ಜನರೇಟಿವ್ AI ನ ಪರಿಸರ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಕುರಿತು ತಳಿಯ ಹರವುಗಳು ಉಂಟಾಗಿಸುತ್ತವೆ. _ಈ ಕೈಗಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಹೊಸದಾಗಿ ದೇಶೀಯಿಕಕರಣಕ್ಕೆ ಬಹಳಷ್ಟು ಶಕ್ತಿಯ ಸಂಪತ್ತುಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸುತ್ತವೆ._ ಇದರಿಂದಾಗಿ, ಈ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ವಿಸ್ತರಣೆಯು ಅಪರೂಪವಾದ ಪರಿಸರ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಕೇಂದ್ರಗಳು, ಈ ಹೊಸತೆಯ ಶ್ವಾಸಕೋಶಗಳು, ಈ ಶಕ್ತಿಯ ಮೂಲ ಸೌಕರ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಒತ್ತುವಿಕೆ ಬೀರುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. _ಈ ಕ್ರಾಂತಿಯ ಅಳೆಯಲಾಗದ ವೆಚ್ಚಗಳ ವಿರುದ್ಧಜಾಗ್ರತೆ ದಾಖಲಿಸಲಾಗಿದೆ._ ನೀರು, ವಿದ್ಯುತ್ ಮತ್ತು ಸೌಕರ್ಯಗಳ ಘಟಕಗಳು ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ನಿಕಾಹಕ್ಕೆ ಹಾನಿಯಾಗುತ್ತವೆ. _ಪ್ರತಿ AI ಕೋರಿಕೆ ಅನೇಕರಾಗಿಯು ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ತರುತ್ತದೆ._
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಮಾದರಿಗಳ ವಿದ್ಯುತ್ ಬಳಕೆ
ನಿಮ್ಮ ಭೇಟಿ ಬೆಚ್ಚಗಿನ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಮಾದರಿಗಳು, ಗ್ಪ್ಟಿ-4 ಓಪನ್‌ಎಐ, ತಮ್ಮ ತರಬೇತಿಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಗಣನೆ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ ತರಬೇತಿ ವ್ಯಾಪಾರಕ್ಕೆ ಬೃಹತ್ತಾದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ವಿದ್ಯುತ್ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸೋಮಾರಿ ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಶಕ್ತಿಯ ಅಗತ್ಯವು ಕಾರ್ಬನ್ ಡಯಾಕ್ಸೈಡ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಹೆಚ್ಚುವರಿಯುಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ, ಈ ಶಕ್ತಿಯ ಜಾಲಕ್ಕೆ ಒತ್ತುವಿಕೆ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಶಕ್ತಿ ಅಗತ್ಯಗಳು ತರಬೇತಿ ಮಾತ್ರಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತವಲ್ಲ. ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅವಕಾಶಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಾರಂಭಿಸಲು ಇತರ ಶಕ್ತಿಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಸಹ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಲಕ್ಷಾಂತರ ಬಳಕೆದಾರರು ಯಾವಾಗಲೂ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಶಕ್ತಿಯ ಅವಶ್ಯಕತೆ ಇದ್ದಕ್ಕೋಸ್ಕರ ಶಕ್ತಿಯ ದುಡಿಮೆ ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನೀಲಿ ಸಂಪತ್ತುಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮಗಳು
ಡೇಟಾ ಕೇಂದ್ರಗಳು ಶೀತಕسرದ ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮುಂದಿನ ವಿವರಣೆಗಳು ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸವಾಲಾಗಿರುವುದು. ಈ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳು ಶ್ರೇಣಿಕೋಷ್ಟಕ್ಕೆ ಸಮಾನವಾದ ಅಳತುಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಸ್ಥಳೀಯ ಸಂಪತ್ತಿಗೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತವೆ. ವಿಜ್ಞಾನ ಶ್ರೇಣಿಯು ಅಂದಾಜಿಸುತ್ತಿದೆ, ಒಬ್ಬ ಡೇಟಾ ಕೇಂದ್ರವು ಬಳಸದಕ್ಕೊಂದು 2 ಲೀಟರ್ ನೀರನ್ನು ಒಯ್ಯುತ್ತಾನೆ.
ಈ ಜಲ ಬಳಕೆ ಸ್ಥಳೀಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಭಾರೀ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಕತ್ತಲೆಯ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರಿತ ಆವೃತ್ತಿಗಳ ಕಾರಕ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗೆ ಕೂಡ ಹೆಚ್ಚು ಜಲದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಜಾಲವನ್ನು ತಲುಪಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ವಿದ್ಯುತ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಒತ್ತುವಿಕೆಗಳು
ಹೊಸ ಡೇಟಾ ಕೇಂದ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಡೆಯುವ ಬೇಡಿಕೆ, ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಪ್ರತಿಸ್ಪಂದನವನ್ನು ದೇವಾಲಯಿಸುವುದರಲ್ಲಿ ಕಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಪ್ರಾಥಮಿಕ ವಿದ್ಯುತ್ ಎಂದಾದರೂ ನವೀನೀಕರಣ ವಿದ್ಯುತ್ ಸ್ಥಾವರಗಳು ಹೊಂದಿವೆ. ತಕ್ಷಣವೇ, ಈ ಪರಿಕರಗಳು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪರಿಸರದ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಗ್ಪ್ಟಿ-3 ಮಾದರಿಗಳ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯುತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಕ್ರಿಯಾಶೀಲನೆಯಲ್ಲಿಯೇ ಏರ್ಪಡುವ ವಿದ್ಯುತ್ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರಭಾವ ಇದೆ. ಅಧ್ಯಯನವಿಲ್ಲದೆ ಅದು ಶಕ್ತಿಸಿದಾಗ ಮಾತ್ರ 1260 ಮೆಗಾವಾಟ್‌ಗಳು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದು 120 ಜನರ ಅಮೆರಿಕನ ನಿವಾಸಿಗಳ ವಿದ್ಯುತ್ ಸಂಪತ್ತುಗಳಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿದೆ. ಶಕ್ತಿ ತರಬೇತಿ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಸಿದ್ಧವಾಗಿ ಅಸಮರ್ಥವಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಶಕ್ತಿಯ ತೀವ್ರತೆಗಳು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿರುವ ಬೆಂಬಲಕ್ಕೆ ಕೂಡ ಒತ್ತುವುದು.
ಸಂಪತ್ತಿಯಲ್ಲಿನ ಪರಿಸರ ಪರಿಣಾಮಗಳು
ಗ್ರಾಫಿಕ್ ಕಾರ್ಡ್‌ಗಳು, ಜನರೇಟಿವ್ AI ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಹಕ್ಕುಗಳು ಹಾಜರಾಗುತ್ತವೆ. ನಾನು ಶಕ್ತಿಯ ಪಡೆಯುವಿಕೆಯಾದ ಇತರ ಕೇಂದ್ರ ಸಂಖ್ಯಾಗಣಕಗಳು ತೀವ್ರತೆ. ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತವೆ. ಸಾನುಕ್ರಮಣಿಕೆಗಳಿಂದನ್ವೇಶಿಸಲು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಟೆಕ್ ಇನ್ ಔಟ್ ಈ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕಟ್ಟಾಯ ವಿವರಣೆ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ GPU ಗಳಿಗೆ 3.85 ಮಿಲಿಯನ್ ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ ಏರ್ಪಡುವುದನ್ನು ಅಂದಾಜಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಮಹತ್ವ ಸುಮಾರು ಮಟ್ಟ ಮೇಲೆ ಮೇಲೆ ಇರುವ ನಿಮಿಷವನ್ನು ಏರ್ ಕೊಂಡಾಯಿಸಲು ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ ಪರಿಸರ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸವಾಲುಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯವನ್ನು ಹೊರೆಯುತ್ತದೆ. ಸಕ್ರಿಯರಾಗಿರುವ ಶಕ್ತಿಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ಸದಖತ ಚಾರಣೆಗೆ ಒಂದು ದುಬಾರಿ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ನೀಡಿ.
Inference ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆ
AI ಮಾದರಿಗಳ ತರಬೇತಿ ಶ್ರೇಣಿಯ ನಂತರ ಶಕ್ತಿಯ ಅಗತ್ಯಗಳು ತೀರಿಸುತ್ತವೆ. ನಿರಂತರವಾಗಿ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೈರಿಯೋಬರ್ಗ್ ಮಾಡಲು, ಸಂಘಟನೆಯ ಶಕ್ತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದು, ಸಂಜಲನದಲ್ಲಿ ಫಲಗಳನ್ನು ಅದು ಒಪ್ಪುತ್ತದೆ, ವೆಬ್ ಶೋಧಕ್ಕಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತೆ 500 ಬಾರಿಯಷ್ಟು ಆಗುತ್ತದೆ. ಜನಾಂಗದ ಅನುಭವವು ಈ ದೃಷ್ಟಿಯ ಅಭಿವರ್ಧಿತಗೆ ಸದುಪಯೋಗ ಪಡೆಯಬಹುದು.
AI ಮಾದರಿಗಳು ಇಲ್ಲಿಯಲ್ಲಿಯೇ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಪತ್ತಿಗೆ ಬರುವಂತೆ ವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ, ಕಡತಗಳಿಗೆ ಶಕ್ತಿಯ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ. ಮಾದರಿಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಹೋಗಲಾಡುವ ಇತರ ವಿವರಗಳು ಹೆಚ್ಚಿವೆ. ಇದು ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ದುಶ್ಯತೆಯ ಹಕ್ಕುಗಳಿಗೆ ಆಳವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ.
AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಣಿಖಾತ್ಕತೆ ಹುಡುಕುವನು
AI ಜನರೇಟಿವ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರಾತ್ಮಕ ದೃಷ್ಠಿಕೋನ ಉಂಟಾಗುತ್ತಿದೆ. ಇದು ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ವೆಚ್ಚಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ರೂಪುಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ. ಪ್ರತಿಫಲದ ಲಾಭಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಣಾಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವೋಪಧ್ಯಾತ್ಮವನ್ನು ಮೇಲೆ ತರುವುದನ್ನು ಇದು ಬಿಟ್ಟು ಹಾಕಿದೆ. ಪ್ರಾಘಿಕರು ಅವರ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿರುವ ಅಧಿಕೃತ ವೇಗೀಯತೆಗಳಿಗೆ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಯನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಪರಿಸರದ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಮಾಡಬೇಕಾದ ಉಲ್ಲೇಖಕ್ಕೆ ಜಾಗತಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ಮೊದಲಿನಿಂದಾಗಿ ಪ್ರಥಮ ಶಾಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಚಾನಲ್ ಅನ್ನು ಅಧೀನವಾಗಿಸುತ್ತವೆ. ಹಿಂದಿನ ಕಾರ್ಯಗಳು ಶ್ರೇಣಿಕೆಯ ಸೇವೆ ತುಂಬರುವ ಮೂಲಕ, ಗೆಲ್ಲುವ ಮೂಲಕ ನಿವೃತ್ತಿಯ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಮಾಡಬೇಡಿ.
ಆದಾನ ಕೇಳುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಸರ ಪರಿಣಾಮವೇನು?
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಮಾದರಿಗಳು ತಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರದ ಹಂತದಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯುತ್ consumes ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಈ ಮೂಲಕ এখানে ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಗಲಭೆಯ ಉತ್ಥಾನಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಕೇಂದ್ರಗಳ ಉಪಯೋಗವು ಪರಿಸರಕ್ಕಾಗಿ ಏಕೆ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ?
ಡೇಟಾ ಕೇಂದ್ರಗಳು, ಜನರೇಟಿವ್ AI ನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ, ಶೀತಕ ಅನ್ನು ಒಪ್ಪಿಸುವೆ, ಸ್ಥಳೀಯ ಸಂಪತ್ತಿಗೆ ಒತ್ತನೆಯಾದಂತೆ, ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ.
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಸಂಪತ್ತುಗಳಾದ್ದರಿಂದ ಏನು?
ಜಲ ಸಂಪತ್ತುಗಳು ಬಹಳ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಒಬ್ಬ ಡೇಟಾ ಕೇಂದ್ರವು ಬಳಸುವಾಗ 2 ಲೀಟರ್ ನೀರನ್ನು 1 ಕಿಲೋವಾಟ್ ಘಂಟೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
AI ಮಾದರಿಗಳು ಪರಿಸರ ತ್ಯಾಜ್ಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ?
AI ಮಾದರಿಗಳ ಸಣ್ಣ ಜೀವನಚಕ್ರಗಳು ಶಕ್ತಿಯ ವಿನಿಯೋಗವನ್ನು ಕ್ಷೇಮಿಸುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯತೀತವಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತಕ್ಷಣ ಕಂಪೋನ ಸೇರಿಸಲು, ಇದು ಸಂಪತ್ತನ್ನು ವಿರೋಧಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆಯ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳು ವಿದ್ಯುತ್ ಜಾಲವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಭಾವಿಸುತ್ತದೆ?
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಮಾದರಿಗಳು ಶಕ್ತಿಯ ಎಲ್ಲಾ ಕಾಲಘಟ್ಟವು ಕೆಲವು ತಾಣಗಳಲ್ಲಿ ಹರಿಯುತ್ತವೆ, ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು вести ಅನುಪಾದನೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೀಸೆಲ್ ತಂತ್ರಜ್ಞರಿಂದ ಚಿಕ್ಕ ಹಾಗಗಾದದ್ದು.
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಶ್ರೇಣಿಕೋಷ್ಟವನ್ನು ಮಾಡಿಕೊಂಡಿರುವ ಶ್ರಮಗಳು ಏನು?
ವಿಶೇಷಜ್ಞರು ಶ್ರೇಣಿಕೋಷ್ಟಗಾರಿಕೆಗೆ ಶ್ರೇಣಿಕೋಷ್ಟದ ಶ್ರೇಣಿಯ ಶ್ರಮವನ್ನು ಆರ್ಥಿಕದಲ್ಲಿ ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
ಸೇತುವಾದಾರಿಗಳ ಕೈಗಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ AI ಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವುದರಿಂದ ಏನದು?
ಬಳಕೆಯ ಶ್ರೇಣಿಯಿಂದಾಗಿಯೇ ಕಿರಿಕಿರಿ, ಆದರೆ ಸರ್ಕಾರಿ ಆಗ ಪ್ರಕಾಶವನ್ನು ಜನರೇಟಿವ್ ಮೂಡಿಸುತ್ತವೆ.
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಹೀಗೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಶ್ರೇಣಿಕೋಷ್ಟವನ್ನು ಬಾಗುತ್ತದೆ?
ಅಲ್ಗೊರಿದ್ಮೆರಿವು ಸಮಂಜಸವಾಗಿಬಾಗುತ್ತದೆ, ಎಣಿಕೊಳಗೊಳ್ಳುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಂದ ಮುಂಚನೆ, ವಿದ್ಯುತ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಬಳಕೆದಾರರು ಜನರೇಟಿವ್ AI ಯ ಪರಿಸರ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು?
ಬಳಕೆದಾರರು ಶ್ರೇಣಿಕೋಷ್ಟವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವಾಗ, ತಮ್ಮ ನಿಕಾಸದ ಶಕ್ತಿ ಪಾಲನೆಯ ಸಾದರೀದ, ಸ್ಥಿರ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪುಟ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿರಬೇಕು.
