#energy efficiency

शोधकर्ताओं का कहना है कि शून्य के पास के मानों से जुड़ी गणनाओं को छोड़ने के लिए स्पार्सिटी पर आधारित नया हार्डवेयर बड़े AI मॉडलों को चलाने में लगने वाली ऊर्जा और समय को काफी कम कर सकता है।

IEEE Spectrum मॉडल प्रशिक्षण को विकेंद्रीकृत करने को AI के ऊर्जा बोझ को कम करने के एक संभावित तरीके के रूप में रेखांकित करता है, जिसमें प्रोसेसिंग शक्ति को जहां भी वह मौजूद हो, वहां एकत्रित किया जाता है।

यूके के शोधकर्ताओं का कहना है कि उन्होंने एक मस्तिष्क-प्रेरित चिप विकसित की है, जो कुछ AI प्रणालियों को 2,000 गुना अधिक ऊर्जा-कुशल बना सकती है।

A biocomputing startup is building the first data center using lab-grown human neurons as processing units, promising dramatic energy savings over silicon.