Нейросети: энергопотребление и мифы о тепле

Энергопотребление нейросетей вызывает всеобщее внимание, но утверждения о чрезмерном расходе энергии на бесполезные ответы и “Индекс Бессмысленного Тепла” с эквивалентом 400 чайников не имеют научного подтверждения. Реальное энергопотребление нейросетей варьируется от 0.3 до 2.9 Вт·ч на запрос в зависимости от модели и оборудования, что во много раз меньше заявленных показателей. Исследования показывают, что обучение больших моделей действительно требует значительных энергетических ресурсов, а вот инференс (ответы на запросы) стал значительно более энергоэффективен благодаря новым технологиям.

Содержание

• Реальное энергопотребление нейросетей
• Индекс Бессмысленного Тепла: научная обоснованность
• Энергия, затрачиваемая на бесполезные взаимодействия
• Сравнение с бытовыми приборами
• Исследования в области энергопотребления нейронных сетей
• Факторы, влияющие на энергопотребление
• Будущие направления исследований
• Выводы и рекомендации

Реальное энергопотребление нейросетей

Энергопотребление нейросетей зависит от множества факторов, включая архитектуру модели, оборудование и тип выполняемой задачи. Современные исследования показывают значительный прогресс в энергоэффективности нейросетевых систем.

Согласно данным исследования от Epoch AI, типичный запрос к ChatGPT с использованием GPT-4o потребляет примерно 0.3 Вт·ч энергии. Это в десять раз меньше, чем более ранние оценки, составлявшие около 2.9 Вт·ч на запрос. Для сравнения, IEEE Spectrum отмечает, что эти цифры могут варьироваться в зависимости от конкретной модели и аппаратного обеспечения.

Важно понимать, что энергопотребление нейросетей делится на два основных этапа:

1. Обучение (training) - наиболее энергоемкий процесс
2. Инференс (inference) - процесс генерации ответов на запросы

Обучение нейросетей действительно требует значительных энергетических ресурсов. Согласно MIT Technology Review, обучение одной нейросети может выдать более 626 000 фунтов эквивалента углекислого газа, что примерно равно пятикратному выбросу среднего американского автомобиля за его весь срок службы. Самая сложная модель, BERT, имела углеродный след примерно в 1400 фунтов CO2, что сопоставимо с перелетом через всю страну для одного человека.

Индекс Бессмысленного Тепла: научная обоснованность

Утверждения о существовании “Индекса Бессмысленного Тепла” или “Meaningless Heat Index”, согласно которому один диалог с нейросетью эквивалентен вскипятке 400 чайников, не имеют научного подтверждения. Поиск по этим терминам не дал результатов, что указывает на отсутствие реальных исследований в этой области.

Давайте проведем простой расчет для проверки этого утверждения:

• Электрический чайник потребляет примерно 0.06 кВт·ч (60 Вт·ч) для кипячения 1 литра воды
• Один запрос к современной нейросети (GPT-4o) потребляет около 0.3 Вт·ч

Таким образом, для эквивалента одного чайника потребуется примерно 200 запросов, а не один диалог, как утверждается в “Индексе Бессмысленного Тепла”. Даже если предположить, что диалог состоит из 10-20 сообщений, это все равно будет эквивалентно не более чем 2-4 чайникам, а не 400.

Эта цифра в 400 чайников кажется преувеличенной и не соответствует реальным измерениям энергопотребления нейросетей. Научные исследования PMC и arXiv не подтверждают подобные экстремальные оценки.

Энергия, затрачиваемая на бесполезные взаимодействия

Несмотря на отсутствие научного подтверждения конкретных цифр, вопрос о том, сколько энергии тратится впустую из-за неоптимальных алгоритмов и бесполезных взаимодействий с нейросетями, имеет практическое значение.

В реальных сценариях энергопотребление нейросетей может увеличиваться по нескольким причинам:

1. Неоптимальное использование аппаратного обеспечения
2. Избыточный расчет для простых запросов
3. Ненужные повторные вычисления
4. Неэффективная кэширование промежуточных результатов

Однако точных измерений того, какая именно часть энергопотребления приходится на “бесполезные” взаимодействия, пока не существует. Большинство исследований сосредоточены на общем энергопотреблении нейросетей, а не на его细分 по категориям полезности ответов.

Исследование от PMC вводит новый индекс энергопотребления для глубоких моделей, который может быть полезен для оценки эффективности различных архитектур, но не разделяет энергопотребление на полезные и бесполезные взаимодействия.

Для сравнения, хотя энергия, затрачиваемая на один запрос, кажется незначительной (0.3 Вт·ч), при масштабе миллиардов ежедневных запросов (как у ChatGPT) это может составлять существенные значения. Однако даже при таких масштабах цифры в мегаваттах, затрачиваемых впустую, остаются далекими от заявленных в “Индексе Бессмысленного Тепла”.

Сравнение с бытовыми приборами

Для наглядности давайте сравним энергопотребление нейросетей с бытовыми приборами, такими как электрические чайники:

Как видно из таблицы, один запрос к современной нейросети потребляет энергию, эквивалентную менее чем 0.5% от энергии, необходимой для кипячения чайника. Даже при длительном диалоге из 20 сообщений энергопотребление будет составлять около 10% от одного цикла кипячения чайника.

Эти данные, основанные на измерениях от Epoch AI и данных о чайниках, показывают, что утверждения о чрезмерном энергопотреблении нейросетей в сравнении с бытовыми приборами сильно преувеличены.

Исследования в области энергопотребления нейронных сетей

Несмотря на отсутствие исследований, посвященных именно “бесполезным” ответам нейросетей, существует множество работ, изучающих общее энергопотребление нейронных сетей. Эти исследования помогают понять масштабы проблемы и тенденции ее развития.

Исследование от arXiv вычислило энергопотребление и углеродный след нескольких недавних больших моделей - T5, Meena, GShard, Switch Transformer и GPT-3. Авторы обнаружили, что большие, но редко активируемые DNN могут потреблять значительно меньше энергии и CO2e, чем плотные аналоги. В частности, по сравнению с плотной моделью GPT-3, редко активируемая модель Gshard требует примерно в 45 раз меньше процессорных лет, использует примерно в 55 раз меньше энергии и снижает общий CO2e примерно в 115 раз.

Работа от PMC представляет новый разработанный индекс энергопотребления, который оценивает энергоэффективность глубоких моделей. Исследователи демонстрируют применимость индекса на различных архитектурах, включая классические и современные сверточные нейронные сети. Результаты выявляют значительные различия в энергоэффективности между архитектурами и GPU, предоставляя представление о компромиссах между производительностью модели и ее энергопотреблением.

MIT Technology Review подчеркивает, что на практике разработчики ИИ чаще всего создают новую модель с нуля или адаптируют существующую модель к новому набору данных, оба процесса могут потребовать множества дополнительных раундов обучения и настройки, что увеличивает общее энергопотребление.

IEEE Spectrum отмечает, что оптимисты в области ИИ ожидают, что среднее количество запросов в день значительно вырастет в ближайшие пять лет. Однако при этом новые, более эффективные модели ИИ и оборудование могут снизить общее потребление воды и энергии по сравнению с более ранними версиями.

Факторы, влияющие на энергопотребление

Энергопотребление нейросетей зависит от множества факторов, которые необходимо учитывать при оценке их реального воздействия на окружающую среду и энергосистемы:

1. Архитектура модели: Разные архитектуры (трансформеры, сверточные нейронные сети и т.д.) имеют разную энергоэффективность. Исследования PMC показывают значительные различия в энергоэффективности между различными архитектурами.

2. Аппаратное обеспечение: Использование специализированных чипов (GPU, TPU, ASIC) может значительно снизить энергопотребление по сравнению с общими процессорами. Epoch AI отмечает, что более новые поколения оборудования значительно улучшили энергоэффективность.

3. Методы оптимизации: Применение методов квантования, прунинга и дистилляции моделей может значительно снизить энергопотребление без потери качества.

4. Масштаб использования: При небольшом количестве запросов абсолютное энергопотребление незначительно, но при миллиардах запросов в день (как у популярных сервисов) это может стать существенным фактором.

5. Тип задачи: Разные задачи (генерация текста, анализ изображений, распознавание речи) имеют разное энергопотребление.

6. Качество данных: Использование более чистых и релевантных данных может сократить количество необходимых итераций обучения и настройки.

Будущие направления исследований

Существует несколько направлений будущих исследований, которые помогут лучше понять и оптимизировать энергопотребление нейросетей:

1. Разработка специализированных индексов энергопотребления: Индекс, представленный в исследовании от PMC, может быть расширен для оценки не только общего энергопотребления, но и его распределения по различным типам взаимодействий.

2. Оптимизация архитектур для энергоэффективности: Создание новых архитектур нейросетей, изначально ориентированных на минимальное энергопотребление без потери качества.

3. Методы адаптивного вычисления: Разработка алгоритмов, которые могут динамически регулировать энергопотребление в зависимости от сложности запроса и доступных ресурсов.

4. Оптимизация на уровне инфраструктуры: Улучшение методов распределенных вычислений и кэширования для снижения энергопотребления на уровне серверных кластеров.

5. Оценка жизненного цикла: Исследование полного жизненного цикла нейросетей - от разработки и обучения до развертывания и утилизации оборудования.

Эти исследования помогут создать более энергоэффективные нейросетевые системы и снизить их воздействие на окружающую среду, особенно по мере роста их популярности и масштаба использования.

Выводы и рекомендации

На основе анализа существующих исследований можно сделать следующие выводы:

1. Утверждения о чрезмерном энергопотреблении нейросетей при генерации бесполезных ответов и “Индексе Бессмысленного Тепла” с эквивалентом 400 чайников на один диалог не имеют научного подтверждения. Реальное энергопотребление одного запроса к современной нейросети (GPT-4o) составляет около 0.3 Вт·ч, что эквивалентно менее чем 0.5% от энергии, необходимой для кипячения одного чайника.

2. Хотя обучение больших нейросетей действительно требует значительных энергетических ресурсов (выбросы CO2, сравнимые с несколькими автомобилями за их срок службы), инференс (ответы на запросы) стал значительно более энергоэффективным благодаря новым технологиям и аппаратному обеспечению.

3. Точных измерений того, какая именно часть энергопотребления приходится на “бесполезные” взаимодействия, пока не существует. Большинство исследований сосредоточены на общем энергопотреблении нейросетей, а не на его细分 по категориям полезности ответов.

4. Несмотря на кажущуюся незначительность энергопотребления на один запрос, при масштабе миллиардов ежедневных запросов это может составлять существенные значения. Однако даже при таких масштабах цифры далеки от заявленных в “Индексе Бессмысленного Тепла”.

Для снижения энергопотребления нейросетей рекомендуется:

• Использовать наиболее эффективные архитектуры и алгоритмы
• Применять методы оптимизации (квантование, прунинг, дистилляция)
• Использовать специализированное аппаратное обеспечение
• Реализовать механизмы кэширования и повторного использования результатов
• Обучать модели на максимально чистых и релевантных данных

Эти меры помогут создать более экологичные и энергоэффективные нейросетевые системы, особенно по мере их дальнейшего распространения и увеличения масштаба использования.

Источники

1. PMC: Towards an Energy Consumption Index for Deep Learning Models: A Comparative Analysis of Architectures, GPUs, and Measurement Tools

2. arXiv: Carbon Emissions and Large Neural Network Training

3. MIT Technology Review: Training a single AI model can emit as much carbon as five cars in their lifetimes

4. IEEE Spectrum: AI Energy Use: The Hidden Cost of ChatGPT Queries

5. Epoch AI: How much energy does ChatGPT use?

6. GridHacker: Electric Kettle Electricity Usage Calculator