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优化生成式人工智能工作负载以实现可持续性和成本效益.pdf

上传人: 明**** 编号:1013758 2025-12-21 15页 531.87KB

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根据报告的内容,全文主要内容概括如下: - **AI资源消耗增长**:AI模型规模扩大,资源消耗增加,预计数据中心电力需求因AI增长,2020-2030年将增加。 - **能源需求与碳排放**:Goldman Sachs预测,约60%的数据中心电力需求将依赖化石燃料,可能导致全球碳排放增加约2.2亿吨。 - **AI计算能力增长**:2024年世界经济论坛文章指出,AI所需的计算能力每100天翻一番。 - **优化策略**:AWS优化工作负载可降低客户碳足迹高达99%。 - **模型选择与优化**:涉及模型选择、定制、训练、优化和部署,包括使用Graviton芯片、模型压缩、量化、剪枝等技术。 - **持续监控与优化**:利用Amazon CloudWatch、SageMaker Profiler、AWS Neuron等工具进行监控和优化。 - **关键点**: - AI模型规模和资源消耗快速增长。 - 优化AI工作负载对减少碳排放至关重要。 - AWS提供多种工具和服务以优化AI工作负载。 - 持续监控和优化是关键。
"AI能耗优化,你做到了吗?" "如何用AWS降低AI碳足迹?" "AI模型优化,可持续性先行!"
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