O echipă de cercetători de la Hugging Face și Carnegie Mellon University au publicat rezultatele unei analize a consumului de energie al diferitelor modele de învățare automată. Modelele de învățare automată care generează imagini s-au dovedit a fi cele mai consumatoare de energie, iar cele mai puțin costisitoare au fost modelele de clasificare a textului. Consumul mediu de energie al modelelor de generare de imagini este de aproximativ 1500 de ori mai mare decât clasificarea textului și de 60 de ori mai mare decât generarea de text.
De exemplu, 1000 de iterații ale modelului de generare de imagini cu cel mai mare consum de energie au necesitat 11.49 kWh de energie, ceea ce corespunde la 950 de încărcări ale bateriei smartphone-ului, de exemplu. O generație de imagine în ceea ce privește consumul de energie corespunde cu aproximativ o încărcare medie a smartphone-ului (0.012 kWh). Consumul celui mai eficient model de generare de imagini a fost de 1.35 kWh la 1000 de iterații, ceea ce este de 8 ori mai bun decât modelul cel mai puțin eficient. Cu toate acestea, aceste cifre sunt semnificativ mai mari decât cele ale altor tipuri de modele, de exemplu, 1000 de iterații ale celui mai eficient model de generare de text consumă 0.042 kWh, clasificarea imaginii - 0.0068 kWh, clasificarea textului - 0.0023 kWh.
Sursa: opennet.ru
