Trong một động thái mang tính bước ngoặt hướng tới tính minh bạch, Google đã phát hành dữ liệu chi tiết đầu tiên về chi phí môi trường của các mô hình AI của mình. Được xuất bản vào thứ năm, Google Lôi . Nhà khoa học chính của Google, Jeff Dean, đã nhấn mạnh tác động tối thiểu đến cuộc sống hàng ngày, nói rằng, đó hoặc phương pháp toàn bộ ngăn xếp””. Cách tiếp cận này là một nỗ lực có chủ ý để thiết lập một tiêu chuẩn nhất quán và nắm bắt tổng lượng năng lượng của một hệ thống sản xuất trong thế giới thực. Nó vượt ra ngoài các điểm chuẩn đơn giản thường chỉ tập trung vào các chip gia tốc AI hoạt động, mà công ty lập luận có thể gây hiểu lầm. Trong
Quan điểm toàn diện này là một sự khởi đầu đáng kể từ các phương pháp đo lường hẹp hơn. Tác động của ranh giới toàn diện này là đáng kể. Mặc dù nó mang lại con số 0,24 WH chính thức, Google lưu ý rằng nếu nó sử dụng cách tiếp cận hạn chế hơn, chỉ có thể giải quyết chip AI hoạt động trong các trung tâm dữ liệu hiệu quả nhất của nó, kết quả sẽ chỉ là 0,10 wh mỗi lần nhắc. Sự khác biệt 2,4x này nhấn mạnh lượng năng lượng được tiêu thụ bởi cơ sở hạ tầng hỗ trợ thiết yếu cần thiết cho một dịch vụ đáng tin cậy. Jeff Dean, nhà khoa học trưởng của Google, đã xác nhận ý định của công ty, nói rằng, chúng tôi muốn trở nên khá toàn diện trong tất cả những điều chúng tôi bao gồm.”Kế toán chi tiết này cho thấy rằng gần một nửa chi phí năng lượng của một lời nhắc đến từ các hệ thống khác ngoài chính bộ xử lý AI, một cái nhìn sâu sắc quan trọng để hiểu dấu chân môi trường thực sự của AI ở quy mô. Trong Blog bền vững Dấu chân đã giảm 44 lần lớn hơn. Tiếp cận phát triển AI.”Từ hiệu quả của mô hình và cải thiện 1,4 lần từ việc sử dụng máy tốt hơn. Kỹ thuật này cho phép hệ thống chỉ kích hoạt một tập hợp con nhỏ, có liên quan của một mô hình lớn cho bất kỳ truy vấn nào, giảm tính toán theo hệ số từ 10 đến 100. Công ty nhấn mạnh các đơn vị xử lý tenxơ được thiết kế tùy chỉnh (TPU), được đồng thiết kế với các mô hình AI của mình để tối đa hóa hiệu suất trên mỗi WATT. Theo Google, TPU Ironwood thế hệ mới nhất của nó”tiết kiệm năng lượng cao hơn 30 lần so với phiên bản có sẵn công khai đầu tiên, cung cấp một nền tảng phần cứng mạnh mẽ cho những nỗ lực hiệu quả của nó.
Cuối cùng, tối ưu hóa cấp hệ thống đóng vai trò quan trọng. Ngăn xếp phục vụ Google Google sử dụng một ngăn xếp phần mềm ML tiên tiến và vị trí mô hình gần thời gian thực, động để giảm thiểu Idling của máy gia tốc, một nguồn năng lượng lãng phí đáng kể trong các triển khai quy mô lớn. Các lớp đổi mới này, từ kiến trúc mô hình cho đến silicon, tập thể góp phần giảm mạnh so với năm trước trong tác động môi trường của Gemini. Jae-won Chung, một nhà lãnh đạo của nỗ lực ML.Energy tại Đại học Michigan, nói với MIT Technology Review rằng tôi nghĩ rằng đây sẽ là một phần quan trọng trong lĩnh vực năng lượng AI. Nó là phân tích toàn diện nhất cho đến nay.”Một phần chính của thông tin còn thiếu là tổng số truy vấn xử lý Song Gemini hàng ngày. Nếu không có điều này, việc tính toán dịch vụ Nhu cầu năng lượng tổng hợp của Dịch vụ vẫn không thể. Phương pháp này, cho phép công ty trừ đi việc mua năng lượng tái tạo của mình từ dấu chân của mình, là một điểm gây tranh cãi. Nhà nghiên cứu chính Franz Ressel lập luận, lượng khí thải dựa trên thị trường là một số liệu thân thiện với công ty, che khuất một người gây ô nhiễm tác động thực tế đến môi trường.”Cuộc tranh luận này nhấn mạnh bản chất phức tạp và thường được chính trị hóa của kế toán khí hậu của công ty. Khi năng lượng của AI, đòi hỏi phải leo thang, những người khổng lồ công nghệ đang ngày càng đầu tư lớn vào các nguồn năng lượng sạch của công ty”như thủy điện và năng lượng hạt nhân để đảm bảo nguồn cung cấp 24/7 ổn định cho các trung tâm dữ liệu của họ. Báo cáo Google Google là một bước quan trọng, nó cũng nhấn mạnh sự cần thiết phải báo cáo tiêu chuẩn, toàn ngành. Như Sasha Luccioni, một nhà nghiên cứu AI và khí hậu tại Hugging Face,
