ChatGPT: Egyetlen kérdés is tízszer annyi áramot eszik, mint egy Google-keresés
Egy ChatGPT-válasz átlagosan 0,3 wattórát fogyaszt – ez tízszerese egy Google-keresésnek, és napi szinten annyi áramot emészt fel, mint amennyivel 8 millió okostelefont lehetne feltölteni.
A ChatGPT és társai nemcsak okosak, hanem elképesztően energiaéhesek is: minden egyes kérdésedre adott válaszuk átlagosan tízszer annyi áramot igényel, mint egy sima Google-keresés.
Ha minden nap csak ChatGPT-t használnánk keresésre, a világ adatközpontjai annyi áramot zabálnának fel, amivel évente másfél Empire State Buildinget lehetne működtetni. Ez a brutális energiaéhség nemcsak a villanyszámlát növeli, hanem a globális szén-dioxid-kibocsátást is:
a Microsoft például 2020 óta 30%-kal, a Google pedig 2019-hez képest 50%-kal növelte kibocsátását, főként az MI-hez kapcsolódó adatközpontok miatt.
És ez még csak a kezdet: ahogy egyre többen használják a ChatGPT-t és más MI-chatbotokat, az energiaigény és a környezeti terhelés is tovább nő.
A ChatGPT és társai hogyan lehetnek környezetbarátabbak?
Az AI energiafogyasztásának csökkentésére számos stratégia létezik, amelyek a modellek optimalizálásától az infrastruktúra átalakításáig terjednek. Íme a legfontosabb módszerek:
1. Algoritmusok optimalizálása
Modellezési technikák:
Adatvágás (Pruning): A neurális hálózatok felesleges neuronjainak vagy kapcsolatainak eltávolítása akár 90%-os méretcsökkentést is eredményezhet (pl. AlexNet esetén).
Kvantálás: A számítások pontosságának csökkentése (pl. 32 bitről 8 bitre), ami a modell méretét 4x-re csökkenti és a sebességét 3x-re növeli.
Tudásdestilláció: Nagy modellek „tudásának” átültetése kisebb, energiahatékonyabb modellekbe.
Gyorsabb képzési módszerek:
A TUM kutatói 100x gyorsabb képzési technikát fejlesztettek ki, ami drasztikusan csökkenti az energiaigényt.
2. Energiahatékony hardverek
Specializált chipek: TPU-k (Google) vagy neuromorf/optikai chipek akár 1000x jobb energiahatékonyságot biztosítanak hagyományos CPU-khoz képest.
ARM-alapú processzorok: Alacsonyabb fogyasztású processzorok használata adatközpontokban.
3. Felhő és virtualizáció
Dinamikus skálázás: Felhőszolgáltatók (AWS, Google) forrásainak optimalizált kihasználása, amely 40%-kal csökkenti a felesleges kapacitást.
Szerver-konszolidáció: Virtualizációval több virtuális gép futtatása egy fizikai szerveren, csökkentve a hardverigényt.
4. Megújuló energia és hűtés
Zöld energia: Nap- és szélerőművek használata adatközpontokban (pl. Google 50%-os kibocsátásnövekedése ellenére 2025-re 100% megújulót céloz).
Folyadékhűtés: Hagyományos hűtéshez képest 90%-kal kevesebb vízfogyasztás.
5. Monitorozás és ütemezés
Energiaprofilozás: NVIDIA nvidia-smi vagy Azure Monitor eszközök segítségével az energiaigényes komponensek azonosítása.
Csúcsidőn kívüli futtatás: Energiaigényes feladatok ütemezése alacsony áramigényű időszakokba.
6. Decentralizált és edge AI
Edge feldolgozás: A helyi eszközökön (pl. okostelefonok) történő MI-feldolgozás csökkenti az adatátvitel energiáját.
Példák:
Google DeepMind 40%-os hűtési energia-csökkenést ért el AI-alapú előrejelzésekkel.
A Microsoft vízhűtéses adatközpontjai 2025-re 95%-os víztakarékosságot céloznak
És akkor egy kis fricska:
szerinted az MI e cikk megírásában segített?
😉
Kép: Freepik
*
Az InsiderGreen-en túl, olvasd rendszeresen az Insiderblog.hu szakmai portálunk cikkei mellett az Insidernews.hu innovációs portálunk friss híreit is!
https://insidernews.hu/
