Uma abordagem prática para uma IA sustentável
À medida que a adoção da IA generativa acelera, a inferência de IA assume um peso crescente no consumo energético e nas emissões de carbono. Este documento analisa de que forma as organizações podem promover uma utilização mais sustentável da IA através do planeamento consciente das emissões, da otimização de modelos e da adoção de infraestruturas mais eficientes. A análise demonstra que é possível reduzir entre 30% e 47% as emissões associadas à inferência de IA sem comprometer a qualidade do serviço.
Principais conclusões
- Porque a inferência de IA está a tornar-se um desafio crescente de sustentabilidade para as organizações.
- Como reduzir o consumo de energia através da compressão de modelos, da quantização e da otimização da arquitetura.
- Como o modelo inovador CPAS-G permite programar cargas de trabalho flexíveis de IA em função da disponibilidade de energia com menor intensidade carbónica, cumprindo simultaneamente os requisitos operacionais.
- Como aumentar a eficiência dos centros de dados através da otimização da eficácia da utilização de energia (PUE) e da eficiência da utilização de água (WUE).
- Um roteiro prático para desenvolver operações de IA mais sustentáveis.