birkaç saniye geçirmiş olan herkes, önce bir süveter hazırlamanız gerektiğini bilir. Sunucu odaları, ekipmanın arızalanmasını önlemek için genellikle 50 ila 80 Fahrenheit derece arasında soğuk tutulur. Bu ideal sıcaklığı korumak sürekli bir zorluktur çünkü sunucuların kendileri elektrik enerjisini ısıya dönüştürür. Aşağıda gösterilenler gibi soğutma kuleleri genellikle bu ısıyı denemek ve etkisiz hale getirmek ve soğuk suyu buharlaştırarak odaları ideal sıcaklıklarında tutmak için kullanılır.

Veri Merkezi Sürecinde Evaporatif Soğutma Kuleleri

Soğutma kuleleri işi bitirir, ancak bunu yapmak için muazzam miktarda suya ihtiyaç duyarlar. Araştırmacılar, ortalama bir veri merkezinde harcanan her kilovat saat için yaklaşık bir galon su tüketildiğini tahmin ediyor. Herhangi bir su türü de kullanılamaz. Veri merkezleri, deniz suyuyla gelebilecek korozyon veya bakteri üremesini önlemek için temiz, tatlı su kaynaklarından çeker. Odalarda nem kontrolü için tatlı su da gereklidir. Araştırmacılar aynı şekilde veri merkezlerini tükettikleri yüksek miktarda elektriği üretmek için gereken sudan sorumlu tutuyorlar, bu bilim adamlarının “saha dışı dolaylı su tüketimi” olarak adlandırdığı bir şey.

Google veri merkezi resimleri

Su tüketimi sorunları, OpenAI veya AI modelleriyle sınırlı değildir. 2019’da Google birden fazla talepte bulundu 2,3 milyar galon su yalnızca üç eyaletteki veri merkezleri için. Şirket şu anda 14 veri merkezi var Google Arama’yı, iş yeri ürünleri paketini ve son zamanlarda LaMDa Ve ozan büyük dil modelleri Son araştırma raporuna göre tek başına LaMDA, eğitmek için milyonlarca litre su gerektirebilir; Araştırmacılar bu tahminle ilgili bir uyarı yayınladılar ve bunu “yaklaşık bir referans noktası” olarak adlandırdılar.

Suyun yanı sıra, yeni LLM’ler benzer şekilde şaşırtıcı miktarda elektrik gerektirir. Geçen hafta yayınlanan bir Stanford AI raporu, Öne çıkan dört yapay zeka modeli arasında enerji tüketimindeki farklılıklar, OpenAI’nin GPT-3’ünün eğitimi sırasında 502 metrik ton karbon saldığını tahmin ediyor. Genel olarak, GPT-3’ü eğitmek için gereken enerji, ortalama bir Amerikalının evine yüzlerce yıl güç sağlayabilir.

Kritik Tesisler Verimlilik Çözümü CEO’su Kevin Kent, “Veri merkezlerinin her şeye ayak uydurma yarışı oldukça çılgınca” dedi. röportaj zamanla. “Her zaman çevre açısından en iyi seçimleri yapamazlar.”

İklim değişikliği ve kötüleşen kuraklıklar, AI’nın su kullanımına ilişkin endişeleri artırabilir

Daha şimdiden, Dünya Ekonomik Forumu tahminler yaklaşık 2,2 milyon ABD sakini su ve temel ev tesisatından yoksundur. 44 milyon kişi ise “yetersiz” su sistemleriyle yaşıyor. Araştırmacılar, iklim değişikliği ve artan ABD nüfusunun birleşiminin, bu rakamları yüzyılın sonuna kadar daha da kötü hale getireceğinden korkuyor. 2071’de Stanford’da tahminler ülkedeki 204 tatlı su havzasının neredeyse yarısı aylık su ihtiyacını karşılayamayacak. Birçok bölgenin önümüzdeki 50 yıl içinde su kaynaklarının üçte bir oranında kesilebileceği bildiriliyor.

Kısmen insan faaliyetinin körüklediği yükselen sıcaklıklar, Batı Amerika’nın 1000 yılın en kötü kuraklığı Bu aynı zamanda tatlı suyu da tehdit ediyor, ancak son sel yağmurları bazı ciddi endişeleri ortadan kaldırmaya yardımcı oldu. Mead Gölü gibi rezervuarlardaki su seviyeleri o kadar azaldı ki maruz kalan onlarca yıllık insan kalıntıları. Tüm bunlar, özellikle teknoloji her zamankinden daha fazla sektöre ve hizmete dahil edilirse, AI’nın ağır su taleplerinin muhtemelen büyüyen bir çekişme noktası haline geleceği anlamına geliyor. LLM’ler için veri gereksinimleri giderek artıyor, bu da şirketlerin veri merkezlerinin su verimliliğini artırmanın yollarını bulması gerektiği anlamına geliyor.

Araştırmacılar, AI’nın su fiyat etiketini düşürmenin nispeten net bazı yolları olduğunu söylüyor. Yeni başlayanlar için, AI modellerinin nerede ve ne zaman eğitildiği önemlidir. Örneğin dış sıcaklıklar, veri merkezlerini soğutmak için gereken su miktarını etkileyebilir. Yapay zeka şirketleri, kullanımı azaltmak için modelleri varsayımsal olarak gece yarısı daha soğukken veya daha iyi su verimliliğine sahip bir veri merkezinde eğitebilir. Öte yandan, Chatbot kullanıcıları, tıpkı belediye yetkililerinin bulaşık makinesi kullanımını teşvik ettiği gibi, “su verimli saatlerde” modüllerle etkileşim kurmayı tercih edebilir. Yine de, talep tarafındaki bu değişikliklerden herhangi biri, bu modelleri inşa eden teknoloji şirketleri açısından daha fazla şeffaflık gerektirecek, araştırmacıların söylediği bir şey endişe verici derecede yetersiz.

Araştırmacılar, “Yapay zeka modeli geliştiricilerinin ve veri merkezi operatörlerinin daha şeffaf olmalarını öneriyoruz” diye yazdı. “AI modelleri ne zaman ve nerede eğitiliyor? Üçüncü taraf ortak yerleşim veri merkezlerinde veya genel bulutlarda eğitilen ve/veya dağıtılan yapay zeka modelleri ne olacak? Bu tür bilgiler, araştırma topluluğu ve genel halk için çok değerli olacaktır.”

Yapay zeka, sohbet robotları ve makine öğreniminin geleceği hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? Kapsamımızın tamamına göz atın yapay zekaveya kılavuzlarımıza göz atın En İyi Ücretsiz AI Sanat Üreticileri Ve OpenAI ChatGPT Hakkında Bildiğimiz Her Şey.

RELATED ARTICLES

Popüler Konular