石頭自清潔掃拖機器人G10S評測：多年黑科技集大成之作 懶人終極福音
科技圈經常能看到一個詞叫“縫合怪”，用來形容那些把好多功能或者外觀結合在一起的產品，通常這樣的詞是貶義詞，但如果真的是產品縫合的好、縫合的實用的話，那它就成了中性詞，今
隨著AI科技的快速發展，其能源需求也日益增長。然而，Meta生成式人工智能工程總監Sergey Edunov在近日舉辦的數碼工作者論壇上表示，實際上，AI的能源需求并不像大家想象的那么高。他預測，只要再建設兩座核電廠，就足以滿足2024年日益增長的AI應用需求。
Edunov強調，AI模型的訓練和推論是兩個不同的過程。訓練是通過大量數據使模型具備推論能力，而推論則是使用已訓練好的模型進行實際任務。他指出，大型語言模型（LLMs）的訓練是近期關注的焦點，而一旦這些模型被訓練好，就可以反復執行推論任務。
他預計，2023年NVIDIA將出貨100萬至200萬個H100 GPU。每個H100 GPU的電力需求約為700瓦，加上數據中心和冷卻的電力消耗，每個GPU的電力需求約為1,000瓦。他估算，全球只要再建設兩個核子反應爐，就可以供應這些H100 GPU的電力需求。他補充說，從人類的角度來看，這樣的電力需求并不算過分。
Google的Kevin Tsai提出了其他減輕訓練壓力的方法，例如檢索增強生成（RAG），這是一種使LLM變得更聰明的方法，它利用組織內部的數據庫來微調基礎模型。他強調，社區可以共同開發實用的模型，并在多個場合應用，這對地球環境更為友好。
關于LLM的未來發展，Edunov認為可能會迎來爆炸性增長，但也可能開始趨緩。無論如何，未來3到4年內將會有答案，我們可以知道目前的技術能否實現人工通用智能（AGI）。NVIDIA生成式AI部門主任Nik Spirin預計，未來兩年內，企業將從中獲得巨大價值。
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