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English(EN) Decentralized Training Can Help Solve AI’s Energy Woes

去中心化AI训练应运而生,以解决能源困境和碳足迹问题

去中心化AI训练正成为解决大型AI模型显著的能源消耗和碳足迹问题的方案。这种方法将训练过程分布在独立的节点网络中,利用现有的计算能力,而不是仅仅依赖于庞大的、集中的数据中心。公司正在开发新的网络硬件和GPU即服务市场来促进这种分布式模型,同时像联邦学习这样的技术正在被改编以管理软件的复杂性。 AI

排序理由 文章讨论了去中心化AI训练的研究和行业努力,包括新的硬件和软件技术,但并未宣布新的前沿模型或重大的政策变化。

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报道来源 [1]

  1. IEEE Spectrum — AI TIER_1 English(EN) · Rina Diane Caballar ·

    去中心化训练有助于解决人工智能的能源困境

    <img src="https://spectrum.ieee.org/media-library/illustration-of-several-data-servers-interconnected-across-long-distances.jpg?id=65477795&amp;width=1200&amp;height=800&amp;coordinates=156%2C0%2C156%2C0" /><br /><br /><p> <a href="https://spectrum.ieee.org/topic/artificial-intel…