Google предложила подход 4М для сокращения энергопотребления и | Искусственный Интеллект AI Нейронка

Google предложила подход 4М для сокращения энергопотребления и уменьшения углеродного следа машинного обучения.

Компания представила четыре основных метода:

Модель: выбор эффективной архитектуры нейросети позволит улучшить результаты машинного обучения и сократить время вычислений минимум в три раза.
Машина: применение процессоров, специально предназначенных для тренировки алгоритмов машинного обучения, может повысить производительность и энергоэффективность в 2-5 раз.
Механизация: вычисления в облаке экономят в 1,4–2 раза больше энергии и снижают загрязнение окружающей среды.
Местоположение: облако позволяет пользователям выбрать область с наиболее чистой энергией и сократить валовый углеродный след в 5-10 раз.

В техгиганте заявили, что Google использует предложенные методы и возобновляемые источники энергии для удовлетворения 100% своих текущих потребностей. Также до 2030 года компания планирует полностью перейти на «безуглеродное» машинное обучение.

#Google