รูปภาพโดยบรรณาธิการ
แอปพลิเคชัน AI มีความสามารถในการคำนวณที่ไม่มีใครเทียบได้ ซึ่งสามารถขับเคลื่อนความก้าวหน้าได้อย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน อย่างไรก็ตาม เครื่องมือเหล่านี้ต้องอาศัยศูนย์ข้อมูลที่ใช้พลังงานมากในการดำเนินงาน ส่งผลให้ขาดความอ่อนไหวด้านพลังงานซึ่งมีส่วนสำคัญต่อการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ น่าประหลาดใจที่แอปพลิเคชัน AI เหล่านี้มีส่วนสำคัญอยู่แล้ว เพื่อ 2.5 3.7 เปอร์เซ็นต์ของการปล่อยก๊าซเรือนกระจกทั่วโลก ซึ่งสูงกว่าการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากอุตสาหกรรมการบิน
และน่าเสียดายที่รอยเท้าคาร์บอนนี้กำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว
ในปัจจุบัน ความต้องการเร่งด่วนคือการวัดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ของแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง ดังที่เน้นย้ำโดยภูมิปัญญาของ Peter Drucker ที่ว่า “คุณไม่สามารถจัดการสิ่งที่คุณวัดไม่ได้” ปัจจุบัน ยังขาดความชัดเจนอย่างมีนัยสำคัญในการระบุจำนวนผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของ AI โดยที่ตัวเลขที่แม่นยำยังหลบเลี่ยงเราอยู่
นอกเหนือจากการวัดปริมาณการปล่อยก๊าซคาร์บอนแล้ว ผู้นำอุตสาหกรรม AI จะต้องมุ่งเน้นที่การเพิ่มประสิทธิภาพอย่างจริงจัง แนวทางสองประการนี้มีความสำคัญต่อการจัดการข้อกังวลด้านสิ่งแวดล้อมที่เกี่ยวข้องกับแอปพลิเคชัน AI และรับประกันเส้นทางที่ยั่งยืนยิ่งขึ้น
การใช้แมชชีนเลิร์นนิงที่เพิ่มขึ้นจำเป็นต้องอาศัยศูนย์ข้อมูลที่เพิ่มขึ้น ซึ่งหลายแห่งต้องการพลังงานมากจึงทำให้เกิดการปล่อยก๊าซคาร์บอนอย่างมีนัยสำคัญ ปริมาณการใช้ไฟฟ้าทั่วโลกโดยศูนย์ข้อมูลมีจำนวน 0.9 เป็นร้อยละ 1.3 ใน 2021
A การศึกษา 2021 คาดการณ์ว่าการใช้งานนี้จะเพิ่มขึ้นเป็นร้อยละ 1.86 ภายในปี 2030 นี้ คิด แสดงถึงแนวโน้มความต้องการพลังงานที่เพิ่มขึ้นเนื่องจากศูนย์ข้อมูล
© แนวโน้มการใช้พลังงานและส่วนแบ่งการใช้ศูนย์ข้อมูล
ยิ่งใช้พลังงานมากเท่าไร ปริมาณการปล่อยก๊าซคาร์บอนก็จะยิ่งสูงขึ้นตามไปด้วย ศูนย์ข้อมูลจะร้อนขึ้นในระหว่างการประมวลผล และอาจเกิดข้อผิดพลาดและแม้กระทั่งหยุดทำงานเนื่องจากความร้อนสูงเกินไป ดังนั้นพวกมันจึงต้องการความเย็นซึ่งต้องใช้พลังงานเพิ่มเติม รอบๆ ร้อยละ 40 ของไฟฟ้าที่ศูนย์ข้อมูลใช้นั้นใช้สำหรับเครื่องปรับอากาศ
เนื่องจากการใช้งาน AI มีจำนวนเพิ่มขึ้น จึงจำเป็นต้องคำนึงถึงความเข้มข้นของคาร์บอนของเครื่องมือเหล่านี้ด้วย ในปัจจุบัน การวิจัยในหัวข้อนี้จำกัดอยู่เพียงการวิเคราะห์แบบจำลองบางส่วนเท่านั้น และไม่ได้ระบุถึงความหลากหลายของแบบจำลองดังกล่าวอย่างเพียงพอ
ต่อไปนี้เป็นวิธีการที่ได้รับการพัฒนาและเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพบางส่วนในการคำนวณความเข้มข้นของคาร์บอนของระบบ AI
ความเข้มของคาร์บอนซอฟต์แวร์ (SCI) มาตรฐาน เป็นแนวทางที่มีประสิทธิภาพในการประมาณความเข้มข้นของคาร์บอนของระบบ AI ต่างจากวิธีการทั่วไปที่ใช้แนวทางการบัญชีคาร์บอนโดยระบุแหล่งที่มา แต่ใช้วิธีการคำนวณที่ตามมา
แนวทางที่ตามมาพยายามที่จะคำนวณการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในการปล่อยก๊าซเรือนกระจกที่เกิดจากการแทรกแซงหรือการตัดสินใจ เช่น การตัดสินใจที่จะสร้างหน่วยพิเศษ ในขณะที่การระบุแหล่งที่มาหมายถึงข้อมูลความเข้มข้นเฉลี่ยทางบัญชีหรือสินค้าคงคลังคงที่ของการปล่อยก๊าซ
A กระดาษ เรื่อง “การวัดความเข้มของคาร์บอนของ AI ในอินสแตนซ์คลาวด์” โดย Jesse Doge และคณะ ได้ใช้วิธีการนี้เพื่อนำมาวิจัยที่มีข้อมูลมากขึ้น เนื่องจากมีการฝึกอบรมโมเดล AI จำนวนมากบนอินสแตนซ์การประมวลผลบนคลาวด์ จึงอาจเป็นเฟรมเวิร์กที่ถูกต้องในการคำนวณการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ของโมเดล AI บทความนี้จะปรับแต่งสูตร SCI สำหรับการประมาณค่าเช่น:
ซึ่งได้รับการขัดเกลาจาก:
ที่ได้มาจาก
ที่:
E: พลังงานที่ใช้โดยระบบซอฟต์แวร์ โดยส่วนใหญ่เป็นหน่วยประมวลผลกราฟิก-GPU ซึ่งเป็นฮาร์ดแวร์ ML เฉพาะทาง
I: การปล่อยก๊าซคาร์บอนส่วนเพิ่มตามสถานที่ตั้งโดยกริดที่จ่ายพลังงานให้กับศูนย์ข้อมูล
M: คาร์บอนที่ฝังหรือรวมอยู่ ซึ่งเป็นคาร์บอนที่ปล่อยออกมาระหว่างการใช้งาน การสร้าง และการกำจัดฮาร์ดแวร์
R: หน่วยการทำงาน ซึ่งในกรณีนี้คืองานฝึกอบรมการเรียนรู้ของเครื่องหนึ่งงาน
C= O+M โดยที่ O เท่ากับ E*I
บทความนี้ใช้สูตรในการประมาณการใช้ไฟฟ้าของอินสแตนซ์ระบบคลาวด์เดียว ในระบบ ML ที่ใช้การเรียนรู้เชิงลึก ปริมาณการใช้ไฟฟ้าส่วนใหญ่เป็นของ GPU ซึ่งรวมอยู่ในสูตรนี้ พวกเขาฝึกโมเดลฐาน BERT โดยใช้ NVIDIA TITAN X GPU ตัวเดียว (12 GB) ในเซิร์ฟเวอร์สินค้าโภคภัณฑ์ที่มี CPU Intel Xeon E5-2630 v3 (2.4GHz) สองตัวและ RAM 256GB (16x16GB DIMM) เพื่อทดลองการใช้สูตรนี้ รูปต่อไปนี้แสดงผลการทดลองนี้:
© การใช้พลังงานและการแบ่งระหว่างส่วนประกอบต่างๆ ของเซิร์ฟเวอร์
GPU อ้างว่า 74 เปอร์เซ็นต์ของการใช้พลังงาน แม้ว่าผู้เขียนรายงานจะยังคงอ้างว่าเป็นการดูถูกดูแคลน แต่การรวม GPU ถือเป็นก้าวไปในทิศทางที่ถูกต้อง เทคนิคการประมาณค่าแบบเดิมๆ ไม่ได้เป็นจุดสนใจ ซึ่งหมายความว่าปัจจัยหลักที่ทำให้เกิดรอยเท้าคาร์บอนจะถูกมองข้ามไปในการประมาณค่า เห็นได้ชัดว่า SCI ให้การคำนวณความเข้มข้นของคาร์บอนที่เป็นประโยชน์และเชื่อถือได้มากขึ้น
การฝึกโมเดล AI มักดำเนินการบนอินสแตนซ์การประมวลผลบนคลาวด์ เนื่องจากระบบคลาวด์ทำให้มีความยืดหยุ่น เข้าถึงได้ และคุ้มต้นทุน การประมวลผลแบบคลาวด์มอบโครงสร้างพื้นฐานและทรัพยากรเพื่อปรับใช้และฝึกอบรมโมเดล AI ในวงกว้าง นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมการฝึกอบรมโมเดลเกี่ยวกับการประมวลผลแบบคลาวด์จึงค่อยๆ เพิ่มขึ้น
สิ่งสำคัญคือต้องวัดความเข้มข้นของคาร์บอนแบบเรียลไทม์ของอินสแตนซ์การประมวลผลบนคลาวด์เพื่อระบุพื้นที่ที่เหมาะสมสำหรับความพยายามในการบรรเทาผลกระทบ การบัญชีการปล่อยก๊าซส่วนเพิ่มตามเวลาและเฉพาะสถานที่ต่อหน่วยพลังงานสามารถช่วยคำนวณการปล่อยก๊าซคาร์บอนในการดำเนินงานได้ ซึ่งทำได้โดย กระดาษ 2022.
An โอเพ่นซอร์ส นอกจากนี้ ยังมีซอฟต์แวร์ Cloud Carbon Footprint (CCF) เพื่อคำนวณผลกระทบของอินสแตนซ์คลาวด์อีกด้วย
ต่อไปนี้เป็น 7 วิธีในการปรับความเข้มของคาร์บอนของระบบ AI ให้เหมาะสม
1. เขียนโค้ดได้ดีขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
รหัสที่ปรับให้เหมาะสมสามารถลดการใช้พลังงานได้โดย ร้อยละ 30 เนื่องจากการใช้หน่วยความจำและโปรเซสเซอร์ลดลง การเขียนโค้ดแบบประหยัดพลังงานเกี่ยวข้องกับการปรับอัลกอริธึมให้เหมาะสมเพื่อการดำเนินการที่รวดเร็วขึ้น ลดการคำนวณที่ไม่จำเป็น และการเลือกฮาร์ดแวร์ประหยัดพลังงานเพื่อทำงานโดยใช้พลังงานน้อยลง
นักพัฒนาสามารถใช้เครื่องมือสร้างโปรไฟล์เพื่อระบุจุดคอขวดของประสิทธิภาพและพื้นที่สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพในโค้ดของตน กระบวนการนี้สามารถนำไปสู่ซอฟต์แวร์ที่ประหยัดพลังงานมากขึ้น นอกจากนี้ ให้พิจารณาใช้เทคนิคการเขียนโปรแกรมที่คำนึงถึงพลังงาน โดยที่โค้ดได้รับการออกแบบให้ปรับให้เข้ากับทรัพยากรที่มีอยู่ และจัดลำดับความสำคัญของเส้นทางการดำเนินการที่ประหยัดพลังงาน
2. เลือกรุ่นที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
การเลือกอัลกอริธึมและโครงสร้างข้อมูลที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญ นักพัฒนาควรเลือกใช้อัลกอริธึมที่ลดความซับซ้อนในการคำนวณให้เหลือน้อยที่สุด และส่งผลให้สิ้นเปลืองพลังงานด้วย หากโมเดลที่ซับซ้อนมากขึ้นให้ผลการปรับปรุงเพียง 3-5% แต่ใช้เวลาในการฝึกอบรมมากขึ้น 2-3 เท่า จากนั้นเลือกรุ่นที่ง่ายกว่าและเร็วกว่า
การกลั่นแบบจำลองเป็นอีกเทคนิคหนึ่งในการย่อแบบจำลองขนาดใหญ่ให้เป็นเวอร์ชันเล็กเพื่อให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยยังคงรักษาความรู้ที่จำเป็นไว้ สามารถทำได้โดยการฝึกโมเดลขนาดเล็กเพื่อเลียนแบบโมเดลขนาดใหญ่ หรือลบการเชื่อมต่อที่ไม่จำเป็นออกจากโครงข่ายประสาทเทียม
3. ปรับแต่งพารามิเตอร์โมเดล
ปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์สำหรับโมเดลโดยใช้การปรับให้เหมาะสมแบบสองวัตถุประสงค์เพื่อสร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพของโมเดล (เช่น ความแม่นยำ) และการใช้พลังงาน แนวทางแบบสองวัตถุประสงค์นี้ช่วยให้แน่ใจว่าคุณจะไม่เสียสละสิ่งหนึ่งเพื่ออีกสิ่งหนึ่ง ทำให้แบบจำลองของคุณมีประสิทธิภาพมากขึ้น
เทคนิคการใช้ประโยชน์จากเช่น การปรับแต่งแบบละเอียดอย่างมีประสิทธิภาพด้วยพารามิเตอร์ (PEFT) ซึ่งมีเป้าหมายเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่คล้ายกับการปรับแต่งแบบละเอียดแบบดั้งเดิม แต่มีพารามิเตอร์ที่ฝึกได้จำนวนลดลง แนวทางนี้เกี่ยวข้องกับการปรับแต่งชุดย่อยเล็กๆ ของพารามิเตอร์โมเดล ในขณะที่ยังคงรักษาโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าไว้ส่วนใหญ่ไว้ ส่งผลให้ทรัพยากรการคำนวณและการใช้พลังงานลดลงอย่างมาก
4. บีบอัดข้อมูลและใช้ที่เก็บข้อมูลพลังงานต่ำ
ใช้เทคนิคการบีบอัดข้อมูลเพื่อลดปริมาณข้อมูลที่ส่ง ข้อมูลที่บีบอัดใช้พลังงานน้อยกว่าในการถ่ายโอน และใช้พื้นที่บนดิสก์น้อยกว่า ในระหว่างขั้นตอนการให้บริการโมเดล การใช้แคชสามารถช่วยลดการเรียกไปยังเลเยอร์พื้นที่จัดเก็บข้อมูลออนไลน์ได้ ซึ่งจะช่วยลดจำนวนลงได้
นอกจากนี้ การเลือกเทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลที่เหมาะสมอาจส่งผลให้เกิดประโยชน์อย่างมาก สำหรับเช่น AWS Glacier เป็นโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและเป็นแนวทางที่ยั่งยืนมากกว่าการใช้ S3 หากไม่จำเป็นต้องเข้าถึงข้อมูลบ่อยๆ
5. ฝึกโมเดลเกี่ยวกับพลังงานที่สะอาดขึ้น
หากคุณกำลังใช้บริการคลาวด์สำหรับการฝึกโมเดล คุณสามารถเลือกภูมิภาคเพื่อดำเนินการคำนวณได้ เลือกภูมิภาคที่ใช้แหล่งพลังงานหมุนเวียนเพื่อจุดประสงค์นี้ และคุณสามารถลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกได้สูงสุดถึง ครั้ง 30. อ.ว.ส โพสต์บล็อก สรุปความสมดุลระหว่างการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับธุรกิจและเป้าหมายความยั่งยืน
อีกทางเลือกหนึ่งคือการเลือกเวลาที่เหมาะสมในการรันโมเดล ในบางช่วงเวลาของวัน พลังงานสะอาดขึ้นและข้อมูลดังกล่าวสามารถรับได้ผ่านบริการแบบชำระเงินเช่น แผนที่การไฟฟ้าซึ่งนำเสนอการเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์และการคาดการณ์ในอนาคตเกี่ยวกับความเข้มข้นของคาร์บอนในการผลิตไฟฟ้าในภูมิภาคต่างๆ
6. ใช้ศูนย์ข้อมูลและฮาร์ดแวร์เฉพาะสำหรับการฝึกโมเดล
การเลือกศูนย์ข้อมูลและฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นสามารถสร้างความแตกต่างอย่างมากต่อความเข้มข้นของคาร์บอน ศูนย์ข้อมูลและฮาร์ดแวร์เฉพาะของ ML สามารถทำได้ 1.4-2 และประหยัดพลังงานมากกว่าทั่วไป 2-5 เท่า
7. ใช้การปรับใช้แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ เช่น AWS Lambda, Azure Functions
การใช้งานแบบเดิมกำหนดให้เซิร์ฟเวอร์ต้องเปิดตลอดเวลา ซึ่งหมายถึงการใช้พลังงานตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน การปรับใช้แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ เช่น ฟังก์ชัน AWS Lambda และ Azure ทำงานได้ดีโดยมีความเข้มข้นของคาร์บอนน้อยที่สุด
ภาคส่วน AI กำลังประสบกับการเติบโตแบบทวีคูณ ซึ่งแทรกซึมอยู่ในทุกแง่มุมของธุรกิจและการดำรงอยู่ในชีวิตประจำวัน อย่างไรก็ตาม การขยายตัวนี้ต้องแลกมาด้วยต้นทุน ซึ่งก็คือรอยเท้าคาร์บอนที่เพิ่มขึ้นซึ่งคุกคามที่จะพาเราออกห่างจากเป้าหมายในการจำกัดการเพิ่มอุณหภูมิโลกให้เหลือเพียง 1°C
รอยเท้าคาร์บอนนี้ไม่ได้เป็นเพียงความกังวลในปัจจุบันเท่านั้น ผลสะท้อนกลับอาจขยายออกไปหลายชั่วอายุคน ส่งผลกระทบต่อผู้ที่ไม่มีส่วนรับผิดชอบต่อการสร้างสรรค์มัน ดังนั้นจึงจำเป็นที่จะต้องดำเนินการอย่างเด็ดขาดเพื่อลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนที่เกี่ยวข้องกับ AI และสำรวจช่องทางที่ยั่งยืนเพื่อควบคุมศักยภาพของมัน สิ่งสำคัญคือต้องแน่ใจว่าประโยชน์ของ AI จะไม่ส่งผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมและความเป็นอยู่ที่ดีของคนรุ่นอนาคต
Ankur Gupta เป็นผู้นำด้านวิศวกรรมที่มีประสบการณ์นับทศวรรษในด้านความยั่งยืน การขนส่ง โทรคมนาคม และโครงสร้างพื้นฐาน ปัจจุบันดำรงตำแหน่งผู้จัดการฝ่ายวิศวกรรมที่ Uber ในบทบาทนี้ เขามีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนความก้าวหน้าของแพลตฟอร์มยานพาหนะของ Uber ซึ่งเป็นผู้นำในการมุ่งสู่อนาคตที่ไร้การปล่อยมลพิษผ่านการบูรณาการยานพาหนะไฟฟ้าและการเชื่อมต่อที่ล้ำสมัย
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: 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
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- $ ขึ้น
- 1
- 1.3
- 12
- 15%
- 2021
- 2030
- 7
- 9
- a
- เข้า
- Accessed
- สามารถเข้าถึงได้
- ลงชื่อเข้าใช้
- คิด
- การบัญชี
- ความถูกต้อง
- ประสบความสำเร็จ
- พลอากาศเอก
- ที่ได้มา
- ข้าม
- การปฏิบัติ
- อย่างกระตือรือร้น
- ปรับ
- นอกจากนี้
- เพิ่มเติม
- ที่อยู่
- ที่อยู่
- อย่างเพียงพอ
- ความก้าวหน้า
- น่าสงสาร
- AI
- โมเดล AI
- ระบบ AI
- AIR
- เครื่องปรับอากาศ
- AL
- อัลกอริทึม
- แล้ว
- ด้วย
- แม้ว่า
- เสมอ
- อเมซอน
- จำนวน
- an
- วิเคราะห์
- และ
- และโครงสร้างพื้นฐาน
- อื่น
- การใช้งาน
- การใช้งาน
- เข้าใกล้
- เป็น
- พื้นที่
- รอบ
- AS
- At
- บรรลุ
- ความพยายามในการ
- ผู้เขียน
- ใช้ได้
- ลู่ทาง
- เฉลี่ย
- การบิน
- ไป
- AWS
- AWS แลมบ์ดา
- สีฟ้า
- ยอดคงเหลือ
- ตาม
- BE
- หมี
- กลายเป็น
- จะกลายเป็น
- กำลัง
- ประโยชน์ที่ได้รับ
- ดีกว่า
- ระหว่าง
- คอขวด
- นำมาซึ่ง
- ธุรกิจ
- แต่
- by
- แคช
- คำนวณ
- โทร
- CAN
- ความสามารถในการ
- คาร์บอน
- การปล่อยก๊าซคาร์บอน
- รอยเท้าคาร์บอน
- กรณี
- ศูนย์
- บาง
- เปลี่ยนแปลง
- รับผิดชอบ
- Choose
- อ้างว่า
- การเรียกร้อง
- ความชัดเจน
- ทำความสะอาด
- เมฆ
- คอมพิวเตอร์เมฆ
- รหัส
- รหัส
- อย่างไร
- มา
- สินค้า
- ซับซ้อน
- ความซับซ้อน
- ส่วนประกอบ
- การคำนวณ
- การคำนวณ
- การคำนวณ
- คำนวณ
- การคำนวณ
- กังวล
- เกี่ยวกับ
- ความกังวลเกี่ยวกับ
- ดำเนินการ
- งานที่เชื่อมต่อ
- การเชื่อมต่อ
- เป็นผลสืบเนื่อง
- ดังนั้น
- พิจารณา
- ถูกใช้
- การบริโภค
- ก่อ
- ผู้สนับสนุน
- ตามธรรมเนียม
- การสร้าง
- สำคัญมาก
- ขณะนี้
- ตัดขอบ
- ประจำวัน
- ข้อมูล
- ศูนย์ข้อมูล
- ศูนย์ข้อมูล
- วัน
- ทศวรรษ
- การตัดสินใจ
- แตกหัก
- ลดลง
- ลึก
- การเรียนรู้ลึก ๆ
- ความต้องการ
- ปรับใช้
- การใช้งาน
- ได้รับการออกแบบ
- นักพัฒนา
- ความแตกต่าง
- ต่าง
- ทิศทาง
- การกำจัด
- ความหลากหลาย
- do
- ทำ
- Doge
- โดเมน
- ทำ
- การขับขี่
- สอง
- ในระหว่าง
- e
- E&T
- มีประสิทธิภาพ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- ความพยายาม
- ติดตั้งระบบไฟฟ้า
- กระแสไฟฟ้า
- ปริมาณการใช้ไฟฟ้า
- การใช้ไฟฟ้า
- ที่ฝัง
- ปล่อยก๊าซเรือนกระจก
- เน้น
- การจ้างงาน
- พนักงาน
- พลังงาน
- การใช้พลังงาน
- ชั้นเยี่ยม
- ทำให้มั่นใจ
- เพื่อให้แน่ใจ
- การสร้างความมั่นใจ
- สิ่งแวดล้อม
- สิ่งแวดล้อม
- ความกังวลด้านสิ่งแวดล้อม
- เท่ากับ
- จำเป็น
- ประมาณการ
- ประมาณ
- อีเธอร์ (ETH)
- แม้
- ทุกๆ
- วิวัฒน์
- การปฏิบัติ
- ที่มีอยู่
- การขยายตัว
- ประสบการณ์
- ประสบ
- การทดลอง
- สำรวจ
- ที่ชี้แจง
- การเจริญเติบโต
- ขยายออก
- พิเศษ
- FAST
- เร็วขึ้น
- ความผิดพลาด
- สองสาม
- รูป
- ตัวเลข
- ปลาย
- มีความยืดหยุ่น
- โฟกัส
- ดังต่อไปนี้
- รอยพระบาท
- สำหรับ
- สูตร
- ข้างหน้า
- กรอบ
- มัก
- ราคาเริ่มต้นที่
- แช่แข็ง
- การทำงาน
- การทำงาน
- ฟังก์ชั่น
- ต่อไป
- อนาคต
- กําไร
- GAS
- General
- สร้าง
- ชั่วอายุคน
- เหตุการณ์ที่
- เป้าหมาย
- เป้าหมาย
- GPU
- ค่อยๆ
- ก๊าซเรือนกระจก
- การปล่อยก๊าซเรือนกระจก
- ตะแกรง
- การเจริญเติบโต
- ฮาร์ดแวร์
- การควบคุม
- มี
- he
- หนัก
- ช่วย
- ด้วยเหตุนี้
- สูงกว่า
- ถือ
- อย่างไรก็ตาม
- HTTPS
- ใหญ่
- หิว
- แยกแยะ
- IEA
- if
- ส่งผลกระทบ
- ความจำเป็น
- การดำเนินการ
- สำคัญ
- การปรับปรุง
- in
- รวม
- รวม
- เพิ่ม
- เพิ่มขึ้น
- เพิ่มขึ้น
- ที่เพิ่มขึ้น
- อุตสาหกรรม
- แจ้ง
- โครงสร้างพื้นฐาน
- ตัวอย่าง
- อินสแตนซ์
- บูรณาการ
- อินเทล
- การแทรกแซง
- เข้าไป
- ที่เกี่ยวข้องกับการ
- IT
- ITS
- jpg
- เพียงแค่
- KD นักเก็ต
- การเก็บรักษา
- ความรู้
- ไม่มี
- ภาษา
- ใหญ่
- ชั้น
- นำ
- ผู้นำ
- ผู้นำ
- ชั้นนำ
- การเรียนรู้
- น้อยลง
- กดไลก์
- ถูก จำกัด
- ตามตำแหน่ง
- ลด
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำ
- สำคัญ
- ส่วนใหญ่
- ทำ
- ทำให้
- การทำ
- จัดการ
- ผู้จัดการ
- หลาย
- อาจ..
- วิธี
- วัด
- การวัด
- หน่วยความจำ
- วิธีการ
- ระเบียบวิธี
- ต่ำสุด
- ลด
- บรรเทา
- การบรรเทา
- ML
- แบบ
- โมเดล
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มีประสิทธิภาพมากขึ้น
- ต้อง
- จำเป็นต้อง
- ความต้องการ
- เครือข่าย
- ประสาท
- เครือข่ายประสาท
- แต่
- ไม่
- จำนวน
- Nvidia
- ครอบครอง
- of
- เสนอ
- มักจะ
- on
- ONE
- คน
- ออนไลน์
- เพียง
- ทำงาน
- การดำเนินงาน
- การดำเนินการ
- ทันเวลา
- การเพิ่มประสิทธิภาพ
- เพิ่มประสิทธิภาพ
- การเพิ่มประสิทธิภาพ
- ตัวเลือกเสริม (Option)
- or
- อื่นๆ
- โครงร่าง
- ก้าว
- ต้องจ่าย
- กระดาษ
- พารามิเตอร์
- เส้นทาง
- รูปแบบไฟล์ PDF
- ต่อ
- เปอร์เซ็นต์
- ดำเนินการ
- การปฏิบัติ
- พีเตอร์
- ระยะ
- เลือก
- เป็นจุดสำคัญ
- เวที
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- เล่น
- ตำแหน่ง
- มี
- ที่มีศักยภาพ
- อำนาจ
- powering
- จำเป็นต้อง
- การคาดการณ์
- นำเสนอ
- การกด
- ส่วนใหญ่
- จัดลำดับความสำคัญ
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- หน่วยประมวลผล
- โปรไฟล์
- การเขียนโปรแกรม
- ความคืบหน้า
- ขับเคลื่อน
- ให้
- วัตถุประสงค์
- แรม
- เรียลไทม์
- ข้อมูลตามเวลาจริง
- ลด
- ลดลง
- ลด
- ลด
- หมายถึง
- กลั่น
- เกี่ยวกับ
- ภูมิภาค
- ภูมิภาค
- น่าเชื่อถือ
- วางใจ
- ลบ
- ทดแทน
- พลังงานทดแทน
- ผลกระทบ
- แสดงให้เห็นถึง
- ต้องการ
- ต้อง
- การวิจัย
- แหล่งข้อมูล
- ความรับผิดชอบ
- ผล
- ส่งผลให้
- ผลสอบ
- การรักษา
- ขวา
- บทบาท
- วิ่ง
- s
- เสียสละ
- กล่าวว่า
- ขนาด
- SCI
- ภาค
- การเลือก
- ความไว
- เซิร์ฟเวอร์
- serverless
- บริการ
- การให้บริการ
- Share
- น่า
- แสดงให้เห็นว่า
- สำคัญ
- อย่างมีความหมาย
- คล้ายคลึงกัน
- ตั้งแต่
- เดียว
- เล็ก
- มีขนาดเล็กกว่า
- ซอฟต์แวร์
- ทางออก
- แหล่งที่มา
- ช่องว่าง
- ความตึงเครียด
- เฉพาะ
- แยก
- คัดท้าย
- ขั้นตอน
- ยังคง
- หยุด
- การเก็บรักษา
- กลยุทธ์
- โครงสร้าง
- หรือ
- เป็นกอบเป็นกำ
- อย่างเช่น
- เหมาะสม
- ที่เหนือกว่า
- ที่ล้อมรอบ
- การพัฒนาอย่างยั่งยืน
- ที่ยั่งยืน
- ระบบ
- ระบบ
- T
- เอา
- ใช้เวลา
- งาน
- งาน
- เทคนิค
- เทคนิค
- เทคโนโลยี
- การสื่อสารโทรคมนาคม
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- แล้วก็
- ที่นั่น
- ดังนั้น
- ดังนั้น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- นี้
- เหล่านั้น
- ขู่
- ตลอด
- ดังนั้น
- เวลา
- ครั้ง
- ยักษ์
- ไปยัง
- เครื่องมือ
- เครื่องมือ
- ไปทาง
- แบบดั้งเดิม
- รถไฟ
- ผ่านการฝึกอบรม
- การฝึกอบรม
- โอน
- การขนส่ง
- เทรนด์
- สอง
- Uber
- น่าเสียดาย
- หน่วย
- แตกต่าง
- หาตัวจับยาก
- เป็นประวัติการณ์
- us
- การใช้
- ใช้
- ใช้
- การใช้
- ถูกต้อง
- ยานพาหนะ
- จำเป็น
- วิธี
- อะไร
- แต่ทว่า
- ที่
- ในขณะที่
- WHO
- ใคร
- ทำไม
- จะ
- ภูมิปัญญา
- กับ
- งาน
- เขียน
- การเขียน
- X
- อัตราผลตอบแทน
- เธอ
- ของคุณ
- ลมทะเล