Podcasts · XANADU: Il Meraviglioso Mondo della Scienza
Sulle Tracce di un Prompt
· 14 min · S1 E61
Episode Sulle Tracce di un Prompt
Misurare il consumo energetico dell’intelligenza artificiale è più complesso di quanto sembri: non esiste un solo numero, ma un intreccio di fasi, hardware, stime e incertezze. In questo episodio esploriamo come ricercatori e analisti provano a calcolare l’impatto energetico dei modelli AI, distinguendo tra training, inferenza e manutenzione, e analizzando i principali trade-off: dimensione dei modelli, specializzazione, efficienza degli acceleratori e tecniche di compressione. Una guida pratica per capire cosa sappiamo davvero, cosa possiamo solo stimare e quali domande dovremmo farci di fronte ai numeri sull’energia dell’AI.
Music: Beethoven, Sinfonia n.9, secondo movimento per pianoforte. Performed by Rebecca You:https://www.youtube.com/watch?v=-fC_rdbqGQc
References: https://epoch.ai/; https://www.iea.org/reports/energy-and-ai; https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.16863 (Title: Power Hungry Processing: Watts Driving the Cost of AI Deployment?); https://cloud.google.com/blog/products/infrastructure/measuring-the-environmental-impact-of-ai-inference/ (Title: Measuring the environmental impact of delivering AI at Google Scale); https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.08602 (Title: Empirical Measurements of AI Training Power Demand on a GPU-Accelerated Node)
XANADU: Il Meraviglioso Mondo della Scienza, ogni martedì su Spotify.
Un podcast di Liberi Oltre le Illusioni.
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- https://cloud.google.com/blog/products/infrastructure/measuring-the-environmental-impact-of-ai-inference/
- https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.08602
- https://www.youtube.com/redirect?event=video_description&redir_token=QUFFLUhqa25tOXNxVWdiU2hpREJQOWVTWFg3SHZjeGhJQXxBQ3Jtc0tsLUNqaWFhQzRJZzIzcTRZVGZwZ0I5c19XWWpJTE5pZFlxU01XY19Rd192TERFT1gyM3A5eUtUclRPd3h0XzVRNDgxeWU3VzFMUkVrd0JIaGhIOTZyTHdhNUV0WHljaDlvMUFyalFXVFRaaEJJTWhLOA&q=https%3A%2F%2Fwww.liberioltreleillusioni.it%2F&v=1MZqz5pW8uk
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