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Olm-e @olm_e@tchafia.be
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imagine, quand tu travailles avec une "IA" générative (en ligne, celles des gafam e.a.), c'est comme si tu avais mis le chauffage électrique de 1500w et ouvert le robinet d'eau à moitié en permanence ...
(mais loin, dehors pour que ça te "gène" pas)
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🪨 @Varpie@peculiar.florist
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@olm_e Je suis curieux, est-ce qu'il y a des sources derrière ces chiffres ? Je sais qu'il y a des chiffres assez précis sur le coût énergétique de l'apprentissage pour certains modèles, mais pas forcément pour l'utilisation individuelle comme décrite ici.
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Olm-e @olm_e@tchafia.be
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@Varpie www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/using-gpt-4-to-generate-100-words-consumes-up-to-3-bottles-of-water-ai-data-centers-also-raise-power-and-water-bills-for-nearby-residents etc
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🪨 @Varpie@peculiar.florist
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@olm_e Surprenant pour la quantité d'eau, le refroidissement à eau étant relativement efficace. Si générer un email consomme vraiment 235 ml minimum (disons 250 pour simplifier les calculs), et si ça prend disons 5s pour générer un email, une personne générant des emails sans cesse dépenserait 180l/h ou 4320l par jour. Certains chiffres suggèrent qu'un petit data center consomme environ 68000l/j, avec ça ils ne pourraient avoir que 16 connections actives, ce qui n'est pas réaliste.
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