Hier etwas Kontext: Eine erhöhte Rechenleistung bedeutet auch einen höheren Energieverbrauch, was nicht nachhaltig ist. EpochAI prognostizierte, dass: ➤ Die Rechenleistung für das Training jährlich um 4-5x zunimmt. ➤ Der Strombedarf voraussichtlich um 2,2x bis 2,9x pro Jahr steigen wird. Bis 2030 könnte jeder Trainingslauf 4-16 Gigawatt (GW) benötigen, genug, um Millionen von US-Haushalten mit Strom zu versorgen. Es stehen mehrere Lösungen zur Verfügung: ➤ Verbesserung der Energieeffizienz der Hardware ➤ Entwicklung von Methoden zur Reduzierung der Trainingsdauer ➤ Nutzung von verteiltem Training über mehrere GPUs an verschiedenen geografischen Standorten. Unter diesen scheint die dritte Option, angeführt von Projekten wie @ionet, @render und @AethirCloud, die machbarste und unmittelbarste Lösung zu sein. h/t @EpochAIResearch