A Hugging Face és a Carnegie Mellon Egyetem kutatói csoportja közzétette a különböző gépi tanulási modellek energiafogyasztásának elemzésének eredményeit. A képeket generáló gépi tanulási modellek bizonyultak a leginkább energiaigényesnek, a legolcsóbbak pedig a szöveges osztályozási modellek. A képgeneráló modellek átlagos energiafogyasztása körülbelül 1500-szor magasabb a szöveges osztályozásnál és 60-szor nagyobb a szöveggenerálásnál.
Például a legenergiaigényesebb képgeneráló modell 1000 iterációjához 11.49 kWh energia kellett, ami 950 okostelefon akkumulátor-töltésnek felel meg, i.e. Egy képgenerálás energiafogyasztás szempontjából körülbelül egy átlagos okostelefon-töltésnek (0.012 kWh) felel meg. A legenergiatakarékosabb képgeneráló modell fogyasztása 1.35 kWh volt 1000 iterációnként, ami 8-szor jobb, mint a legkevésbé hatékony modellé. Ezek az adatok azonban lényegesen magasabbak, mint más típusú modelleknél, például a leghatékonyabb szöveggeneráló modell 1000 iterációja 0.042 kWh-t fogyaszt, a képbesorolás - 0.0068 kWh, a szövegbesorolás - 0.0023 kWh.
Forrás: opennet.ru
