Il dibattito sul consumo energetico dei sistemi AI non \u00e8 solo una questione politica. I centri dati e l’hardware altamente scalato consumano enormi quantit\u00e0 di energia e il costante aumento delle dimensioni dei modelli aggrava ulteriormente questa tendenza. “Non possiamo scalare all’infinito”, spiega Klimovic, “quindi la ricerca di soluzioni pi\u00f9 sostenibili \u00e8 essenziale”<\/p>\n\n\n\n\n\n
Architetture di modelli economici Le GPU sono preziose, ma spesso inutilizzate Efficienza attraverso framework intelligenti Sailor<\/em> \u00e8 una piattaforma che parallelizza automaticamente i lavori di formazione tramite GPU, aumentando cos\u00ec l’efficienza della GPU.<\/p>\n\n\n\n\n\n Modyn e Mixtera<\/em> sono sistemi di selezione dei dati pi\u00f9 intelligenti, che addestrano i modelli pi\u00f9 velocemente e con meno dati.<\/p>\n\n\n\n\n\n DeltaZip<\/em> \u00e8 una piattaforma che gestisce in modo efficiente le varianti di modello perfezionate. Comprime le differenze tra i modelli (“delta”), riducendo i tempi di caricamento e rendendo l’inferenza pi\u00f9 veloce ed efficiente in termini di risorse.<\/p>\n\n\n\n\n\n Sostenibilit\u00e0 nella formazione e nell’inferenza Libert\u00e0 accademica e scienza aperta La rivoluzione dell’AI sar\u00e0 sostenibile solo se l’efficienza diventer\u00e0 il principio guida. Negli algoritmi, nell’hardware e nelle architetture di sistema. Progetti come Sailor, Modyn e DeltaZip mostrano modi concreti in cui un enorme risparmio energetico pu\u00f2 essere combinato con l’eccellenza tecnica. Per Klimovic, una cosa \u00e8 certa: “In futuro, l’AI di alta qualit\u00e0 non significher\u00e0 solo intelligenza, ma anche conservazione delle risorse”<\/p>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" L’intelligenza artificiale \u00e8 vista come il motore del futuro. Tuttavia, le enormi risorse di calcolo che i grandi modelli di linguaggio e di apprendimento richiedono stanno sollevando sempre pi\u00f9 domande sulla sostenibilit\u00e0. In un’intervista con la professoressa di informatica dell’ETH Ana Klimovic, emerge chiaramente che i miglioramenti dell’efficienza sono possibili e cruciali per controllare la crescente fame di energia dell’AI.<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":139531,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","_surecart_dashboard_logo_width":"180px","_surecart_dashboard_show_logo":true,"_surecart_dashboard_navigation_orders":true,"_surecart_dashboard_navigation_invoices":true,"_surecart_dashboard_navigation_subscriptions":true,"_surecart_dashboard_navigation_downloads":true,"_surecart_dashboard_navigation_billing":true,"_surecart_dashboard_navigation_account":true,"inline_featured_image":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"footnotes":""},"categories":[8750,745,8741,22443],"tags":[1959,867,3935,7221,44930,2006],"class_list":["post-139600","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-energia","category-immonews-it","category-proptech-it","category-trends-it","tag-energieeffizienz-it","tag-immoinvest-it","tag-immonews-it","tag-kuenstliche-intelligenz-it","tag-nachhaltige-technologie-it","tag-news-it","pmpro-has-access"],"acf":{"bild_mit_ki_erstellt_worden":[],"lead":"L'intelligenza artificiale \u00e8 vista come il motore del futuro. Tuttavia, le enormi risorse di calcolo che i grandi modelli di linguaggio e di apprendimento richiedono stanno sollevando sempre pi\u00f9 domande sulla sostenibilit\u00e0. In un'intervista con la professoressa di informatica dell'ETH Ana Klimovic, emerge chiaramente che i miglioramenti dell'efficienza sono possibili e cruciali per controllare la crescente fame di energia dell'AI.","autor":"Quelle: cscs","ort":"","bildunterschrift":"","zusammenfassung":"","bild_im_grid":false,"gallerie":"","newsim":""},"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t
<\/strong>Un approccio \u00e8 l’introduzione della sparsit\u00e0 (riduzione della densit\u00e0) nelle reti neurali. I modelli attivano solo le parti rilevanti del loro sistema, mentre gli approcci classici utilizzano sempre l’intera rete. “I modelli Mixture-of-experts seguono questa logica. Distribuiscono le query in modo specifico a moduli specializzati. Questo consente di risparmiare energia senza sacrificare la qualit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n\n\n
<\/strong>Klimovic vede un problema centrale nel basso utilizzo delle GPU, anche se consumano un’enorme quantit\u00e0 di energia. I colli di bottiglia si verificano in particolare durante la pre-elaborazione dei dati e la comunicazione tra diverse GPU. L’utilizzo del computer \u00e8 spesso inferiore al 50 percento. Sono necessarie nuove soluzioni software per evitare che risorse preziose rimangano inattive.<\/p>\n\n\n\n\n\n
<\/strong>Il suo gruppo di ricerca sviluppa sistemi che si concentrano sull’automazione e sull’ottimizzazione.<\/p>\n\n\n\n\n\n
<\/strong>I guadagni di efficienza giocano un ruolo chiave non solo nella formazione, ma anche nell’applicazione, nota come inferenza. In vista dei miliardi di interazioni quotidiane con i chatbot, la conservazione delle risorse energetiche e hardware sta diventando un compito globalmente urgente.<\/p>\n\n\n\n\n\n
<\/strong>Klimovic sottolinea l’importanza della ricerca accademica. Meno guidata da vincoli economici, pu\u00f2 perseguire innovazioni a lungo termine. Sottolinea il ruolo dell’iniziativa AI svizzera, che \u00e8 stata lanciata nel 2023 e si basa sul supercomputer Alps del CSCS, quasi neutrale dal punto di vista climatico. Con oltre 10 milioni di ore di GPU e 20 milioni di franchi svizzeri di finanziamento, \u00e8 la pi\u00f9 grande iniziativa open science e open source del mondo per i modelli di AI di base.<\/p>\n\n\n\n\n\n