Додавши трохи контексту, можна сказати, що збільшення обчислювальної потужності також означає більше споживання енергії, що є нестійким. EpochAI прогнозувала, що: ➤ Навчальні обчислення масштабуються в 4-5 разів на рік. ➤ Очікується, що попит на електроенергію зростатиме у 2,2–2,9 раза на рік. До 2030 року кожен тренувальний забіг може вимагати 4-16 гігават (ГВт), чого достатньо для живлення мільйонів будинків у США. Доступно кілька рішень: ➤ Підвищення енергоефективності обладнання ➤ Розробити методи скорочення тривалості навчання ➤ Використовуйте розподілене навчання на кількох графічних процесорах у різних географічних місцях. Серед них третій варіант, очолюваний такими проектами, як @ionet, @render і @AethirCloud, здається найбільш реалістичним і негайним рішенням. ч/т @EpochAIResearch