Stromfresser KI: Aufklärung über Energiebedarf von ChatGPT & Co nötig

[o1] Bautz am 10.03. 14:28
+2 -
Ein US-Haushalt verbraucht 100.000kwh im Jahr?
Der schnitt in Deutschland liegt bei unter 5000khw.
Sicherlich brauchen die Amis mehr, aber sicher dass ihr euch da nicht im Faktor 10 vertan habt?
[re:1] Breaker am 10.03. 14:39
+2 -
@Bautz: Entweder rechnest du verquer, oder ich?
Gerundet 1,3 Gigawatt macht 1300 Megawatt. Durch 120 Haushalte also rund 11 Megawatt oder 11.000 Kilowatt je Haushalt. Laut https://www.originalenergie.de/stromverbrauch-im-laendervergleich-so-schneiden-wir-ab/ kommt das auch recht genau hin :)
[re:1] Bautz am 10.03. 16:25
+2 -
@Breaker: Ich hätte schwören können da stand 12,irgendwas GW ;-)
Aber ich guck den ganzen Tag auf Finanzberichte, deswegen würde ich mir selbst jetzt einfach mal Zahlenblindheit vorwerfen.
[re:2] mil0 am 10.03. 16:11
+2 -
@Bautz: 5000? Ist das nicht nur der Stromverbrauch? Ich glaube, dass im Beispiel im Text der gesamte Verbrauch inkl. Heizen und Transport gemeint ist.
[o2] markox am 10.03. 14:59
+7 -
Also eine KI die hunderte Millionen Menschen nutzen hat für ihr Training nur die Energie von 110 Pickups/pro Jahr gebraucht? Und was ist da jetzt der Skandal? Finde ich erschreckend effizient für den Nutzen der bei rauskommt. Sollen doch die 110 Helikoptermütter ihre Kinder in den Schulbus stecken, schon ist die KI annähernd CO2 neutral trainiert.
[o3] bear7 am 10.03. 16:02
+2 -1
Ich verstehe, dass es wichtig ist, sich Gedanken über Energieeffizienz zu machen und dass es notwendig ist, den Stromverbrauch sorgfältig zu überwachen. Dennoch bin ich der Meinung, dass Künstliche Intelligenz, insbesondere Technologien wie GPT, einen echten Mehrwert bieten können.

Bevor wir solche Themen Gedanken in der Luft zerreißen, sollten wir uns (rein im Bezug auf Energieeffizienz) lieber mit dringlicheren Angelegenheiten befassen, wie beispielsweise der Kryptowährung oder dem Ukrainekrieg.
[o4] Thunderbyte am 10.03. 16:03
+ -1
1. Das ist doch in der Tat vergleichsweise wenig, wenn man die Ersparnisse durch den Effizienzgewinn der Ergebnisse dagegen rechnet.
2. Das Training der Modelle ist sehr rechen- und energieaufwändig. Die Nutzung des trainierten Netzes (also die Anwendung durch Enduser) benötigt dagegen nur einen Bruchteil an Ressourcen.
3. Es entstehen nur CO2 Emissionen, wenn die RZs nicht mit 100% Erneuerbaren Energien betrieben werden. Bis 2025 will MS zu 100% CO2 neutral sein, schon jetzt kaufen sie sehr viel EE ein.

P.S.: Im Vergleich zu Kryptowährungen, die extraordinär viel mehr Energie benötigen, dafür aber quasi keinen echten Nutzen bringen, ist das doch nur ein kleiner Blip.
[o5] DRMfan^^ am 11.03. 07:29
+1 -
betiehen sich die angaben auf CPU, GPU oder apezille KI-Chips?
oder

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