Chí Tâm
Well-known member
Để đào tạo ChatGPT-3 thành một AI chuyên nghiệp, OpenAI đã phải mất lượng nước khổng lồ lên đến hàng trăm ngàn lít để hoàn thiện chatbot AI này.
Theo một nghiên cứu gần đây về việc giảm thiểu lượng nước sử dụng trong đào tạo mô hình trí tuệ nhân tạo (AI), việc đào tạo các mô hình như GPT-3 trong các trung tâm dữ liệu có thể tiêu thụ một lượng nước sạch đáng kinh ngạc lên đến 700,000 lít, nếu quy đổi lưu trữ thực thế, con số này có thể lấp đầy 700 bể bơi chuyên nghiệp phục vụ Olympic.
OpenAI đã phải mất lượng nước lên tới 700,000 lít để hoàn thiện chat AI này
Con số này cũng tương đương với lượng nước cần thiết để sản xuất 370 chiếc BMW hoặc 320 chiếc xe điện Tesla. Nghiên cứu cho thấy cần có những giải pháp sáng tạo để giảm thiểu sự lãng phí nước trong quá trình đào tạo AI, từ việc sử dụng các công nghệ tiết kiệm nước đến việc phát triển các mô hình AI đòi hỏi ít nước hơn. Điều này sẽ giúp giảm thiểu tác động tiêu cực của AI đến môi trường và tài nguyên nước của chúng ta.
Bài báo nghiên cứu mới đây đã chỉ ra rằng các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) thường được đào tạo và triển khai trên các máy chủ đặt tại các trung tâm dữ liệu lớn, nơi tiêu thụ rất nhiều năng lượng. Để tạo ra điện năng cần thiết để cung cấp cho các máy chủ và làm mát chúng, các trung tâm dữ liệu này cần hàng triệu lít nước sạch.
Thực tế, quá trình làm mát đã tiêu tốn một lượng nước đáng kể, đặc biệt là đối với các chatbot AI
Thực tế, quá trình làm mát đã tiêu tốn một lượng nước đáng kể, đặc biệt là đối với các chatbot AI. Báo cáo cũng cho biết rằng việc đào tạo các mô hình AI như GPT-3 tiêu tốn tới khoảng 700,000 lít nước sạch và nó cũng tương đương với lượng nước cần thiết để lấp đầy tháp giải nhiệt của một lò phản ứng hạt nhân.
Báo cáo của Gizmodo cho biết, OpenAI không tiết lộ thời gian cần thiết để đào tạo GPT-3, gây khó khăn cho các nhà nghiên cứu trong việc xác định lượng nước sẽ tiêu tốn. Về mặt khác, đối thủ của Open AI là Microsoft đã công bố rằng siêu máy tính mới nhất của họ có trang bị hơn 285,000 lõi xử lý và 10,000 card đồ họa để phát triển để đào tạo trí tuệ nhân tạo với hiệu suất cao.
Bởi vì lượng thông tin và nội dung khổng lồ của trí tuệ nhân tạo, việc làm mát siêu máy tính là cần thiết
Bởi vì lượng dữ liệu khổng lồ của trí tuệ nhân tạo, việc làm mát siêu máy tính là cần thiết. Bên cạnh đó, các nhà nghiên cứu đã đưa ra một mô tả chi tiết rằng việc tương tác đơn giản với ChatGPT, tùy thuộc vào thời gian và địa điểm triển khai, có thể tiêu thụ khoảng 500 ml nước cho 20-50 câu hỏi và câu trả lời.
Theo các nhà nghiên cứu, "Một chai nước 500 ml có vẻ không đáng kể, tuy nhiên lượng nước cho hàng tỷ người dùng sử dụng ChatGPT để đặt các câu hỏi là vô cùng khủng khiếp". Các nhà nghiên cứu đã sử dụng phương pháp nguyên tắc để ước tính chính xác lượng nước cần thiết và tiết lộ rằng các mô hình AI, bao gồm cả LaMDA của Google, có thể tiêu thụ hàng triệu lít nước, một con số đáng kinh ngạc.
Đào tạo trí tuệ nhân tạo (AI) thường được thực hiện trên các siêu máy tính
Đào tạo trí tuệ nhân tạo (AI) thường được thực hiện trên các siêu máy tính có quy mô lớn và đòi hỏi nhiều năng lượng và cần được làm mát để tránh quá nhiệt. Nước là một chất lỏng được sử dụng để làm mát trong hệ thống siêu máy tính này, giúp hạ nhiệt độ của các bộ phận và duy trì hiệu suất của chúng.
Khi đào tạo AI được thực hiện trên quy mô lớn, lượng nước cần thiết để làm mát các máy tính cũng sẽ tăng lên đáng kể, có thể lên tới hàng triệu lít. Việc sử dụng nước sạch để làm mát các hệ thống này cũng có thể gây tác động tiêu cực đến môi trường, do đó, cần có những giải pháp để giảm thiểu tác động của các hoạt động đào tạo AI đến tài nguyên nước.
Việc sử dụng nước sạch để làm mát các hệ thống này cũng có thể gây tác động tiêu cực đến môi trường
Hiện nay, các nhà nghiên cứu đang nghiên cứu các phương pháp mới để giải quyết vấn đề tiêu thụ nước của việc đào tạo trí tuệ nhân tạo. Một trong số đó là sử dụng các hệ thống làm mát không khí thay vì làm mát bằng nước. Ngoài ra, một số công nghệ mới như làm mát bằng chất lỏng có thể được sử dụng để giảm sự tiêu thụ nước của các hệ thống AI. Tuy nhiên, các giải pháp này vẫn đang trong quá trình phát triển và chưa được triển khai rộng rãi.
Theo một nghiên cứu gần đây về việc giảm thiểu lượng nước sử dụng trong đào tạo mô hình trí tuệ nhân tạo (AI), việc đào tạo các mô hình như GPT-3 trong các trung tâm dữ liệu có thể tiêu thụ một lượng nước sạch đáng kinh ngạc lên đến 700,000 lít, nếu quy đổi lưu trữ thực thế, con số này có thể lấp đầy 700 bể bơi chuyên nghiệp phục vụ Olympic.
OpenAI đã phải mất lượng nước lên tới 700,000 lít để hoàn thiện chat AI này
Con số này cũng tương đương với lượng nước cần thiết để sản xuất 370 chiếc BMW hoặc 320 chiếc xe điện Tesla. Nghiên cứu cho thấy cần có những giải pháp sáng tạo để giảm thiểu sự lãng phí nước trong quá trình đào tạo AI, từ việc sử dụng các công nghệ tiết kiệm nước đến việc phát triển các mô hình AI đòi hỏi ít nước hơn. Điều này sẽ giúp giảm thiểu tác động tiêu cực của AI đến môi trường và tài nguyên nước của chúng ta.
Bài báo nghiên cứu mới đây đã chỉ ra rằng các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) thường được đào tạo và triển khai trên các máy chủ đặt tại các trung tâm dữ liệu lớn, nơi tiêu thụ rất nhiều năng lượng. Để tạo ra điện năng cần thiết để cung cấp cho các máy chủ và làm mát chúng, các trung tâm dữ liệu này cần hàng triệu lít nước sạch.
Thực tế, quá trình làm mát đã tiêu tốn một lượng nước đáng kể, đặc biệt là đối với các chatbot AI. Báo cáo cũng cho biết rằng việc đào tạo các mô hình AI như GPT-3 tiêu tốn tới khoảng 700,000 lít nước sạch và nó cũng tương đương với lượng nước cần thiết để lấp đầy tháp giải nhiệt của một lò phản ứng hạt nhân.
Báo cáo của Gizmodo cho biết, OpenAI không tiết lộ thời gian cần thiết để đào tạo GPT-3, gây khó khăn cho các nhà nghiên cứu trong việc xác định lượng nước sẽ tiêu tốn. Về mặt khác, đối thủ của Open AI là Microsoft đã công bố rằng siêu máy tính mới nhất của họ có trang bị hơn 285,000 lõi xử lý và 10,000 card đồ họa để phát triển để đào tạo trí tuệ nhân tạo với hiệu suất cao.
Bởi vì lượng dữ liệu khổng lồ của trí tuệ nhân tạo, việc làm mát siêu máy tính là cần thiết. Bên cạnh đó, các nhà nghiên cứu đã đưa ra một mô tả chi tiết rằng việc tương tác đơn giản với ChatGPT, tùy thuộc vào thời gian và địa điểm triển khai, có thể tiêu thụ khoảng 500 ml nước cho 20-50 câu hỏi và câu trả lời.
Theo các nhà nghiên cứu, "Một chai nước 500 ml có vẻ không đáng kể, tuy nhiên lượng nước cho hàng tỷ người dùng sử dụng ChatGPT để đặt các câu hỏi là vô cùng khủng khiếp". Các nhà nghiên cứu đã sử dụng phương pháp nguyên tắc để ước tính chính xác lượng nước cần thiết và tiết lộ rằng các mô hình AI, bao gồm cả LaMDA của Google, có thể tiêu thụ hàng triệu lít nước, một con số đáng kinh ngạc.
Đào tạo trí tuệ nhân tạo (AI) thường được thực hiện trên các siêu máy tính có quy mô lớn và đòi hỏi nhiều năng lượng và cần được làm mát để tránh quá nhiệt. Nước là một chất lỏng được sử dụng để làm mát trong hệ thống siêu máy tính này, giúp hạ nhiệt độ của các bộ phận và duy trì hiệu suất của chúng.
Khi đào tạo AI được thực hiện trên quy mô lớn, lượng nước cần thiết để làm mát các máy tính cũng sẽ tăng lên đáng kể, có thể lên tới hàng triệu lít. Việc sử dụng nước sạch để làm mát các hệ thống này cũng có thể gây tác động tiêu cực đến môi trường, do đó, cần có những giải pháp để giảm thiểu tác động của các hoạt động đào tạo AI đến tài nguyên nước.
Hiện nay, các nhà nghiên cứu đang nghiên cứu các phương pháp mới để giải quyết vấn đề tiêu thụ nước của việc đào tạo trí tuệ nhân tạo. Một trong số đó là sử dụng các hệ thống làm mát không khí thay vì làm mát bằng nước. Ngoài ra, một số công nghệ mới như làm mát bằng chất lỏng có thể được sử dụng để giảm sự tiêu thụ nước của các hệ thống AI. Tuy nhiên, các giải pháp này vẫn đang trong quá trình phát triển và chưa được triển khai rộng rãi.