Εικόνα από Editor
Οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης διαθέτουν απαράμιλλες υπολογιστικές δυνατότητες που μπορούν να προωθήσουν την πρόοδο με πρωτοφανή ρυθμό. Ωστόσο, αυτά τα εργαλεία βασίζονται σε μεγάλο βαθμό σε ενεργοβόρα κέντρα δεδομένων για τις δραστηριότητές τους, με αποτέλεσμα μια ανησυχητική έλλειψη ενεργειακής ευαισθησίας που συμβάλλει σημαντικά στο αποτύπωμα άνθρακα. Παραδόξως, αυτές οι εφαρμογές AI αντιπροσωπεύουν ήδη ένα σημαντικό από 2.5 έως 3.7 ποσοστό των παγκόσμιων εκπομπών αερίων του θερμοκηπίου, ξεπερνώντας τις εκπομπές από την αεροπορική βιομηχανία.
Και δυστυχώς, αυτό το αποτύπωμα άνθρακα αυξάνεται με γρήγορους ρυθμούς.
Επί του παρόντος, η επιτακτική ανάγκη είναι να μετρηθεί το αποτύπωμα άνθρακα των εφαρμογών μηχανικής μάθησης, όπως τονίζεται από τη σοφία του Peter Drucker ότι «Δεν μπορείτε να διαχειριστείτε αυτό που δεν μπορείτε να μετρήσετε». Επί του παρόντος, υπάρχει σημαντική έλλειψη σαφήνειας στην ποσοτικοποίηση των περιβαλλοντικών επιπτώσεων της τεχνητής νοημοσύνης, με ακριβή στοιχεία να μας διαφεύγουν.
Εκτός από τη μέτρηση του αποτυπώματος άνθρακα, οι ηγέτες της βιομηχανίας τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να επικεντρωθούν ενεργά στη βελτιστοποίησή του. Αυτή η διπλή προσέγγιση είναι ζωτικής σημασίας για την αντιμετώπιση των περιβαλλοντικών ανησυχιών που περιβάλλουν τις εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης και για τη διασφάλιση μιας πιο βιώσιμης πορείας προς τα εμπρός.
Η αυξημένη χρήση της μηχανικής μάθησης απαιτεί αυξημένα κέντρα δεδομένων, πολλά από τα οποία χρειάζονται ενέργεια και επομένως έχουν σημαντικό αποτύπωμα άνθρακα. Η παγκόσμια χρήση ηλεκτρικής ενέργειας από τα κέντρα δεδομένων ανήλθε σε 0.9 να 1.3 τοις εκατό στο 2021.
A 2021 μελέτη εκτιμάται ότι αυτή η χρήση μπορεί να αυξηθεί στο 1.86 τοις εκατό έως το 2030. Αυτό καταλάβω αντιπροσωπεύει την αυξανόμενη τάση της ζήτησης ενέργειας λόγω των κέντρων δεδομένων
© Τάση κατανάλωσης ενέργειας και μερίδιο χρήσης για κέντρα δεδομένων
Συγκεκριμένα, όσο μεγαλύτερη είναι η κατανάλωση ενέργειας, τόσο μεγαλύτερο θα είναι το αποτύπωμα άνθρακα. Τα κέντρα δεδομένων θερμαίνονται κατά την επεξεργασία και μπορεί να γίνουν ελαττωματικά και ακόμη και να σταματήσουν να λειτουργούν λόγω υπερθέρμανσης. Ως εκ τούτου, χρειάζονται ψύξη, η οποία απαιτεί πρόσθετη ενέργεια. Περίπου 40 τοις εκατό της ηλεκτρικής ενέργειας που καταναλώνουν τα κέντρα δεδομένων προορίζεται για κλιματισμό.
Δεδομένου του αυξανόμενου αποτυπώματος της χρήσης τεχνητής νοημοσύνης, πρέπει να ληφθεί υπόψη η ένταση άνθρακα αυτών των εργαλείων. Επί του παρόντος, η έρευνα για το θέμα αυτό περιορίζεται σε αναλύσεις λίγων μοντέλων και δεν αντιμετωπίζει επαρκώς την ποικιλομορφία των εν λόγω μοντέλων.
Εδώ είναι μια εξελιγμένη μεθοδολογία και μερικά αποτελεσματικά εργαλεία για τον υπολογισμό της έντασης άνθρακα των συστημάτων AI.
Ένταση άνθρακα λογισμικού (SCI) πρότυπο είναι μια αποτελεσματική προσέγγιση για την εκτίμηση της έντασης άνθρακα των συστημάτων AI. Σε αντίθεση με τις συμβατικές μεθοδολογίες που χρησιμοποιούν την προσέγγιση λογιστικής απόδοσης άνθρακα, χρησιμοποιεί μια συνεπακόλουθη υπολογιστική προσέγγιση.
Η επακόλουθη προσέγγιση επιχειρεί να υπολογίσει την οριακή μεταβολή στις εκπομπές που προκύπτουν από μια παρέμβαση ή απόφαση, όπως η απόφαση για τη δημιουργία μιας επιπλέον μονάδας. Ενώ, η απόδοση αναφέρεται σε λογιστικά δεδομένα μέσης έντασης ή στατικά αποθέματα εκπομπών.
A χαρτί σχετικά με το "Measuring the Carbon Intensity of AI in Cloud Instances" από τους Jesse Doge et al. έχει χρησιμοποιήσει αυτή τη μεθοδολογία για να φέρει σε πιο ενημερωμένη έρευνα. Δεδομένου ότι ένας σημαντικός όγκος εκπαίδευσης μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης διεξάγεται σε περιπτώσεις υπολογιστικού νέφους, μπορεί να είναι ένα έγκυρο πλαίσιο για τον υπολογισμό του αποτυπώματος άνθρακα των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης. Το έγγραφο βελτιώνει τον τύπο SCI για εκτιμήσεις όπως:
το οποίο έχει τελειοποιηθεί από:
που πηγάζει από
που:
E: Ενέργεια που καταναλώνεται από ένα σύστημα λογισμικού, κυρίως γραφικών μονάδων επεξεργασίας-GPU που είναι εξειδικευμένο υλικό ML.
I: Οριακές εκπομπές άνθρακα βάσει τοποθεσίας από το δίκτυο που τροφοδοτεί το κέντρο δεδομένων.
M: Ενσωματωμένος ή ενσωματωμένος άνθρακας, ο οποίος είναι ο άνθρακας που εκπέμπεται κατά τη χρήση, τη δημιουργία και την απόρριψη του υλικού.
R: Λειτουργική μονάδα, η οποία σε αυτή την περίπτωση είναι μία εργασία εκπαίδευσης μηχανικής εκμάθησης.
C= O+M, όπου το O ισούται με E*I
Το έγγραφο χρησιμοποιεί τον τύπο για να εκτιμήσει τη χρήση ηλεκτρικής ενέργειας μιας μεμονωμένης παρουσίας cloud. Στα συστήματα ML που βασίζονται σε βαθιά εκμάθηση, η μεγάλη κατανάλωση ηλεκτρικής ενέργειας οφείλεται στη GPU, η οποία περιλαμβάνεται σε αυτόν τον τύπο. Εκπαίδευσαν ένα μοντέλο βάσης BERT χρησιμοποιώντας μια ενιαία GPU NVIDIA TITAN X (12 GB) σε έναν διακομιστή εμπορευμάτων με δύο επεξεργαστές Intel Xeon E5-2630 v3 (2.4 GHz) και 256 GB RAM (16x16 GB DIMM) για να πειραματιστούν την εφαρμογή αυτού του τύπου. Το παρακάτω σχήμα δείχνει τα αποτελέσματα αυτού του πειράματος:
© Κατανάλωση ενέργειας και κατανομή μεταξύ των στοιχείων ενός διακομιστή
Η GPU διεκδικεί το 74 τοις εκατό της κατανάλωσης ενέργειας. Αν και εξακολουθεί να υποστηρίζεται ως υποεκτίμηση από τους συγγραφείς της εργασίας, η συμπερίληψη της GPU είναι το βήμα προς τη σωστή κατεύθυνση. Δεν είναι το επίκεντρο των συμβατικών τεχνικών εκτίμησης, πράγμα που σημαίνει ότι ένας σημαντικός παράγοντας που συμβάλλει στο αποτύπωμα άνθρακα παραβλέπεται στις εκτιμήσεις. Προφανώς, το SCI προσφέρει έναν πιο υγιεινό και αξιόπιστο υπολογισμό της έντασης του άνθρακα.
Η εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης διεξάγεται συχνά σε περιπτώσεις υπολογιστικού νέφους, καθώς το cloud το καθιστά ευέλικτο, προσβάσιμο και οικονομικά αποδοτικό. Το cloud computing παρέχει την υποδομή και τους πόρους για την ανάπτυξη και την εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης σε κλίμακα. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο η εκπαίδευση μοντέλων στο cloud computing αυξάνεται σταδιακά.
Είναι σημαντικό να μετράτε την ένταση του άνθρακα σε πραγματικό χρόνο των περιπτώσεων υπολογιστικού νέφους για να εντοπίσετε περιοχές κατάλληλες για προσπάθειες μετριασμού. Ο υπολογισμός των οριακών εκπομπών ανά μονάδα ενέργειας βάσει χρόνου και συγκεκριμένης τοποθεσίας μπορεί να βοηθήσει στον υπολογισμό των επιχειρησιακών εκπομπών άνθρακα, όπως γίνεται από ένα χαρτί 2022.
An ανοιχτή πηγή εργαλείο, το λογισμικό Cloud Carbon Footprint (CCF) είναι επίσης διαθέσιμο για τον υπολογισμό του αντίκτυπου των περιπτώσεων cloud.
Ακολουθούν 7 τρόποι βελτιστοποίησης της έντασης άνθρακα των συστημάτων AI.
1. Γράψτε καλύτερο, πιο αποτελεσματικό κώδικα
Οι βελτιστοποιημένοι κωδικοί μπορούν να μειώσουν την κατανάλωση ενέργειας κατά 30 τοις εκατό μέσω μειωμένης χρήσης μνήμης και επεξεργαστή. Η σύνταξη ενός κώδικα εξοικονόμησης άνθρακα περιλαμβάνει τη βελτιστοποίηση αλγορίθμων για ταχύτερη εκτέλεση, τη μείωση των περιττών υπολογισμών και την επιλογή ενεργειακά αποδοτικού υλικού για την εκτέλεση εργασιών με λιγότερη ισχύ.
Οι προγραμματιστές μπορούν να χρησιμοποιήσουν εργαλεία δημιουργίας προφίλ για να εντοπίσουν σημεία συμφόρησης απόδοσης και περιοχές για βελτιστοποίηση στον κώδικά τους. Αυτή η διαδικασία μπορεί να οδηγήσει σε πιο ενεργειακά αποδοτικό λογισμικό. Επίσης, εξετάστε το ενδεχόμενο εφαρμογής τεχνικών προγραμματισμού με επίγνωση της ενέργειας, όπου ο κώδικας έχει σχεδιαστεί για να προσαρμόζεται στους διαθέσιμους πόρους και να δίνει προτεραιότητα σε ενεργειακά αποδοτικές διαδρομές εκτέλεσης.
2. Επιλέξτε πιο αποδοτικό μοντέλο
Η επιλογή των σωστών αλγορίθμων και δομών δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας. Οι προγραμματιστές θα πρέπει να επιλέξουν αλγόριθμους που ελαχιστοποιούν την υπολογιστική πολυπλοκότητα και κατά συνέπεια την κατανάλωση ενέργειας. Εάν το πιο σύνθετο μοντέλο αποφέρει μόνο 3-5% βελτίωση, αλλά χρειάζεται 2-3 φορές περισσότερο χρόνο για εκπαίδευση. στη συνέχεια επιλέξτε το απλούστερο και πιο γρήγορο μοντέλο.
Η απόσταξη μοντέλων είναι μια άλλη τεχνική για τη συμπύκνωση μεγάλων μοντέλων σε μικρότερες εκδόσεις για να γίνουν πιο αποτελεσματικά, διατηρώντας παράλληλα τις βασικές γνώσεις. Μπορεί να επιτευχθεί εκπαιδεύοντας ένα μικρό μοντέλο να μιμείται το μεγάλο ή αφαιρώντας τις περιττές συνδέσεις από ένα νευρωνικό δίκτυο.
3. Συντονίστε τις παραμέτρους του μοντέλου
Συντονίστε τις υπερπαραμέτρους για το μοντέλο χρησιμοποιώντας βελτιστοποίηση διπλού στόχου που εξισορροπεί την απόδοση του μοντέλου (π.χ. ακρίβεια) και την κατανάλωση ενέργειας. Αυτή η προσέγγιση διπλού στόχου διασφαλίζει ότι δεν θυσιάζετε το ένα για το άλλο, καθιστώντας τα μοντέλα σας πιο αποτελεσματικά.
Τεχνικές μόχλευσης όπως Παράμετρος-Αποτελεσματικός μικροσυντονισμός (PEFT) στόχος του οποίου είναι να επιτύχει απόδοση παρόμοια με την παραδοσιακή μικρορύθμιση αλλά με μειωμένο αριθμό εκπαιδεύσιμων παραμέτρων. Αυτή η προσέγγιση περιλαμβάνει τη λεπτομέρεια ενός μικρού υποσυνόλου παραμέτρων του μοντέλου, διατηρώντας παράλληλα παγωμένα την πλειοψηφία των προεκπαιδευμένων Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων (LLM), με αποτέλεσμα σημαντικές μειώσεις στους υπολογιστικούς πόρους και την κατανάλωση ενέργειας.
4. Συμπιέστε δεδομένα και χρησιμοποιήστε αποθήκευση χαμηλής ενέργειας
Εφαρμόστε τεχνικές συμπίεσης δεδομένων για να μειώσετε τον όγκο των δεδομένων που μεταδίδονται. Τα συμπιεσμένα δεδομένα απαιτούν λιγότερη ενέργεια για τη μεταφορά και καταλαμβάνουν μικρότερο χώρο στο δίσκο. Κατά τη φάση εξυπηρέτησης μοντέλου, η χρήση μιας κρυφής μνήμης μπορεί να βοηθήσει στη μείωση των κλήσεων που πραγματοποιούνται στο επίπεδο ηλεκτρονικής αποθήκευσης, μειώνοντας έτσι
Επιπλέον, η επιλογή της σωστής τεχνολογίας αποθήκευσης μπορεί να οδηγήσει σε σημαντικά κέρδη. Για πχ. Το AWS Glacier είναι μια αποτελεσματική λύση αρχειοθέτησης δεδομένων και μπορεί να είναι μια πιο βιώσιμη προσέγγιση από τη χρήση του S3 εάν δεν χρειάζεται συχνή πρόσβαση στα δεδομένα.
5. Εκπαιδεύστε μοντέλα για καθαρότερη ενέργεια
Εάν χρησιμοποιείτε μια υπηρεσία cloud για εκπαίδευση μοντέλων, μπορείτε να επιλέξετε την περιοχή για τη λειτουργία υπολογισμών. Επιλέξτε μια περιοχή που χρησιμοποιεί ανανεώσιμες πηγές ενέργειας για το σκοπό αυτό και μπορείτε να μειώσετε τις εκπομπές έως και φορές 30. AWS ανάρτηση περιγράφει την ισορροπία μεταξύ της βελτιστοποίησης για επιχειρηματικούς στόχους και των στόχων βιωσιμότητας.
Μια άλλη επιλογή είναι να επιλέξετε την κατάλληλη στιγμή για την εκτέλεση του μοντέλου. Σε ορισμένες ώρες της ημέρας. η ενέργεια είναι πιο καθαρή και τέτοια δεδομένα μπορούν να αποκτηθούν μέσω μιας επί πληρωμή υπηρεσία όπως π.χ Χάρτης ηλεκτρικής ενέργειας, το οποίο προσφέρει πρόσβαση σε δεδομένα σε πραγματικό χρόνο και μελλοντικές προβλέψεις σχετικά με την ένταση άνθρακα της ηλεκτρικής ενέργειας σε διάφορες περιοχές.
6. Χρησιμοποιήστε εξειδικευμένα κέντρα δεδομένων και υλικό για εκπαίδευση μοντέλων
Η επιλογή πιο αποτελεσματικών κέντρων δεδομένων και υλικού μπορεί να κάνει τεράστια διαφορά στην ένταση του άνθρακα. Τα κέντρα δεδομένων και το υλικό ειδικά για ML μπορούν να είναι 1.4-2 και 2-5 φορές πιο ενεργειακά αποδοτικά από τα γενικά.
7. Χρησιμοποιήστε αναπτύξεις χωρίς διακομιστή όπως AWS Lambda, Azure Functions
Οι παραδοσιακές αναπτύξεις απαιτούν ο διακομιστής να είναι πάντα ενεργοποιημένος, πράγμα που σημαίνει κατανάλωση ενέργειας 24×7. Οι αναπτύξεις χωρίς διακομιστή όπως οι Λειτουργίες AWS Lambda και Azure λειτουργούν μια χαρά με ελάχιστη ένταση άνθρακα.
Ο τομέας της τεχνητής νοημοσύνης γνωρίζει εκθετική ανάπτυξη, διαπερνώντας κάθε πτυχή της επιχειρηματικής και καθημερινής ύπαρξης. Ωστόσο, αυτή η επέκταση έχει κόστος—ένα αυξανόμενο αποτύπωμα άνθρακα που απειλεί να μας απομακρύνει περισσότερο από τον στόχο περιορισμού των αυξήσεων της παγκόσμιας θερμοκρασίας σε μόλις 1°C.
Αυτό το αποτύπωμα άνθρακα δεν είναι απλώς μια παρούσα ανησυχία. ο αντίκτυπός του μπορεί να επεκταθεί σε γενεές, επηρεάζοντας όσους δεν φέρουν καμία ευθύνη για τη δημιουργία του. Ως εκ τούτου, καθίσταται επιτακτική ανάγκη να ληφθούν αποφασιστικά μέτρα για τον μετριασμό των εκπομπών άνθρακα που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη και τη διερεύνηση βιώσιμων οδών για την αξιοποίηση των δυνατοτήτων του. Είναι ζωτικής σημασίας να διασφαλιστεί ότι τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης δεν θα αποβούν σε βάρος του περιβάλλοντος και της ευημερίας των μελλοντικών γενεών.
Άνκουρ Γκούπτα είναι ηγέτης της μηχανικής με μια δεκαετία εμπειρίας στους τομείς της βιωσιμότητας, των μεταφορών, των τηλεπικοινωνιών και των υποδομών. αυτή τη στιγμή κατέχει τη θέση του Engineering Manager στην Uber. Σε αυτόν τον ρόλο, διαδραματίζει κεντρικό ρόλο στην προώθηση της προόδου της Πλατφόρμας Οχημάτων της Uber, οδηγώντας τη χρέωση προς ένα μέλλον μηδενικών εκπομπών μέσω της ενσωμάτωσης ηλεκτρικών και συνδεδεμένων οχημάτων αιχμής.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://www.kdnuggets.com/greening-ai-7-strategies-to-make-applications-more-sustainable?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=greening-ai-7-strategies-to-make-applications-more-sustainable
- :έχει
- :είναι
- :δεν
- :που
- $UP
- 1
- 1.3
- 12
- 15%
- 2021
- 2030
- 7
- 9
- a
- πρόσβαση
- πρόσβαση
- προσιτός
- Λογαριασμός
- λογιστικοποιήθηκε
- Λογιστήριο
- ακρίβεια
- επιτευχθεί
- ACM
- αποκτήθηκαν
- απέναντι
- ενεργειών
- δραστήρια
- προσαρμόσει
- Επιπλέον
- Πρόσθετος
- διεύθυνση
- διευθυνσιοδότηση
- επαρκώς
- προαγωγή
- συγκινητικός
- AI
- Μοντέλα AI
- Συστήματα AI
- ΑΕΡΑ
- Κλιματισμός
- AL
- αλγόριθμοι
- ήδη
- Επίσης
- Αν και
- πάντοτε
- Amazon
- ποσό
- an
- αναλύσεις
- και
- και την υποδομή
- Άλλος
- Εφαρμογή
- εφαρμογές
- πλησιάζω
- ΕΙΝΑΙ
- περιοχές
- γύρω
- AS
- At
- επιτυγχάνω
- Προσπάθειες
- συγγραφείς
- διαθέσιμος
- λεωφόρους
- μέσος
- αεροπορία
- μακριά
- AWS
- AWS Lambda
- Γαλανός
- Υπόλοιπο
- βασίζονται
- BE
- Αρκούδα
- γίνονται
- γίνεται
- είναι
- οφέλη
- Καλύτερα
- μεταξύ
- σημεία συμφόρησης
- φέρω
- επιχείρηση
- αλλά
- by
- κρύπτη
- υπολογίσει
- κλήσεις
- CAN
- δυνατότητες
- άνθρακας
- εκπομπές διοξειδίου του άνθρακα
- αποτύπωμα άνθρακα
- περίπτωση
- Κέντρα
- ορισμένες
- αλλαγή
- χρέωση
- Επιλέξτε
- ισχυρίστηκε
- αξιώσεις
- σαφήνεια
- καθαριστής
- Backup
- cloud computing
- κωδικός
- κώδικες
- Ελάτε
- έρχεται
- εμπόρευμα
- συγκρότημα
- περίπλοκο
- εξαρτήματα
- υπολογισμός
- υπολογιστική
- υπολογισμοί
- Υπολογίστε
- χρήση υπολογιστή
- Ανησυχία
- σχετικά με
- Πιθανά ερωτήματα
- διενεργούνται
- συνδεδεμένος
- Διασυνδέσεις
- επακόλουθος
- συνεπώς
- Εξετάστε
- καταναλώνεται
- κατανάλωση
- συμβάλλει
- συνεισφέρων
- συμβατικός
- δημιουργία
- κρίσιμος
- Τη στιγμή
- αιχμής
- καθημερινά
- ημερομηνία
- κέντρα δεδομένων
- Datacenter
- ημέρα
- δεκαετία
- απόφαση
- αποφασιστικός
- μειώθηκε
- βαθύς
- βαθιά μάθηση
- Ζήτηση
- παρατάσσω
- αναπτύξεις
- σχεδιασμένα
- προγραμματιστές
- διαφορά
- διαφορετικές
- κατεύθυνση
- διάθεση
- Ποικιλία
- do
- κάνει
- Doge
- domains
- γίνεται
- οδήγηση
- δυο
- κατά την διάρκεια
- e
- Ε & Τ
- Αποτελεσματικός
- αποτελεσματικός
- προσπάθειες
- Ηλεκτρικό
- ηλεκτρικής ενέργειας
- κατανάλωση ηλεκτρικής ενέργειας
- χρήση ηλεκτρικής ενέργειας
- ενσωματωμένο
- Εκπομπές
- τόνισε
- μισθωτών
- απασχολεί
- ενέργεια
- Κατανάλωση Ενέργειας
- Μηχανική
- εξασφαλίζω
- εξασφαλίζει
- εξασφαλίζοντας
- Περιβάλλον
- περιβάλλοντος
- περιβαλλοντικές ανησυχίες
- ισούται
- ουσιώδης
- εκτίμηση
- αναμενόμενη
- Αιθέρας (ΕΤΗ)
- Even
- Κάθε
- εξελίχθηκε
- εκτέλεση
- υπάρχει
- επέκταση
- εμπειρία
- βιώνουν
- πείραμα
- διερευνήσει
- εκθετικός
- Εκθετική αύξηση
- επεκτείνουν
- επιπλέον
- FAST
- γρηγορότερα
- ελαττωματικός
- λίγοι
- Εικόνα
- Σχήματα
- τέλος
- εύκαμπτος
- Συγκέντρωση
- Εξής
- Ίχνος
- Για
- τύπος
- Προς τα εμπρός
- Πλαίσιο
- συχνά
- από
- παγωμένος
- λειτουργικός
- λειτουργία
- λειτουργίες
- περαιτέρω
- μελλοντικός
- κέρδη
- GAS
- General
- παράγουν
- γενεών
- Παγκόσμιο
- γκολ
- Στόχοι
- GPU
- σταδιακά
- αέρια θερμοκηπίου
- Εκπομπές αερίων του θερμοκηπίου
- Πλέγμα
- Ανάπτυξη
- υλικού
- Αξιοποίηση
- Έχω
- he
- βαριά
- βοήθεια
- ως εκ τούτου
- υψηλότερο
- κατέχει
- Ωστόσο
- HTTPS
- τεράστιος
- Πεινασμένος
- προσδιορίσει
- ΙΕΑ
- if
- Επίπτωση
- επιτακτικός
- εκτελεστικών
- σημαντικό
- βελτίωση
- in
- περιλαμβάνονται
- συμπερίληψη
- Αυξάνουν
- αυξημένη
- Αυξήσεις
- αύξηση
- βιομηχανία
- ενημερώνεται
- Υποδομή
- παράδειγμα
- περιπτώσεις
- ολοκλήρωση
- Intel
- παρέμβαση
- σε
- περιλαμβάνει
- IT
- ΤΟΥ
- jpg
- μόλις
- KDnuggets
- τήρηση
- γνώση
- Έλλειψη
- Γλώσσα
- large
- στρώμα
- οδηγήσει
- ηγέτης
- ηγέτες
- που οδηγεί
- μάθηση
- μείον
- Μου αρέσει
- Περιωρισμένος
- Βάσει τοποθεσίας
- χαμηλότερα
- μηχανή
- μάθηση μηχανής
- που
- μεγάλες
- Η πλειοψηφία
- κάνω
- ΚΑΝΕΙ
- Κατασκευή
- διαχείριση
- διευθυντής
- πολοί
- Ενδέχεται..
- μέσα
- μέτρο
- μέτρησης
- Μνήμη
- μεθοδολογίες
- Μεθοδολογία
- ελάχιστος
- ελαχιστοποίηση
- Μετριάζω
- μείωση
- ML
- μοντέλο
- μοντέλα
- περισσότερο
- πιο αποτελεσματικό
- πρέπει
- Ανάγκη
- ανάγκες
- δίκτυο
- Νευρικός
- νευρικό σύστημα
- παρ 'όλα αυτά
- Όχι.
- αριθμός
- Nvidia
- καταλαμβάνει
- of
- προσφορές
- συχνά
- on
- ONE
- αυτά
- διαδικτυακά (online)
- αποκλειστικά
- λειτουργούν
- επιχειρήσεων
- λειτουργίες
- έγκαιρος
- βελτιστοποίηση
- Βελτιστοποίηση
- βελτιστοποίηση
- Επιλογή
- or
- ΑΛΛΑ
- περιγράφει
- Ειρήνη
- καταβλήθηκε
- Χαρτί
- παράμετροι
- μονοπάτι
- για
- τοις εκατό
- εκτελέσει
- επίδοση
- Πέτρος
- φάση
- επιλέξτε
- πιλοτικές
- πλατφόρμες
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- παίζει
- θέση
- έχουν
- δυναμικού
- δύναμη
- Ενεργοποίηση
- ανάγκη
- Προβλέψεις
- παρόν
- πιέζοντας
- πρωτίστως
- Δώστε προτεραιότητα
- διαδικασια μας
- μεταποίηση
- Επεξεργαστής
- προφίλ
- Προγραμματισμός
- Πρόοδος
- Προωθώ
- παρέχει
- σκοπός
- RAM
- σε πραγματικό χρόνο
- δεδομένα σε πραγματικό χρόνο
- μείωση
- Μειωμένος
- μείωση
- μειώσεις
- αναφέρεται
- εξευγενισμένα
- σχετικά με
- περιοχή
- περιοχές
- αξιόπιστος
- βασίζονται
- αφαίρεση
- Ανανεώσιμος
- ανανεώσιμες πηγές ενέργειας
- επιπτώσεις
- αντιπροσωπεύει
- απαιτούν
- Απαιτεί
- έρευνα
- Υποστηρικτικό υλικό
- ευθύνη
- αποτέλεσμα
- με αποτέλεσμα
- Αποτελέσματα
- συγκράτησης
- δεξιά
- Ρόλος
- τρέξιμο
- s
- θυσιάζοντας
- Είπε
- Κλίμακα
- SCI
- τομέας
- επιλογή
- Ευαισθησία
- διακομιστής
- Χωρίς διακομιστή
- υπηρεσία
- εξυπηρετούν
- Κοινοποίηση
- θα πρέπει να
- Δείχνει
- σημαντικός
- σημαντικά
- παρόμοιες
- αφού
- ενιαίας
- small
- μικρότερος
- λογισμικό
- λύση
- Πηγές
- Χώρος
- ένταση
- ειδικευμένος
- διαίρεση
- κατευθύνει
- Βήμα
- Ακόμη
- στάση
- χώρος στο δίσκο
- στρατηγικές
- δομές
- θέμα
- ουσιώδης
- τέτοιος
- κατάλληλος
- υπέροχος
- περιβάλλων
- Βιωσιμότητα
- βιώσιμης
- σύστημα
- συστήματα
- T
- Πάρτε
- παίρνει
- Έργο
- εργασίες
- τεχνική
- τεχνικές
- Τεχνολογία
- τηλεπικοινωνία
- από
- ότι
- Η
- τους
- Τους
- τότε
- Εκεί.
- εκ τούτου
- επομένως
- Αυτοί
- αυτοί
- αυτό
- εκείνοι
- Απειλεί
- Μέσω
- Ετσι
- ώρα
- φορές
- Τιτάν
- προς την
- εργαλείο
- εργαλεία
- προς
- παραδοσιακός
- Τρένο
- εκπαιδευμένο
- Εκπαίδευση
- μεταφορά
- μεταφορά
- τάση
- δύο
- Uber
- Δυστυχώς
- μονάδα
- διαφορετικός
- χωρίς προηγούμενο
- πρωτοφανής
- us
- Χρήση
- χρήση
- χρησιμοποιεί
- χρησιμοποιώντας
- έγκυρος
- Οχήματα
- ζωτικής σημασίας
- τρόπους
- Τι
- ενώ
- Ποιό
- ενώ
- Ο ΟΠΟΊΟΣ
- του οποίου
- WHY
- θα
- σοφία
- με
- Εργασία
- γράφω
- γραφή
- X
- αποδόσεις
- εσείς
- Σας
- zephyrnet