संपादक द्वारा छवि
एआई अनुप्रयोगों में अद्वितीय कम्प्यूटेशनल क्षमताएं हैं जो अभूतपूर्व गति से प्रगति को आगे बढ़ा सकती हैं। फिर भी, ये उपकरण अपने संचालन के लिए ऊर्जा-गहन डेटा केंद्रों पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप ऊर्जा संवेदनशीलता की चिंताजनक कमी होती है जो उनके कार्बन पदचिह्न में महत्वपूर्ण योगदान देती है। हैरानी की बात यह है कि ये एआई एप्लिकेशन पहले से ही पर्याप्त मात्रा में हैं 2.5 से 3.7 तक वैश्विक ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन का प्रतिशत, विमानन उद्योग से उत्सर्जन को पार कर गया।
और दुर्भाग्य से, यह कार्बन फ़ुटप्रिंट तेज़ गति से बढ़ रहा है।
वर्तमान में, मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के कार्बन फ़ुटप्रिंट को मापने की अत्यधिक आवश्यकता है, जैसा कि पीटर ड्रकर की बुद्धिमत्ता ने जोर दिया है कि "आप जिसे माप नहीं सकते उसे प्रबंधित नहीं कर सकते।" वर्तमान में, एआई के पर्यावरणीय प्रभाव को मापने में स्पष्टता की भारी कमी है, जिसके सटीक आंकड़े हमारे पास नहीं हैं।
कार्बन पदचिह्न को मापने के अलावा, एआई उद्योग के नेताओं को इसे अनुकूलित करने पर सक्रिय रूप से ध्यान केंद्रित करना चाहिए। यह दोहरा दृष्टिकोण एआई अनुप्रयोगों से जुड़ी पर्यावरणीय चिंताओं को दूर करने और आगे अधिक टिकाऊ मार्ग सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है।
मशीन लर्निंग के बढ़ते उपयोग के लिए बढ़े हुए डेटा केंद्रों की आवश्यकता है, जिनमें से कई बिजली के भूखे हैं और इस प्रकार उनके पास महत्वपूर्ण कार्बन पदचिह्न हैं। डेटा केंद्रों द्वारा वैश्विक बिजली उपयोग की राशि 0.9 प्रतिशत 1.3 2021 में।
A 2021 अध्ययन अनुमान है कि 1.86 तक यह उपयोग बढ़कर 2030 प्रतिशत हो सकता है आंकड़ा डेटा केंद्रों के कारण ऊर्जा मांग की बढ़ती प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करता है
© ऊर्जा खपत की प्रवृत्ति और डेटा केंद्रों के लिए उपयोग का हिस्सा
विशेष रूप से, ऊर्जा की खपत जितनी अधिक होगी, कार्बन फुटप्रिंट उतना ही अधिक होगा। प्रसंस्करण के दौरान डेटा केंद्र गर्म हो जाते हैं और अत्यधिक गरम होने के कारण ख़राब हो सकते हैं और यहां तक कि काम करना भी बंद कर सकते हैं। इसलिए, उन्हें शीतलन की आवश्यकता होती है, जिसके लिए अतिरिक्त ऊर्जा की आवश्यकता होती है। आस-पास 40 प्रतिशत डेटा सेंटरों द्वारा खपत की जाने वाली बिजली का हिस्सा एयर कंडीशनिंग के लिए है।
एआई के उपयोग के बढ़ते प्रभाव को देखते हुए, इन उपकरणों की कार्बन तीव्रता पर ध्यान देने की आवश्यकता है। वर्तमान में, इस विषय पर शोध कुछ मॉडलों के विश्लेषण तक ही सीमित है और उक्त मॉडलों की विविधता को पर्याप्त रूप से संबोधित नहीं करता है।
एआई सिस्टम की कार्बन तीव्रता की गणना करने के लिए यहां एक विकसित पद्धति और कुछ प्रभावी उपकरण दिए गए हैं।
सॉफ्टवेयर कार्बन तीव्रता (एससीआई) मानक एआई सिस्टम की कार्बन तीव्रता का अनुमान लगाने के लिए एक प्रभावी दृष्टिकोण है। पारंपरिक पद्धतियों के विपरीत, जो एट्रिब्यूशनल कार्बन अकाउंटिंग दृष्टिकोण को नियोजित करती है, यह परिणामी कंप्यूटिंग दृष्टिकोण का उपयोग करती है।
परिणामी दृष्टिकोण किसी हस्तक्षेप या निर्णय से उत्पन्न होने वाले उत्सर्जन में सीमांत परिवर्तन की गणना करने का प्रयास करता है, जैसे कि एक अतिरिक्त इकाई उत्पन्न करने का निर्णय। जबकि, एट्रिब्यूशन का तात्पर्य औसत तीव्रता डेटा या उत्सर्जन की स्थिर सूची के लेखांकन से है।
A काग़ज़ जेसी डोगे एट अल द्वारा "क्लाउड इंस्टेंस में एआई की कार्बन तीव्रता को मापने" पर। अधिक जानकारीपूर्ण अनुसंधान लाने के लिए इस पद्धति को नियोजित किया है। चूंकि एआई मॉडल प्रशिक्षण की एक महत्वपूर्ण मात्रा क्लाउड कंप्यूटिंग उदाहरणों पर आयोजित की जाती है, इसलिए यह एआई मॉडल के कार्बन पदचिह्न की गणना करने के लिए एक वैध ढांचा हो सकता है। पेपर ऐसे अनुमानों के लिए एससीआई फॉर्मूला को परिष्कृत करता है:
जिसे परिष्कृत किया गया है:
इससे प्राप्त होता है
जहाँ:
E: एक सॉफ्टवेयर सिस्टम द्वारा खपत की जाने वाली ऊर्जा, मुख्य रूप से ग्राफिकल प्रोसेसिंग यूनिट-जीपीयू जो विशेष एमएल हार्डवेयर है।
I: डेटासेंटर को शक्ति प्रदान करने वाली ग्रिड द्वारा स्थान-आधारित सीमांत कार्बन उत्सर्जन।
M: एम्बेडेड या सन्निहित कार्बन, जो हार्डवेयर के उपयोग, निर्माण और निपटान के दौरान उत्सर्जित कार्बन है।
R: कार्यात्मक इकाई, जो इस मामले में एक मशीन लर्निंग प्रशिक्षण कार्य है।
C= O+M, जहां O, E*I के बराबर है
यह पेपर एकल क्लाउड उदाहरण के बिजली उपयोग का अनुमान लगाने के लिए सूत्र का उपयोग करता है। गहन शिक्षण पर आधारित एमएल सिस्टम में, बिजली की बड़ी खपत जीपीयू के कारण होती है, जो इस फॉर्मूले में शामिल है। उन्होंने इस फॉर्मूले के अनुप्रयोग का प्रयोग करने के लिए दो Intel Xeon E12-5 v2630 CPU (3GHz) और 2.4GB RAM (256x16GB DIMMs) के साथ एक कमोडिटी सर्वर में एकल NVIDIA TITAN X GPU (16 GB) का उपयोग करके एक BERT-बेस मॉडल को प्रशिक्षित किया। निम्नलिखित चित्र इस प्रयोग के परिणाम दिखाता है:
© ऊर्जा की खपत और सर्वर के घटकों के बीच विभाजन
GPU 74 प्रतिशत ऊर्जा खपत का दावा करता है। हालाँकि पेपर के लेखकों द्वारा अभी भी इसे कम करके आंका जाने का दावा किया गया है, लेकिन जीपीयू को शामिल करना सही दिशा में उठाया गया कदम है। यह पारंपरिक अनुमान तकनीकों का फोकस नहीं है, जिसका अर्थ है कि अनुमानों में कार्बन पदचिह्न के एक प्रमुख योगदानकर्ता को नजरअंदाज किया जा रहा है। जाहिर है, एससीआई कार्बन तीव्रता की अधिक संपूर्ण और विश्वसनीय गणना प्रदान करता है।
एआई मॉडल प्रशिक्षण अक्सर क्लाउड कंप्यूट इंस्टेंसेस पर आयोजित किया जाता है, क्योंकि क्लाउड इसे लचीला, सुलभ और लागत-कुशल बनाता है। क्लाउड कंप्यूटिंग बड़े पैमाने पर एआई मॉडल को तैनात करने और प्रशिक्षित करने के लिए बुनियादी ढांचा और संसाधन प्रदान करता है। इसीलिए क्लाउड कंप्यूटिंग पर मॉडल प्रशिक्षण धीरे-धीरे बढ़ रहा है।
शमन प्रयासों के लिए उपयुक्त क्षेत्रों की पहचान करने के लिए क्लाउड कंप्यूट उदाहरणों की वास्तविक समय कार्बन तीव्रता को मापना महत्वपूर्ण है। ऊर्जा की प्रति इकाई समय-आधारित और स्थान-विशिष्ट सीमांत उत्सर्जन को ध्यान में रखते हुए परिचालन कार्बन उत्सर्जन की गणना करने में मदद मिल सकती है, जैसा कि एक द्वारा किया जाता है 2022 कागज.
An opensource टूल, क्लाउड इंस्टेंस के प्रभाव की गणना करने के लिए क्लाउड कार्बन फ़ुटप्रिंट (CCF) सॉफ़्टवेयर भी उपलब्ध है।
एआई सिस्टम की कार्बन तीव्रता को अनुकूलित करने के 7 तरीके यहां दिए गए हैं।
1. बेहतर, अधिक कुशल कोड लिखें
अनुकूलित कोड ऊर्जा की खपत को कम कर सकते हैं 30 प्रतिशत कम मेमोरी और प्रोसेसर उपयोग के माध्यम से। कार्बन-कुशल कोड लिखने में तेजी से निष्पादन के लिए एल्गोरिदम को अनुकूलित करना, अनावश्यक गणनाओं को कम करना और कम शक्ति के साथ कार्य करने के लिए ऊर्जा-कुशल हार्डवेयर का चयन करना शामिल है।
डेवलपर्स अपने कोड में प्रदर्शन बाधाओं और अनुकूलन के क्षेत्रों की पहचान करने के लिए प्रोफाइलिंग टूल का उपयोग कर सकते हैं। इस प्रक्रिया से अधिक ऊर्जा-कुशल सॉफ़्टवेयर बन सकता है। इसके अलावा, ऊर्जा-जागरूक प्रोग्रामिंग तकनीकों को लागू करने पर विचार करें, जहां कोड को उपलब्ध संसाधनों के अनुकूल बनाने और ऊर्जा-कुशल निष्पादन पथों को प्राथमिकता देने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
2. अधिक कुशल मॉडल चुनें
सही एल्गोरिदम और डेटा संरचना चुनना महत्वपूर्ण है। डेवलपर्स को ऐसे एल्गोरिदम का चयन करना चाहिए जो कम्प्यूटेशनल जटिलता को कम करता है और परिणामस्वरूप, ऊर्जा की खपत को कम करता है। यदि अधिक जटिल मॉडल केवल 3-5% सुधार देता है लेकिन प्रशिक्षित होने में 2-3 गुना अधिक समय लेता है; फिर सरल और तेज़ मॉडल चुनें।
मॉडल आसवन आवश्यक ज्ञान को बरकरार रखते हुए बड़े मॉडलों को छोटे संस्करणों में संघनित करने की एक और तकनीक है ताकि उन्हें अधिक कुशल बनाया जा सके। इसे बड़े मॉडल की नकल करने के लिए एक छोटे मॉडल को प्रशिक्षित करके या तंत्रिका नेटवर्क से अनावश्यक कनेक्शन हटाकर प्राप्त किया जा सकता है।
3. मॉडल पैरामीटर्स को ट्यून करें
दोहरे उद्देश्य अनुकूलन का उपयोग करके मॉडल के लिए हाइपरपैरामीटर को ट्यून करें जो मॉडल के प्रदर्शन (उदाहरण के लिए, सटीकता) और ऊर्जा खपत को संतुलित करता है। यह दोहरा-उद्देश्यपूर्ण दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि आप एक को दूसरे के लिए बलिदान नहीं कर रहे हैं, जिससे आपके मॉडल अधिक कुशल बन जाते हैं।
जैसी तकनीकों का लाभ उठाएं पैरामीटर-कुशल फ़ाइन-ट्यूनिंग (पीईएफटी) जिसका लक्ष्य पारंपरिक फाइन-ट्यूनिंग के समान प्रदर्शन प्राप्त करना है लेकिन प्रशिक्षण योग्य मापदंडों की कम संख्या के साथ। इस दृष्टिकोण में अधिकांश पूर्व-प्रशिक्षित बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को स्थिर रखते हुए मॉडल मापदंडों के एक छोटे उपसमूह को ठीक करना शामिल है, जिसके परिणामस्वरूप कम्प्यूटेशनल संसाधनों और ऊर्जा खपत में महत्वपूर्ण कमी आती है।
4. डेटा को संपीड़ित करें और कम ऊर्जा भंडारण का उपयोग करें
संचारित डेटा की मात्रा को कम करने के लिए डेटा संपीड़न तकनीकों को लागू करें। संपीड़ित डेटा को स्थानांतरित करने के लिए कम ऊर्जा की आवश्यकता होती है और यह डिस्क पर कम जगह घेरता है। मॉडल सर्विंग चरण के दौरान, कैश का उपयोग करने से ऑनलाइन स्टोरेज लेयर पर की जाने वाली कॉल को कम करने में मदद मिल सकती है जिससे कम हो जाएगी
इसके अतिरिक्त, सही भंडारण तकनीक चुनने से महत्वपूर्ण लाभ हो सकते हैं। उदाहरण के लिए. AWS ग्लेशियर एक कुशल डेटा संग्रह समाधान है और यदि डेटा को बार-बार एक्सेस करने की आवश्यकता नहीं है तो यह S3 का उपयोग करने की तुलना में अधिक टिकाऊ दृष्टिकोण हो सकता है।
5. स्वच्छ ऊर्जा पर प्रशिक्षण मॉडल
यदि आप मॉडल प्रशिक्षण के लिए क्लाउड सेवा का उपयोग कर रहे हैं, तो आप गणना संचालित करने के लिए क्षेत्र चुन सकते हैं। ऐसा क्षेत्र चुनें जो इस उद्देश्य के लिए नवीकरणीय ऊर्जा स्रोतों का उपयोग करता हो, और आप उत्सर्जन को कम कर सकते हैं 30 बार. एडब्ल्यूएस ब्लॉग पोस्ट व्यवसाय के लिए अनुकूलन और स्थिरता लक्ष्यों के बीच संतुलन की रूपरेखा तैयार करता है।
दूसरा विकल्प मॉडल को चलाने के लिए उपयुक्त समय का चयन करना है। दिन के निश्चित समय पर; ऊर्जा स्वच्छ है और इस तरह का डेटा सशुल्क सेवा के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है बिजली का नक्शा, जो विभिन्न क्षेत्रों में बिजली की कार्बन तीव्रता के संबंध में वास्तविक समय डेटा और भविष्य की भविष्यवाणियों तक पहुंच प्रदान करता है।
6. मॉडल प्रशिक्षण के लिए विशेष डेटा केंद्रों और हार्डवेयर का उपयोग करें
अधिक कुशल डेटा केंद्र और हार्डवेयर चुनने से कार्बन तीव्रता पर भारी अंतर आ सकता है। एमएल-विशिष्ट डेटा केंद्र और हार्डवेयर हो सकते हैं 1.4-2 और सामान्य की तुलना में 2-5 गुना अधिक ऊर्जा कुशल।
7. AWS Lambda, Azure फ़ंक्शंस जैसे सर्वर रहित परिनियोजन का उपयोग करें
पारंपरिक तैनाती के लिए सर्वर को हमेशा चालू रखना आवश्यक है, जिसका अर्थ है 24×7 ऊर्जा खपत। AWS Lambda और Azure फ़ंक्शंस जैसे सर्वर रहित परिनियोजन न्यूनतम कार्बन तीव्रता के साथ ठीक काम करते हैं।
एआई क्षेत्र तेजी से विकास का अनुभव कर रहा है, जो व्यवसाय और दैनिक अस्तित्व के हर पहलू में व्याप्त है। हालाँकि, यह विस्तार एक लागत पर आता है - एक बढ़ता हुआ कार्बन पदचिह्न जो हमें वैश्विक तापमान वृद्धि को केवल 1 डिग्री सेल्सियस तक सीमित करने के लक्ष्य से दूर ले जाने की धमकी देता है।
यह कार्बन फ़ुटप्रिंट केवल वर्तमान चिंता का विषय नहीं है; इसका प्रभाव पीढ़ियों तक फैल सकता है, जिसका असर उन लोगों पर पड़ेगा जो इसके निर्माण के लिए ज़िम्मेदार नहीं हैं। इसलिए, एआई से संबंधित कार्बन उत्सर्जन को कम करने और इसकी क्षमता के दोहन के लिए स्थायी रास्ते तलाशने के लिए निर्णायक कार्रवाई करना अनिवार्य हो जाता है। यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि एआई का लाभ पर्यावरण और भावी पीढ़ियों की भलाई की कीमत पर न हो।
अंकुर गुप्ता स्थिरता, परिवहन, दूरसंचार और बुनियादी ढांचे के क्षेत्रों में एक दशक के अनुभव के साथ एक इंजीनियरिंग लीडर है; वर्तमान में उबर में इंजीनियरिंग मैनेजर के पद पर हैं। इस भूमिका में, वह उबर के वाहन प्लेटफ़ॉर्म की प्रगति को आगे बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, जो अत्याधुनिक इलेक्ट्रिक और कनेक्टेड वाहनों के एकीकरण के माध्यम से शून्य-उत्सर्जन वाले भविष्य की ओर ले जाता है।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: 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
- :हैस
- :है
- :नहीं
- :कहाँ
- $यूपी
- 1
- 1.3
- 12
- 15% तक
- 2021
- 2030
- 7
- 9
- a
- पहुँच
- पहुँचा
- सुलभ
- लेखा
- हिसाब
- लेखांकन
- शुद्धता
- हासिल
- एसीएम
- प्राप्त
- के पार
- कार्रवाई
- सक्रिय रूप से
- अनुकूलन
- इसके अलावा
- अतिरिक्त
- पता
- को संबोधित
- पर्याप्त रूप से
- उन्नति
- प्रभावित करने वाले
- AI
- एआई मॉडल
- एआई सिस्टम
- आकाशवाणी
- वातानुकूलन
- AL
- एल्गोरिदम
- पहले ही
- भी
- हालांकि
- हमेशा
- वीरांगना
- राशि
- an
- विश्लेषण करती है
- और
- और बुनियादी ढांचे
- अन्य
- आवेदन
- अनुप्रयोगों
- दृष्टिकोण
- हैं
- क्षेत्रों के बारे में जानकारी का उपयोग करके ट्रेडिंग कर सकते हैं।
- चारों ओर
- AS
- At
- प्राप्त
- प्रयास
- लेखकों
- उपलब्ध
- रास्ते
- औसत
- विमानन
- दूर
- एडब्ल्यूएस
- AWS लाम्बा
- नीला
- शेष
- आधारित
- BE
- भालू
- बन
- हो जाता है
- जा रहा है
- लाभ
- बेहतर
- के बीच
- बाधाओं
- लाना
- व्यापार
- लेकिन
- by
- कैश
- गणना
- कॉल
- कर सकते हैं
- क्षमताओं
- कार्बन
- कार्बन उत्सर्जन
- कार्बन पदचिह्न
- मामला
- केंद्र
- कुछ
- परिवर्तन
- प्रभार
- चुनें
- ने दावा किया
- का दावा है
- स्पष्टता
- क्लीनर
- बादल
- बादल कंप्यूटिंग
- कोड
- कोड
- कैसे
- आता है
- वस्तु
- जटिल
- जटिलता
- घटकों
- गणना
- कम्प्यूटेशनल
- संगणना
- गणना करना
- कंप्यूटिंग
- चिंता
- के विषय में
- चिंताओं
- संचालित
- जुड़ा हुआ
- कनेक्शन
- अहम
- इसके फलस्वरूप
- विचार करना
- प्रयुक्त
- खपत
- योगदान
- अंशदाता
- परम्परागत
- निर्माण
- महत्वपूर्ण
- वर्तमान में
- अग्रणी
- दैनिक
- तिथि
- डेटा केन्द्रों
- डेटासेंटर
- दिन
- दशक
- निर्णय
- निर्णायक
- की कमी हुई
- गहरा
- ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना
- मांग
- तैनात
- तैनाती
- बनाया गया
- डेवलपर्स
- अंतर
- विभिन्न
- दिशा
- निपटान
- विविधता
- do
- कर देता है
- डोगे
- डोमेन
- किया
- ड्राइविंग
- दो
- दौरान
- e
- ई एंड टी
- प्रभावी
- कुशल
- प्रयासों
- बिजली
- बिजली
- विद्युत खपत
- बिजली का उपयोग
- एम्बेडेड
- उत्सर्जन
- पर बल दिया
- कार्यरत
- रोजगार
- ऊर्जा
- ऊर्जा की खपत
- अभियांत्रिकी
- सुनिश्चित
- सुनिश्चित
- सुनिश्चित
- वातावरण
- ambiental
- पर्यावरण चिंताओं
- बराबरी
- आवश्यक
- आकलन
- अनुमानित
- ईथर (ईटीएच)
- और भी
- प्रत्येक
- विकसित
- निष्पादन
- मौजूद
- विस्तार
- अनुभव
- सामना
- प्रयोग
- का पता लगाने
- घातीय
- घातांकी बढ़त
- विस्तार
- अतिरिक्त
- फास्ट
- और तेज
- दोषपूर्ण
- कुछ
- आकृति
- आंकड़े
- अंत
- लचीला
- फोकस
- निम्नलिखित
- पदचिह्न
- के लिए
- सूत्र
- आगे
- ढांचा
- अक्सर
- से
- जमे हुए
- कार्यात्मक
- कामकाज
- कार्यों
- आगे
- भविष्य
- लाभ
- गैस
- सामान्य जानकारी
- उत्पन्न
- पीढ़ियों
- वैश्विक
- लक्ष्य
- लक्ष्यों
- GPU
- धीरे - धीरे
- ग्रीनहाउस गैस
- ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन
- ग्रिड
- विकास
- हार्डवेयर
- दोहन
- है
- he
- भारी
- मदद
- इसलिये
- उच्चतर
- रखती है
- तथापि
- HTTPS
- विशाल
- भूखे पेट
- पहचान करना
- आईईए
- if
- प्रभाव
- अनिवार्य
- कार्यान्वयन
- महत्वपूर्ण
- सुधार
- in
- शामिल
- समावेश
- बढ़ना
- वृद्धि हुई
- बढ़ जाती है
- बढ़ती
- उद्योग
- सूचित
- इंफ्रास्ट्रक्चर
- उदाहरण
- उदाहरणों
- एकीकरण
- इंटेल
- हस्तक्षेप
- में
- शामिल
- IT
- आईटी इस
- जेपीजी
- केवल
- केडनगेट्स
- रखना
- ज्ञान
- रंग
- भाषा
- बड़ा
- परत
- नेतृत्व
- नेता
- नेताओं
- प्रमुख
- सीख रहा हूँ
- कम
- पसंद
- सीमित
- लिंक्डइन
- स्थान आधारित
- कम
- मशीन
- यंत्र अधिगम
- बनाया गया
- प्रमुख
- बहुमत
- बनाना
- बनाता है
- निर्माण
- प्रबंधन
- प्रबंधक
- बहुत
- मई..
- साधन
- माप
- मापने
- याद
- के तरीके
- क्रियाविधि
- कम से कम
- कम से कम
- कम करना
- शमन
- ML
- आदर्श
- मॉडल
- अधिक
- अधिक कुशल
- चाहिए
- आवश्यकता
- की जरूरत है
- नेटवर्क
- तंत्रिका
- तंत्रिका नेटवर्क
- फिर भी
- नहीं
- संख्या
- Nvidia
- पर
- of
- ऑफर
- अक्सर
- on
- ONE
- लोगों
- ऑनलाइन
- केवल
- संचालित
- परिचालन
- संचालन
- समयोचित
- इष्टतमीकरण
- ऑप्टिमाइज़ करें
- के अनुकूलन के
- विकल्प
- or
- अन्य
- रूपरेखा
- शांति
- प्रदत्त
- काग़ज़
- पैरामीटर
- पथ
- पीडीएफ
- प्रति
- प्रतिशत
- निष्पादन
- प्रदर्शन
- पीटर
- चरण
- चुनना
- केंद्रीय
- मंच
- प्लेटो
- प्लेटो डेटा इंटेलिजेंस
- प्लेटोडाटा
- निभाता
- स्थिति
- अधिकारी
- संभावित
- बिजली
- शक्ति
- ठीक
- भविष्यवाणियों
- वर्तमान
- दबाव
- मुख्यत
- प्राथमिकता
- प्रक्रिया
- प्रसंस्करण
- प्रोसेसर
- रूपरेखा
- प्रोग्रामिंग
- प्रगति
- प्रेरित करना
- प्रदान करता है
- उद्देश्य
- रैम
- वास्तविक समय
- वास्तविक समय डाटा
- को कम करने
- घटी
- को कम करने
- कटौती
- संदर्भित करता है
- परिष्कृत
- के बारे में
- क्षेत्र
- क्षेत्रों
- विश्वसनीय
- भरोसा करना
- हटाने
- अक्षय
- अक्षय ऊर्जा
- नतीजों
- का प्रतिनिधित्व करता है
- की आवश्यकता होती है
- की आवश्यकता होती है
- अनुसंधान
- उपयुक्त संसाधन चुनें
- जिम्मेदारी
- परिणाम
- जिसके परिणामस्वरूप
- परिणाम
- बनाए रखने की
- सही
- भूमिका
- रन
- s
- त्याग
- कहा
- स्केल
- एससीआई
- सेक्टर
- का चयन
- संवेदनशीलता
- सर्वर
- serverless
- सेवा
- सेवारत
- Share
- चाहिए
- दिखाता है
- महत्वपूर्ण
- काफी
- समान
- के बाद से
- एक
- छोटा
- छोटे
- सॉफ्टवेयर
- समाधान
- सूत्रों का कहना है
- अंतरिक्ष
- तनाव
- विशेषीकृत
- विभाजित
- रास्ते पर लाना
- कदम
- फिर भी
- रुकें
- भंडारण
- रणनीतियों
- संरचनाओं
- विषय
- पर्याप्त
- ऐसा
- उपयुक्त
- श्रेष्ठ
- आसपास के
- स्थिरता
- स्थायी
- प्रणाली
- सिस्टम
- T
- लेना
- लेता है
- कार्य
- कार्य
- तकनीक
- तकनीक
- टेक्नोलॉजी
- दूरसंचार
- से
- कि
- RSI
- लेकिन हाल ही
- उन
- फिर
- वहाँ।
- जिसके चलते
- इसलिये
- इन
- वे
- इसका
- उन
- की धमकी
- यहाँ
- इस प्रकार
- पहर
- बार
- टाइटन
- सेवा मेरे
- साधन
- उपकरण
- की ओर
- परंपरागत
- रेलगाड़ी
- प्रशिक्षित
- प्रशिक्षण
- स्थानांतरण
- परिवहन
- प्रवृत्ति
- दो
- Uber
- दुर्भाग्य से
- इकाई
- भिन्न
- अद्वितीय
- अभूतपूर्व
- us
- प्रयोग
- उपयोग
- का उपयोग करता है
- का उपयोग
- वैध
- वाहन
- महत्वपूर्ण
- तरीके
- क्या
- जहाँ तक
- कौन कौन से
- जब
- कौन
- किसका
- क्यों
- मर्जी
- बुद्धिमत्ता
- साथ में
- काम
- लिखना
- लिख रहे हैं
- X
- पैदावार
- इसलिए आप
- आपका
- जेफिरनेट