Un equipo de investigadores de Hugging Face y la Universidad Carnegie Mellon ha publicado los resultados de un análisis del consumo de energía de varios modelos de aprendizaje automático. Los modelos de aprendizaje automático que generan imágenes resultaron ser los que consumían más energía y los menos costosos fueron los modelos de clasificación de texto. El consumo medio de energía de los modelos de generación de imágenes es aproximadamente 1500 veces mayor que el de la clasificación de texto y 60 veces mayor que el de la generación de texto.
Por ejemplo, 1000 iteraciones del modelo de generación de imágenes que consume más energía requirieron 11.49 kWh de energía, lo que corresponde a 950 cargas de batería de un teléfono inteligente, es decir, En términos de consumo de energía, una generación de imágenes equivale aproximadamente a una carga media de un teléfono inteligente (0.012 kWh). El consumo del modelo de generación de imágenes más eficiente energéticamente fue de 1.35 kWh por 1000 iteraciones, 8 veces mejor que el modelo menos eficiente. Sin embargo, estas cifras son significativamente más altas que las de otros tipos de modelos, por ejemplo, 1000 iteraciones del modelo de generación de texto más eficiente consumen 0.042 kWh, clasificación de imágenes - 0.0068 kWh, clasificación de texto - 0.0023 kWh.
Fuente: opennet.ru
