Un squadra di circadori di Hugging Face è Carnegie Mellon University anu publicatu risultati di un'analisi di u cunsumu d'energia di diversi mudelli di machine learning. I mudelli di machine learning chì generanu l'imaghjini sò diventati i più cunsumatori d'energia, è i menu caru eranu mudelli di classificazione di testu. U cunsumu energeticu mediu di i mudelli di generazione di l'imaghjini hè circa 1500 volte più altu di a classificazione di testu è 60 volte più altu di a generazione di testu.
Per esempiu, 1000 iterazioni di u mudellu di generazione d'imaghjini più intensivi d'energia necessitava 11.49 kWh d'energia, chì currisponde à 950 carichi di bateria di smartphone, i.e. Una generazione d'imaghjini in quantu à u cunsumu energeticu currisponde à circa una carica media di smartphone (0.012 kWh). U cunsumu di u mudellu di generazione di l'imaghjini più efficiente in energia era 1.35 kWh per 1000 iterazioni, chì hè 8 volte megliu cà u mudellu menu efficiente. Tuttavia, sti figuri sò significativamente più altu ch'è quelli di altri tipi di mudelli, per esempiu, 1000 iterazioni di u mudellu di generazione di testu più efficaci cunsuma 0.042 kWh, classificazione di l'imaghjini - 0.0068 kWh, classificazione di testu - 0.0023 kWh.
Source: opennet.ru
