ทีมนักวิจัยจาก Hugging Face และมหาวิทยาลัยคาร์เนกีเมลลอน ได้เผยแพร่ผลการวิเคราะห์การใช้พลังงานของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ พบว่าโมเดลการสร้างภาพใช้พลังงานมากที่สุด ขณะที่โมเดลการจำแนกข้อความใช้พลังงานน้อยที่สุด การใช้พลังงานเฉลี่ยของโมเดลการสร้างภาพสูงกว่าโมเดลการจำแนกข้อความประมาณ 1500 เท่า และสูงกว่าโมเดลการสร้างข้อความถึง 60 เท่า
ตัวอย่างเช่น การรันแบบจำลองการสร้างภาพที่ใช้พลังงานมากที่สุด 1000 รอบ จำเป็นต้องใช้พลังงาน 11.49 กิโลวัตต์ชั่วโมง ซึ่งเทียบเท่ากับการชาร์จแบตเตอรี่สมาร์ทโฟน 950 ครั้ง ซึ่งหมายความว่าการสร้างภาพหนึ่งภาพใช้พลังงานประมาณเท่ากับการชาร์จสมาร์ทโฟนโดยเฉลี่ยหนึ่งครั้ง (0.012 กิโลวัตต์ชั่วโมง) แบบจำลองการสร้างภาพที่ประหยัดพลังงานมากที่สุดใช้พลังงาน 1.35 กิโลวัตต์ชั่วโมงต่อการรัน 1000 รอบ ซึ่งดีกว่าแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพน้อยที่สุดถึง 8 เท่า อย่างไรก็ตาม ตัวเลขเหล่านี้สูงกว่าแบบจำลองประเภทอื่นๆ อย่างมีนัยสำคัญ ตัวอย่างเช่น แบบจำลองการสร้างข้อความที่มีประสิทธิภาพสูงสุด 1000 รอบ ใช้พลังงาน 0.042 กิโลวัตต์ชั่วโมง การจำแนกภาพใช้พลังงาน 0.0068 กิโลวัตต์ชั่วโมง และการจำแนกข้อความใช้พลังงาน 0.0023 กิโลวัตต์ชั่วโมง
ที่มา: opennet.ru
