L'IA ne devient pas plus intelligente, elle devient plus énergivore et coûteuse.
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Des chercheurs du MIT ont quantifié la puissance de calcul nécessaire pour 809 grands modèles de langage, mettant en lumière des besoins en ressources considérables qui pourraient mettre à rude épreuve les centres de données. Cette étude souligne une tendance à l'augmentation des coûts associés à l'entraînement des modèles d'IA, soulignant ainsi la nécessité de solutions informatiques plus écoénergétiques pour soutenir la croissance des applications d'intelligence artificielle.
La Demande Croissante en Puissance de Calcul de l'IA Fait Grimper les Coûts
Une analyse récente du MIT met en lumière une tendance préoccupante dans le développement des grands modèles de langage (LLMs) : une augmentation significative de la puissance de calcul requise pour entraîner ces systèmes entraîne des coûts opérationnels plus élevés. La recherche indique que la puissance de calcul nécessaire pour 809 des plus grands modèles de langage a fortement augmenté, soulevant des inquiétudes quant à la durabilité des avancées en IA.
La demande moyenne en puissance de calcul pour l'entraînement des LLMs a augmenté de plus de 10 fois au cours des deux dernières années, en raison de la complexité des modèles et de l'échelle à laquelle ils fonctionnent. L'entraînement d'un seul LLM nécessitait environ 1,5 million d'heures GPU en 2020 ; en 2023, ce chiffre a grimpé à environ 15 millions d'heures GPU.
De plus, les chercheurs du MIT ont noté que la consommation d'énergie associée à ces modèles augmente à un rythme alarmant, pouvant contribuer de manière significative aux émissions de carbone si des pratiques durables ne sont pas mises en œuvre. Cela est préoccupant alors que l'industrie de l'IA cherche à équilibrer innovation et responsabilité environnementale.
Ces résultats soulignent le fardeau financier de l'alimentation des systèmes d'IA, ce qui pourrait remodeler les modèles commerciaux et influencer l'accessibilité des technologies d'IA dans différents secteurs.
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📰 Source originale : https://www.zdnet.com/article/ai-isnt-getting-smarter-its-getting-more-expensive-mit-report-finds/
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