In team fan ûndersikers fan Hugging Face en Carnegie Mellon University hawwe resultaten publisearre fan in analyze fan it enerzjyferbrûk fan ferskate masine-learmodellen. De masine-learmodellen dy't ôfbyldings generearje die bliken de meast enerzjyferbrûkend te wêzen, en de minste djoere wiene tekstklassifikaasjemodellen. It gemiddelde enerzjyferbrûk fan ôfbyldingsgeneraasjemodellen is sawat 1500 kear heger as tekstklassifikaasje en 60 kear heger as tekstgeneraasje.
Bygelyks, 1000 iteraasjes fan it meast enerzjy-yntinsive ôfbyldingsgeneraasjemodel hawwe 11.49 kWh enerzjy nedich, wat oerienkomt mei 950 smartphone-batterijladingen, d.w.s. Ien ôfbyldingsgeneraasje yn termen fan enerzjyferbrûk komt oerien mei sawat ien gemiddelde smartphonelading (0.012 kWh). It konsumpsje fan it meast enerzjysunige ôfbyldingsgeneraasjemodel wie 1.35 kWh per 1000 iteraasjes, wat 8 kear better is as it minst effisjinte model. Lykwols, dizze sifers binne signifikant heger as dy fan oare soarten modellen, bygelyks, 1000 iteraasjes fan de meast effisjinte tekst generaasje model verbruikt 0.042 kWh, image klassifikaasje - 0.0068 kWh, tekst klassifikaasje - 0.0023 kWh.
Boarne: opennet.ru
