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Hugging Face：企業(yè)在不犧牲性能下降低AI成本的5種方法
企業(yè)普遍認為AI模型需要大量算力，但Hugging Face專家認為應該更智能地使用AI。五個關鍵策略包括：為特定任務選擇合適規(guī)模的模型而非通用大模型；將效率設為默認選項，避免不必要的高成本計算模式；通過批處理和精度調(diào)整優(yōu)化硬件利用；推廣能耗透明度評級系統(tǒng)；重新思考"更多算力更好"的觀念，專注于智能架構和優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)而非簡單擴大GPU集群規(guī)模。
AI 將導致全球數(shù)據(jù)中心用電量在 2030 年前翻倍
國際能源署的一項分析顯示，到 2030 年，全球數(shù)據(jù)中心的用電量將翻倍以上，略超過日本的總用電量。AI 被認為是推動這一增長的最大因素。該機構預計，未來五年內(nèi)，數(shù)據(jù)中心將占發(fā)達經(jīng)濟體電力需求增長的 20% 以上，其中 AI 將是主要驅動力。同時，該機構也寄希望于 AI 技術能幫助緩解其自身造成的能源壓力。
2025年數(shù)據(jù)中心可持續(xù)發(fā)展的7大重要策略
隨著數(shù)據(jù)中心能耗激增,企業(yè)面臨高效可持續(xù)運營的壓力。本文介紹了7項提升數(shù)據(jù)中心可持續(xù)性的關鍵策略,包括使用可再生能源、優(yōu)化制冷效率、改進設計布局、選用環(huán)保材料、重復利用建筑、選擇合適位置以及優(yōu)化資源利用等,以應對日益增長的能耗和碳排放挑戰(zhàn)。
企業(yè)需要做出更明智的選擇以減少生成式 AI 碳排放
隨著生成式人工智能的廣泛應用，其環(huán)境影響日益顯著。凱捷研究院指出，企業(yè)可以通過選擇合適的模型和實施可持續(xù)實踐來顯著減少碳排放。報告顯示，大型語言模型的訓練和運行耗能巨大，預計到2026年，生成式人工智能將占組織溫室氣體排放的4.8%。專家呼吁企業(yè)將可持續(xù)性納入人工智能策略，以減緩環(huán)境影響。
2025年數(shù)據(jù)中心硬件：變革與影響解析
本文探討了五大關鍵趨勢將在2025年塑造數(shù)據(jù)中心硬件行業(yè)。從AI加速器和數(shù)據(jù)處理單元的投資增長，到先進冷卻技術的擴大應用，以及對硬件安全風險的關注和Arm服務器的潛在興起，這些創(chuàng)新將推動效率提升和性能優(yōu)化，為現(xiàn)代計算的關鍵系統(tǒng)提供強大支持。
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