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由于大部分繁重的 AI 任務(wù)都是在云端完成的，因此人們很容易忘記 AI 需要大量的計算資源及電力。
馬薩諸塞州大學(xué)阿默斯特分校去年的一項研究發(fā)現(xiàn)，訓(xùn)練一個大型自然語言處理（BERT）AI 模型因消耗電力而產(chǎn)生的二氧化碳（CO2），相當(dāng)于跨大西洋往返航班對每個乘客所產(chǎn)生的 CO2。那只是一個模型，雖然是變換網(wǎng)絡(luò)，但只需訓(xùn)練一次。開發(fā)過程中通常會對模型進行多次調(diào)整和反復(fù)訓(xùn)練。如果將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索（一種使用 AI 來調(diào)整模型的 AutoML 技術(shù)）加入一個大小適中的轉(zhuǎn)換器中，其 CO2 總排放量將猛升到幾乎與 5 輛美國汽車的終身排放量相同。
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AI 加速器有望提高 AI 處理的計算效率。隨著 AI 處理量的不斷增加，數(shù)據(jù)中心將會采用這些新的專用加速器。但是 AI 加速器可以節(jié)省能源嗎？究竟是總的用電量下降了，還是數(shù)據(jù)中心只不過利用同樣的電力實現(xiàn)了更多的計算？
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