[ad_1] Quais as novidades?: O aprendizado profundo está por trás dos sucessos mais importantes do aprendizado de máquina.
Mas esse desempenho incrível tem um custo: o treinamento de modelos de aprendizado profundo requer grandes quantidades de energia.
Agora, uma nova pesquisa mostra como os cientistas que usam plataformas de nuvem para treinar algoritmos podem reduzir drasticamente a energia que usam e, portanto, as emissões que criam.Como eles podem fazer isso?: Mudanças simples nas configurações de nuvem são a chave.
Os pesquisadores criaram uma ferramenta que mede o uso de eletricidade de qualquer programa de aprendizado de máquina executado no Azure, o serviço de nuvem da Microsoft, durante todas as fases de seu projeto.
Eles estimaram as emissões com base nos códigos postais dos servidores que executam 11 modelos de aprendizado de máquina, descobrindo que podem ser significativamente reduzidas se os pesquisadores ajustarem as configurações para usar servidores em locais geográficos específicos e em determinados horários do dia.A figura maior: Fazer com que as pessoas optem por ajustar suas próprias configurações é uma batalha difícil.