[ad_1] Desde o primeiro papel estudando o impacto dessa tecnologia no meio ambiente foi publicado há três anos, cresceu um movimento entre os pesquisadores para autorrelatar a energia consumida e as emissões geradas pelo seu trabalho.
Ter números precisos é um passo importante para fazer mudanças, mas realmente reunir esses números pode ser um desafio.
“Você não pode melhorar o que não pode medir”, diz Jesse Dodge, cientista pesquisador da Instituto Allen para IA Em seattle.
“O primeiro passo para nós, se quisermos progredir na redução de emissões, é ter uma boa medição.” Para esse fim, o Allen Institute colaborou recentemente com a Microsoft, a empresa de IA Hugging Face e três universidades para criar uma ferramenta que mede o uso de eletricidade de qualquer programa de aprendizado de máquina executado no Azure, o serviço de nuvem da Microsoft.
Com ele, os usuários do Azure que criam novos modelos podem visualizar a eletricidade overall consumida pelas unidades de processamento gráfico (GPUs) – chips de computador especializados para executar cálculos em paralelo – durante todas as fases de seu projeto, desde a seleção de um modelo até o treinamento e a colocação em uso.