Metodologija ir šaltiniai
Kaip apskaičiuojame dirbtinio intelekto vandens, elektros energijos, CO₂ ir GPU valandų sąnaudas. Skaidrūs duomenų šaltiniai, prielaidos ir atnaujinimo periodiškumas.
Paskutinį kartą atnaujinta:
Apimtis
Pateikiame tiesioginius pasirinktų AI veiklos ir poveikio rodiklių įverčius. Vertybės yra orientacinės, skirtos informuoti viešąsias diskusijas, o ne pakeisti pirmines veiklos vykdytojų ar reguliavimo institucijų ataskaitas.
Duomenų šaltiniai
- Duomenų centrų ir debesijos operatorių atskleidžiama informacija (efektyvumas, aušinimas, PUE/WUE).
- Akademinė literatūra ir nepriklausomi tyrimai apie dirbtinio intelekto skaičiavimus ir išteklių naudojimą.
- Techninės įrangos pardavėjo informacija (TDP, tipinis panaudojimas), mokymo / konferencijų darbo krūvio ataskaitos.
- Nacionaliniai ir regioniniai tinklo veiksniai (energijos rūšių derinys, išmetamųjų teršalų faktoriai).
- Pranešimai spaudai, viešai skelbiami dokumentai ir autoritetingi techniniai tinklaraščiai.
Bendras požiūris
Viešai skelbiamus bazinius duomenis deriname su pagrįstomis prielaidomis dėl darbo krūvio augimo, naudojimo ir efektyvumo. Jei yra intervalų, pirmenybę teikiame konservatyvioms centrinėms vertėms.
Skaitikliai atnaujinami serverio pusėje tam tikrais intervalais ir interpoliuojami kliento pusėje (sparta per sekundę), kad būtų galima stebėti tiesioginę patirtį. Metinės vertės pradedamos skaičiuoti einamųjų metų sausio 1 d.; kasdienės vertės - vietos vidurnaktį.
Vanduo
Vandens sąmata apima duomenų centrų aušinimo vandenį ir, jei reikia, elektros energijos gamybai skirtą vandenį. Apibendriname pagal darbo krūvio klasę (mokymo ir išvadų) ir vietą (kai žinoma).
Formulė (supaprastinta)
AI vanduo ≈ (duomenų centro vandens kiekis kWh × AI elektros energija) + (elektros energijos gamybos vandens intensyvumas × AI elektros energija)Jei konkrečios vietos WUE nežinomas, naudojame regionines arba operatoriaus vidutines vertes.
Elektra
Elektros energijos suvartojimas nustatomas pagal skaičiavimo poreikį ir tipinį naudojimą pagal darbo krūvio klasę, prireikus pakoreguotą pagal PUE.
Formulė (supaprastinta)
AI elektros energija ≈ (IT apkrova × panaudojimas × valandos) × PUEKai PUE nežinomas, remdamiesi neseniai operatoriaus atskleista informacija, priimame konservatyvią vertę.
CO₂
CO₂e apskaičiuojamas pagal elektros energijos suvartojimo ir tinklo išmetamųjų teršalų faktorius, atsižvelgiant į regioninius mišinius, jei tokių yra.
Formulė (supaprastinta)
AI CO₂e ≈ (AI elektros energija × tinklo išmetamųjų teršalų faktorius)Daugelio regionų darbo krūviams, jei yra duomenų, taikome vidutinį svertinį išmetamųjų teršalų faktorių.
GPU valandos
GPU valandos apytiksliai rodo bendrą akceleratoriaus laiką, kurį sunaudoja dirbtinio intelekto darbo krūviai. Modelių skaičių, mokymo paleidimus ir išvadų apimtis deriname su tipinėmis įrenginio valandomis.
Formulė (supaprastinta)
GPU valandos ≈ Σ (prietaisų skaičius × panaudojimas × valandos)Įrenginių derinys (A/H serijos ir kt.) ir panaudojimas skiriasi; naudojame atsargų vidurkį.
Atnaujinimai
Serverio momentinės nuotraukos (ISR) periodiškai atnaujinamos; kliento pusėje esantys skaitikliai atnaujinami kas kelias sekundes. Metodikos tekstas peržiūrimas ir atnaujinamas atsiradus naujų viešų duomenų.
Apribojimai
- Neapibrėžtumas: vieši duomenys yra daliniai; pateikiame orientacinius įverčius, o ne tikslius matavimus.
- Sistemos ribos: atsižvelgiant į turimus duomenis, kai kurie aukštesniojo ir žemesniojo lygmens poveikiai gali nepatekti į taikymo sritį.
- Laiko nuokrypis: naujesni atskleisti duomenys gali pakeisti bazines vertes; siekiame greitai atnaujinti.
- Palyginamumas: skirtingi operatoriai teikia ataskaitas su skirtingomis taikymo sritimis; kai įmanoma, suderiname.
Etika ir skaidrumas
Siekiame informuoti debatus, pateikdami aiškius, šaltiniais pagrįstus skaičius ir vengdami sensacijų. Kviečiame pateikti pataisymus ir papildomus šaltinius.
Susisiekite su mumis dėl pataisymų ar šaltinių adresu contact@theaimeters.com.