Když zde doplníme trochu kontextu, zvýšený výpočetní výkon se také rovná vyšší spotřebě energie, což je neudržitelné. Společnost EpochAI předpokládala, že: ➤ Trénovací výpočetní prostředky se škálují 4–5x ročně. ➤ Očekává se, že poptávka po energii poroste 2,2x až 2,9x ročně. Do roku 2030 by každý tréninkový běh mohl vyžadovat 4-16 gigawattů (GW), což by stačilo k napájení milionů amerických domácností. K dispozici je několik řešení: ➤ Zlepšete energetickou účinnost hardwaru ➤ Vyvíjejte metody pro zkrácení doby trvání školení ➤ Využijte distribuované školení napříč více GPU v různých geografických lokalitách. Mezi nimi se jako nejschůdnější a nejbezprostřednější řešení jeví třetí možnost, v jejímž čele stojí projekty jako @ionet, @render a @AethirCloud. h/t @EpochAIResearch