เครื่องคำนวณการใช้พลังงานของ AI

หมวดหมู่: ปัญญาประดิษฐ์

ประมาณการการใช้พลังงานและการปล่อยคาร์บอนของการดำเนินการและโมเดล AI ต่างๆ เครื่องคิดเลขนี้ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของงาน AI

เลือกประเภทโมเดล AI

รายละเอียดโมเดล LLM

แหล่งพลังงาน

ตัวเลือกขั้นสูง

ปัจจัยประสิทธิภาพของศูนย์ข้อมูล (1.0 คือสมบูรณ์แบบ)
คำนึงถึงพลังงานที่ใช้ในการผลิตฮาร์ดแวร์

เครื่องคำนวณการใช้พลังงานของ AI คืออะไร?

เครื่องคำนวณการใช้พลังงานของ AI ช่วยประมาณการพลังงานที่ใช้ในการฝึกหรือการใช้งานโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) นอกจากนี้ยังให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการปล่อยคาร์บอนและค่าใช้จ่ายด้านไฟฟ้าที่เกิดขึ้น เครื่องมือนี้มีประโยชน์สำหรับนักวิจัย นักพัฒนา และองค์กรที่สนใจผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมจากโครงการ AI ของพวกเขา

รองรับโมเดลหลากหลายประเภท เช่น:

  • โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models - LLMs)
  • โมเดลการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ (Computer Vision models)
  • โมเดลประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing - NLP models)
  • อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องแบบดั้งเดิม (Traditional Machine Learning - ML algorithms)
  • โมเดล AI แบบกำหนดเอง

ทำไมต้องใช้เครื่องคำนวณนี้?

การฝึกและการใช้งานโมเดล AI ต้องการพลังการประมวลผลที่สูง ซึ่งแปลงเป็นการใช้พลังงานและการปล่อยคาร์บอนขึ้นอยู่กับแหล่งพลังงาน เครื่องคำนวณนี้ช่วยให้ผู้ใช้:

  • เข้าใจการใช้พลังงานในหน่วยกิโลวัตต์ชั่วโมง (kWh)
  • ประมาณการรอยเท้าคาร์บอนในหน่วยกิโลกรัมของ CO2 เทียบเท่า
  • เปรียบเทียบประสิทธิภาพของฮาร์ดแวร์ (เช่น GPUs, TPUs, CPUs)
  • สำรวจว่าการดำเนินการต่างๆ (การฝึก การอนุมาน การปรับแต่ง) ส่งผลต่อการใช้พลังงานอย่างไร
  • ประเมินผลกระทบของแหล่งพลังงาน เช่น ถ่านหิน พลังงานหมุนเวียน หรือการผสมผสานพลังงานแบบกำหนดเอง

เครื่องมือนี้ช่วยให้เข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างงาน AI และความยั่งยืน ช่วยให้ตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้นในการพัฒนาและปรับใช้โมเดล

สูตรที่ใช้

สูตรทั่วไป:

E = (FLOPs ÷ Efficiency) × PUE

โดยที่:

  • E = การใช้พลังงาน (ในหน่วย kWh)
  • FLOPs = การดำเนินการจุดลอยตัวที่ต้องการ
  • Efficiency = ประสิทธิภาพของฮาร์ดแวร์ (FLOPs ต่อวัตต์)
  • PUE = ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน (ประสิทธิภาพของศูนย์ข้อมูล)

วิธีใช้เครื่องคำนวณ

เพื่อให้ได้ประมาณการที่แม่นยำ ให้ทำตามขั้นตอนง่ายๆ เหล่านี้:

  1. เลือกประเภทโมเดล AI ของคุณ – เลือกจาก LLM, CV, NLP, ML หรือโมเดลแบบกำหนดเอง
  2. ป้อนรายละเอียดของโมเดล – เช่น จำนวนโทเค็นหรือภาพที่ประมวลผล ขนาดของโมเดล และประเภทของการดำเนินการ
  3. เลือกฮาร์ดแวร์ของคุณ – เลือกฮาร์ดแวร์ที่ใช้ (เช่น NVIDIA A100, Google TPU, CPU Cluster) หรือป้อนค่าประสิทธิภาพแบบกำหนดเอง
  4. เลือกแหล่งพลังงาน – ซึ่งจะกำหนดความเข้มข้นของคาร์บอน (เช่น ค่าเฉลี่ยทั่วโลก พลังงานหมุนเวียน หรือค่ากำหนดเอง)
  5. ตรวจสอบตัวเลือกขั้นสูง – คุณสามารถปรับค่า PUE และรวมพลังงานที่ใช้ในการผลิตฮาร์ดแวร์
  6. คลิก “คำนวณ” – ดูผลลัพธ์รวมถึงการใช้พลังงาน การปล่อยคาร์บอน ค่าใช้จ่ายโดยประมาณ และการเปรียบเทียบในโลกจริง เช่น การเดินทางด้วยรถยนต์

ใครที่ได้รับประโยชน์?

เครื่องคำนวณนี้มีประโยชน์สำหรับผู้ใช้งานหลากหลายกลุ่ม:

  • นักพัฒนาและนักวิจัย AI – เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดล
  • นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกร ML – เพื่อวางแผนและปรับแต่งงาน
  • ทีมด้านความยั่งยืน – เพื่อติดตามการปล่อยคาร์บอนและสอดคล้องกับเป้าหมายด้านสิ่งแวดล้อม
  • นักเรียนและผู้สอน – เพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับผลกระทบด้านพลังงานของปัญญาประดิษฐ์

คำถามที่พบบ่อย

PUE คืออะไร?

PUE (Power Usage Effectiveness) เป็นตัวชี้วัดประสิทธิภาพของศูนย์ข้อมูล ค่า PUE ที่ต่ำกว่าหมายถึงการใช้พลังงานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ค่าเฉลี่ยทั่วไปคือ 1.2 หมายความว่าทุกๆ 1 kWh ที่ใช้ในการคำนวณ จะมีการใช้พลังงานรวม 1.2 kWh รวมถึงการทำความเย็นและค่าใช้จ่ายอื่นๆ

พลังงานที่ใช้ในการผลิตฮาร์ดแวร์คืออะไร?

นี่คือพลังงานที่ใช้ในการผลิตฮาร์ดแวร์ (เช่น GPUs หรือ CPUs) เครื่องคำนวณนี้ช่วยให้คุณรวมพลังงานนี้หรือไม่รวมในประมาณการทั้งหมด

การประมาณการมีความแม่นยำแค่ไหน?

ผลลัพธ์อ้างอิงจากค่ามาตรฐานอุตสาหกรรมและสถานการณ์การใช้งานทั่วไป แม้ว่าตัวเลขจะให้ประมาณการที่ดี แต่ผลลัพธ์ในโลกจริงอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับการกำหนดค่าที่เฉพาะเจาะจงและการปรับแต่งงาน

ฉันสามารถเปรียบเทียบโมเดลหรือการตั้งค่าต่างๆ ได้หรือไม่?

ได้ คุณสามารถเปลี่ยนประเภทโมเดล ฮาร์ดแวร์ และการดำเนินการเพื่อเปรียบเทียบการใช้พลังงานและการปล่อยคาร์บอนแบบเคียงข้างกัน การแสดงผลช่วยให้คุณเห็นความแตกต่างได้อย่างรวดเร็ว

รองรับความแตกต่างด้านพลังงานในแต่ละภูมิภาคหรือไม่?

ได้ คุณสามารถเลือกจากแหล่งพลังงานที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น สหรัฐอเมริกา สหภาพยุโรป อินเดีย หรือระบุค่าความเข้มข้นของคาร์บอนแบบกำหนดเองเพื่อความยืดหยุ่นสูงสุด

ทำไมสิ่งนี้ถึงสำคัญ

เมื่อการใช้งาน AI เพิ่มขึ้น ความต้องการพลังงานก็เพิ่มขึ้นตามไปด้วย เครื่องคำนวณนี้สนับสนุนการตัดสินใจที่ดีขึ้นโดยทำให้การใช้พลังงานโปร่งใส ไม่ว่าคุณจะปรับให้เหมาะสมเพื่อความยั่งยืน ค่าใช้จ่าย หรือประสิทธิภาพ เครื่องมือนี้ให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้เกี่ยวกับรอยเท้าของโมเดล AI ของคุณ