Investigadores de MIT desarrollan herramienta para estimar consumo de energía de la inteligencia artificial

Investigadores del MIT y el MIT-IBM Watson AI Lab han desarrollado una herramienta de predicción rápida que permite a los operadores de centros de datos estimar cuánta energía se consumirá al ejecutar una carga de trabajo de inteligencia artificial en un procesador o chip de acelerador de inteligencia artificial específico. Esta herramienta produce estimaciones confiables de energía en pocos segundos, a diferencia de las técnicas de modelado tradicionales que pueden tardar horas o incluso días en producir resultados.

El crecimiento explosivo de la inteligencia artificial ha llevado a una mayor demanda de energía en los centros de datos. Según el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley, se estima que los centros de datos consumirán hasta el 12 por ciento de la electricidad total de EE.UU. para 2028. La mejora de la eficiencia energética de los centros de datos es una de las formas en que los científicos están tratando de hacer que la inteligencia artificial sea más sostenible.

“El desafío de la sostenibilidad de la inteligencia artificial es una pregunta apremiante que debemos responder. Dado que nuestro método de estimación es rápido, conveniente y proporciona retroalimentación directa, esperamos que haga que los desarrolladores de algoritmos y los operadores de centros de datos sean más propensos a pensar en reducir el consumo de energía”, dice Kyungmi Lee, una becaria postdoctoral del MIT y líder del equipo de investigación.

Esta herramienta de predicción puede aplicarse a una amplia gama de configuraciones de hardware, incluso a diseños emergentes que aún no se han desplegado. Los operadores de centros de datos podrían utilizar estas estimaciones para asignar recursos limitados de manera efectiva entre varios modelos de inteligencia artificial y procesadores, mejorando así la eficiencia energética.

Con esta herramienta, los desarrolladores de algoritmos y los proveedores de modelos podrían evaluar el consumo potencial de energía de un nuevo modelo antes de implementarlo. Esto podría llevar a una mayor conciencia sobre la sostenibilidad y el impacto ambiental de la inteligencia artificial en el futuro.

¿Crees que esta herramienta puede hacer una diferencia significativa en la sostenibilidad de la inteligencia artificial? Dinos lo que piensas.