Первая часть: как нейросети становятся энергоэффективнее
Итак, поговорим о нашем любимом — нейросетях, которые обучаются не хуже, чем спортсмены перед чемпионатом. Да, пора обратить внимание на тему, которая известна как "зеленый ИИ". Для начала, разберем, почему это так важно.
Сегодня нейросети обрабатывают огромные массивы данных, чтобы предсказывать поведение потребителей, находить новые лекарства, рекомендовать модные наряды — и, Бог знает, что еще. Но за каждым нашей "умным" поступком стоит энергия. Да-да, тот самый киловатт-час, из-за которого информационные центры топливо едят в промышленных объемах.
Традиционные системы обработки данных всегда требовали немыслимого количества энергии. Поэтому вопрос "Что с этим делать?" уже стоит на повестке дня. Вот здесь и начинается самое интересное.
Аппаратные улучшения: новый уровень “железа”
Кстати, начинать лучше с "железа". Друзья, сегодняшние разработки в области аппаратного обеспечения становятся настоящей манной небесной. К примеру, что там с квантовыми компьютерами? ЦПУ и ГПУ давно стали чем-то вроде рабочих лошадок и, казалось, смотрят на нас с молчаливым упреком, пока мы загружаем им задачи по печати котиков по утрам.
Разработки в области специализированных вычислительных чипов, таких как TPU от Google, обретают популярность. Один наш приятель из Яндекс, инженер, с гордостью рассказал, что их новые разработки в области чипов могут обучать модели более чем в два раза энергоэффективнее, чем раньше. Такие системы уже готовы перевернуть представление о традиционной нагрузке на серверы.
Улучшение алгоритмов: и тут есть чем гордиться
Алгоритмы, ах, кто бы думал. Нейросети — это как булочки к чаю, чем сложнее, тем вкуснее. Но что если можно сделать их эффективнее? Шарлатанство? Почти.
Друзья из лаборатории во Владивостоке пошли по пути уменьшения лишних процессов в алгоритмах, и знаете что? Сократили энергопотребление почти на 35%! Это как внезапно открыть другой, менее углеводный вид булочек. Вдобавок улучшили точность на 15%, и это без посторонних добавок.
Сегодня появляются подходы для обучения с «обрезкой», когда ненужные нейроны просто отключаются. Ещё тут называется алгоритмы с дистилляцией знаний, где сложные модели «учат» упрощенные. Таким образом, можно заметно снизить потребление энергии.
Использование возобновляемой энергии: да, тоже поработаем над этим
Да, это не всегда звучит как хай-тек, но мы говорим о переходе на возобновляемые источники энергии. Почему бы не подключить серверную к солнечной батарее или ветрогенератору в Сколкове? Но серьезно, всё больше корпораций размещают свои серверы рядом с источниками возобновляемой энергии, что уже снижает карбоновый след.
Вы видели проект Яндекса с хранением данных под водой? Представьте себе: рыбы и серверы, работающее по соседству. Теперь уже само место обитания может стать частью энергоэффективного решения.
Международное сотрудничество: мир за зелёный ИИ
На удивление, страны начали работать в унисон, чтобы комбинировать исследования в области ИИ с устойчивыми энергетическими решениями. Это как дружеский матч по футболу среди ученых. Программы по обмену опытом, как в школе на скейтборде, уже прокатываются от Лос-Анджелеса до Новосибирска.
Особенно активны ребята из Иерусалима, которые создали виртуальный центр обмена данными по энергопотреблению. Здесь каждый может поделиться своими "зелеными" успехами и вдохновить других коллег.
В следующий раз поговорим о ещё более глубоком изучении технологий управления данными и том, как малыми шагами может быть достигнута большая цель.
Занимаешься бизнесом и хочешь узнать о внедрении нейросетей в бизнес и маркетинг? Подпишись на наш Telegram-канал: https://t.me/jopotology
Телеграм-бот с 60+ нейроинструментами. Тексты, картинки, видео, все самые ТОПовые модели тут, забирай: https://t.me/syntxaibot?start=aff_327084702
Жизненный цикл и оптимизация данных
Оптимизация данных — это не просто пустая фраза, это целое искусство. Какова ваша любимая куриная лапша? Правильно, из одного кастрюли. Так вот, по сути, идеальным решением является разумное использование данных на протяжении всего их жизненного цикла.
Нейросети требуют больших объемов данных для обучения, однако вопрос в том, что делать с этими данными после. Все эти "модные" данные, которые лежат в хранилищах и ждут своего часа, могут обременять систему. Бывает, что компания хранит бесполезные данные до тех пор, пока сервер не начнет капризничать.
Использование хранилищ данных, таких как ClickHouse, позволяет хранить только актуальную информацию, а старую просто удалять. Это не только помогает освободить пространство, но и сэкономить ресурсы на обработку и анализ данных. Параллельно с этим используются технологии автоматизации, адаптирующие системы под сезонные изменения в ожиданиях пользователей, что тоже добавляет важную долю энергоэффективности.
Обучение с малым количеством данных
Что касается обучения с малым количеством данных, то это настоящая изюминка! Здесь кроется мудрость: использовать интуицию вместо огромного количества данные. Использование методов, как transfer learning, позволяет пересобрать старую нейросеть, применив уже натренированные модели. Это словно взять старую кирпичную стену и перестроить её с минимальными затратами.
А обучении с использованием Synthetic Data, где искусственно генерированные данные становятся основой, занимают особую нишу. Выходит так, что можно тренировать свои модели на маленьком наборе данных, а остальное вбросить просто как "в магазине". Это не только уменьшает затраты на обработку, но и делает процесс более эффективным, и тут уже на горизонте светят наши старые знакомые — облачные платформы.
Локализация нейросетей
Как бы вы не любили свою нейросеть, её эффективность может сильно изменяться в зависимости от места расположения сервера. Если мы говорим о растущих деревнях и малых городах, можно подумать о локальных решениях. Половина из нас вдруг решают, что лучше разместить свои разработки не где-то в центре Москвы, а на краю Сибири, где электричка приходит раз в два дня, но это дело кроется в оптимизации.
Здесь дело в создании "умных" локальных сетей, которые могут обрабатывать данные ближе к источнику. Ведь меньше расстояние от "наших" клиентов, тем меньше щелчков и связанных с этим источников энергоресурсов.
Будущее и зелёный ИИ
Солнечные панели на кровлях дата-центров становятся нормой, а вот на месте старых серверов растут цветы. Мы сами создаем тот самый зеленый ИИ, когда используем альтернативные источники энергии и сокращаем свой углеродный след.
Но что с этим делать? Возможно, наш небольшой шажок к "зеленым" нейросетям — это нетрадиционные источники данных и управление проектами для получения реальных результатов. Словом, чтобы перейти к будущему, нужно упорно работать над настоящим.
И финальная капля в этой кампании — это активное участие всех сторон. Государственные инициативы как "Цифровая экономика" должны поддерживать зеленую технологию, предоставляя стимулы и скидки для компаний, которые активно развивают энергоэффективные решения.
Помните, что экологически чистые разработки требуют командного духа, поэтому, как вариант, собирайте вокруг себя единомышленников. Занимайтесь творчеством на стыке науки и искусства, чертите зеленые линии на своих диаграммах, и давайте сообща формировать новую, лучшую будущее.
Хотите узнать больше о внедрении нейросетей в бизнес и маркетинг? Подпишитесь на наш Telegram-канал: https://t.me/jopotology
Хотите сгенерировать идеи контента для соцсетей, сайта и блога? Забирайте решение тут: https://clck.ru/3G3asi
Телеграм-бот с 60+ нейроинструментами. Тексты, картинки, видео, все самые ТОПовые модели тут, забирай: https://t.me/syntxaibot?start=aff_327084702
