¿Sabías que entrenar un solo modelo de IA puede emitir tanto carbono como cinco coches a lo largo de su vida útil? ¡5 consejos para reducir el impacto ambiental!

Investigadores de la Universidad de Massachusetts, Amherst, realizaron un análisis del ciclo de vida del entrenamiento de varios modelos de IA de gran tamaño. Descubrieron que el proceso puede emitir más de 626 000 libras de dióxido de carbono, lo que equivale aproximadamente a cinco veces las emisiones totales de un automóvil estadounidense promedio durante su vida útil (incluida la fabricación del propio automóvil).

Los estudios han demostrado que la huella de carbono del entrenamiento de IA es significativa y se debe a la energía necesaria para alimentar los ordenadores que se utilizan para entrenar los modelos. Las emisiones de carbono asociadas al entrenamiento de IA pueden reducirse utilizando energías renovables para alimentar los centros de datos.

Los algoritmos eficientes reducen las emisiones de carbono al disminuir la energía necesaria para entrenar modelos de IA, como los algoritmos aproximados que proporcionan buenas soluciones a problemas sin garantizar la mejor solución posible, o los algoritmos basados ​​en datos que se entrenan con datos. La tabla a continuación muestra los resultados del uso de dos algoritmos de optimización: Inicio Flexible , que permite flexibilidad para cargas de trabajo de IA de tareas cortas, y Pausar y Reanudar, que pausa y reanuda según un umbral, para tareas más largas.

Pausar una carga de trabajo de IA cuando las emisiones regionales son altas puede reducir los totales generales. El ahorro puede ser significativo, hasta un 25 % para ejecuciones muy largas. El ahorro es menor para ejecuciones cortas, ya que la duración duplicada sigue siendo relativamente breve. La tabla también muestra que el número de pausas por hora aumenta con el tamaño del modelo. Esto se debe a que los modelos más grandes requieren mayor capacidad de procesamiento y, por lo tanto, tardan más en entrenarse.

Cinco consejos y tecnologías innovadoras para ayudar a reducir las emisiones de carbono de la formación en IA.

1. Utilice hardware de bajo consumo energético, que puede incluir tarjetas gráficas (GPU).
   • Las GPU son más eficientes energéticamente que las CPU en una comparación de trabajo por vatio para ciertas cargas de trabajo. Las GPU se pueden usar para entrenar modelos de IA más rápido y, por lo tanto, consumen menos energía que un entorno basado únicamente en CPU.
   • La refrigeración líquida permite enfriar el hardware informático de forma más eficiente, reduciendo así el consumo energético y las emisiones en los centros de datos. Además, puede disminuir el ruido hasta en un 50 % y crear un entorno de trabajo más confortable. Su mantenimiento es más sencillo que el de la refrigeración por aire y los sistemas de refrigeración líquida son menos propensos a sufrir daños.
2. Optimizar los centros de datos para lograr una mayor eficiencia energética. Existen varias formas de reducir la energía requerida por los centros de datos, como el uso de refrigeración por aire libre, que reduce la PUE . Sistemas de refrigeración más eficientes: Los centros de datos tradicionales refrigerados por aire consumen una cantidad significativa de energía para enfriar los servidores.
   • Fuentes de alimentación más eficientes: Las fuentes de alimentación convencionales pueden ser ineficientes, desperdiciando hasta un 20 % de la energía que consumen. Asegúrese de utilizar fuentes de alimentación de titanio o platino.
   • Servidores más eficientes: Utilice servidores multinodo que puedan compartir recursos, lo que reduce el consumo total de energía por servidor.
3. Utilice energías renovables para alimentar el entrenamiento de la IA. Los centros de datos dedicados al entrenamiento de la IA pueden alimentarse con fuentes de energía renovables: energía solar o eólica.
4. Mejorar la eficiencia del entrenamiento de IA. Tecnologías innovadoras como la computación cuántica, las redes neuronales de impulsos, el aprendizaje federado, el aprendizaje por transferencia y la búsqueda de arquitectura neuronal pueden mejorar la eficiencia del entrenamiento de IA y reducir el consumo de energía.
5. Utilice modelos preentrenados. Los modelos preentrenados ya han sido entrenados con un gran conjunto de datos y no es necesario desarrollarlos desde cero, lo que consume energía.

Sigue estos consejos para hacer que la IA sea más sostenible.