Metoodika ja allikad
Kuidas me hindame AI vee-, elektri-, CO₂- ja GPU-tunde. Läbipaistvad andmeallikad, eeldused ja ajakohastamise sagedus.
Viimati uuendatud:
Reguleerimisala
Pakume valitud tehisintellekti aktiivsuse ja mõju näitajate hinnanguid. Väärtused on soovituslikud ja mõeldud avaliku arutelu teavitamiseks, mitte aga ettevõtjate või reguleerivate asutuste esmase aruandluse asendamiseks.
Andmeallikad
- Andmekeskuste ja pilveteenuste operaatorite avaldused (tõhusus, jahutus, PUE/WUE).
- Akadeemiline kirjandus ja iseseisvad uuringud tehisintellekti arvutamise ja ressursikasutuse kohta.
- Riistvara müüja info (TDP, tüüpiline kasutus), koolituste/intervjuude töökoormuse aruanded.
- Riiklikud ja piirkondlikud võrgufaktorid (energialiikide kombinatsioon, heitekoefitsiendid).
- Pressiteated, avalikud avaldused ja mainekad tehnilised blogid.
Üldine lähenemisviis
Me kombineerime avalikke lähteandmeid mõistlike eeldustega töökoormuse kasvu, kasutamise ja tõhususe kohta. Kui on olemas vahemikud, eelistame konservatiivseid keskmisi väärtusi.
Loendurid värskendavad serveripoolseid loendureid aeg-ajalt ja interpoleerivad kliendipoolselt (kiirus sekundis), et saada elavat kogemust. Aastaväärtused algavad jooksva aasta 1. jaanuaril; päevaväärtused kohalikul südaööl.
Vesi
Veehinnangud hõlmavad andmekeskuste jahutusvett ja vajaduse korral elektritootmiseks vajalikku eelkasutatavat vett. Me koondame töökoormuse klassi (koolitus vs. järeldus) ja asukoha (kui see on teada) järgi.
Valem (lihtsustatud)
AI vesi ≈ (andmekeskuse vesi kWh kohta × AI elektrienergia) + (elektritootmise veemahukus × AI elektrienergia)Kui kohaspetsiifiline WUE ei ole teada, kasutame piirkondlikke või operaatorite mediaane.
Elekter
Elektrienergia kasutamine on tuletatud arvutusvajadusest ja tüüpilisest kasutamisest töökoormuse klassi järgi, mida on vajaduse korral korrigeeritud PUE-ga.
Valem (lihtsustatud)
AI elekter ≈ (IT koormus × kasutusala × tunnid) × PUEKui PUE ei ole teada, eeldame konservatiivset väärtust, mis põhineb hiljutistel operaatorite avalikustatud andmetel.
CO₂
CO₂e on hinnatud elektrienergia kasutamise ja võrgu heitekoefitsientide alusel, võttes arvesse piirkondlikke kombinatsioone, kui need on kättesaadavad.
Valem (lihtsustatud)
AI CO₂e ≈ (AI elektrienergia × võrguheitekoefitsient)Mitme piirkonna töökoormuse puhul kasutame kaalutud keskmist heitekoefitsienti, kui andmed on olemas.
GPU-tunnid
GPU-tunnid on ligikaudne summaarne kiirendi aeg, mida tehisintellekti töökoormused tarbivad. Me kombineerime mudelite arvu, treeningkäikude ja järelduste mahtu tüüpiliste seadmetundidega.
Valem (lihtsustatud)
GPU-tunnid ≈ Σ (seadmete arv × kasutamine × tunnid)Seadmete kombinatsioon (A/H-seeria jne) ja kasutamine varieeruvad; kasutame ettevaatlikke mediaane.
Uuendused
Serveri hetkeseaded (ISR) värskenduvad perioodiliselt; kliendipoolsed loendurid elavnevad iga paari sekundi tagant. Metoodika tekst vaadatakse läbi ja ajakohastatakse vastavalt uute avalike andmete ilmnemisele.
Piirangud
- Ebakindlus: avalikud andmed on osalised; me esitame pigem soovituslikke hinnanguid kui täpseid mõõtmisi.
- Süsteemi piirid: sõltuvalt andmete kättesaadavusest võivad mõned üles- ja allavoolu mõjud jääda väljapoole reguleerimisala.
- Ajaline triiv: uuemad avalikustatud andmed võivad nihutada lähteandmeid; püüame neid kiiresti ajakohastada.
- Võrreldavus: erinevad ettevõtjad esitavad aruandeid erinevate ulatustega; me ühtlustame, kui see on võimalik.
Eetika ja läbipaistvus
Meie eesmärk on teavitada arutelu selgete ja usaldusväärsete numbritega, vältides samal ajal sensatsioonilisust. Ootame parandusi ja täiendavaid allikaid.
Võtke meiega ühendust paranduste või allikatega aadressil contact@theaimeters.com.