Hugging Face 和卡內基美隆大學的一組研究人員發表了對各種機器學習模型的能耗分析結果。事實證明，產生圖像的機器學習模型是最耗能、最便宜的模型是文字分類模型。影像生成模型的平均能耗比文字分類高約1500倍，比文字生成高60倍。
例如，最耗能的圖像生成模型迭代 1000 次需要 11.49 kWh 的能量，相當於 950 次智慧型手機電池充電，即一張影像的能耗相當於大約一次智慧型手機的平均電量（0.012 kWh）。最節能的圖像生成模型的消耗量為每 1.35 次迭代 1000 kWh，比效率最低的模型好 8 倍。然而，這些數字明顯高於其他類型的模型，例如，最高效的文本生成模型的 1000 次迭代消耗 0.042 kWh，圖像分類 - 0.0068 kWh，文本分類 - 0.0023 kWh。
來源： opennet.ru
