AI کتنی توانائی استعمال کرتا ہے؟

AI کتنی توانائی استعمال کرتا ہے؟

جواب: AI ایک سادہ ٹیکسٹ ٹاسک کے لیے بہت کم بجلی استعمال کر سکتا ہے، لیکن اس سے کہیں زیادہ جب پرامپٹس طویل ہوں، آؤٹ پٹ ملٹی موڈل ہوں، یا سسٹمز بڑے پیمانے پر کام کریں۔ تربیت عام طور پر توانائی کا سب سے بڑا اثر ہوتا ہے، جب کہ درخواستوں کے جمع ہونے کے ساتھ ہی روزانہ کا اندازہ اہم ہو جاتا ہے۔

اہم نکات:

سیاق و سباق : کسی بھی توانائی کے تخمینے کا حوالہ دینے سے پہلے ٹاسک، ماڈل، ہارڈ ویئر اور پیمانے کی وضاحت کریں۔

ٹریننگ : بجٹ کی منصوبہ بندی کرتے وقت ماڈل ٹریننگ کو توانائی کے اہم ایونٹ کے طور پر سمجھیں۔

تخمینہ : بار بار تخمینہ کو قریب سے دیکھیں، کیونکہ چھوٹے فی درخواست کے اخراجات پیمانے پر تیزی سے بڑھ جاتے ہیں۔

انفراسٹرکچر : کسی بھی حقیقت پسندانہ اندازے میں کولنگ، اسٹوریج، نیٹ ورکس اور غیر فعال صلاحیت شامل کریں۔

کارکردگی : توانائی کے استعمال کو کم کرنے کے لیے چھوٹے ماڈلز، چھوٹے اشارے، کیشنگ اور بیچنگ کا استعمال کریں۔

AI کتنی توانائی استعمال کرتا ہے؟ انفوگرافک

اس کے بعد آپ جو مضامین پڑھنا پسند کر سکتے ہیں:

🔗 AI ماحول کو کیسے متاثر کرتا ہے۔
AI کے کاربن فوٹ پرنٹ، توانائی کے استعمال، اور پائیداری کے تجارتی تعلقات کی وضاحت کرتا ہے۔.

🔗 کیا AI ماحول کے لیے برا ہے؟
AI ماڈلز اور ڈیٹا سینٹرز کے پوشیدہ ماحولیاتی اخراجات کو کھولتا ہے۔.

🔗 کیا AI اچھا ہے یا برا؟ فوائد اور نقصانات
AI فوائد، خطرات، اخلاقیات اور حقیقی اثرات پر متوازن نظر۔.

🔗 AI کیا ہے؟ ایک سادہ گائیڈ
AI کی بنیادی باتیں، کلیدی اصطلاحات اور روزمرہ کی مثالیں منٹوں میں سیکھیں۔.

کیوں یہ سوال لوگوں کی سوچ سے زیادہ اہمیت رکھتا ہے 🔍

AI توانائی کا استعمال صرف ماحولیاتی بات نہیں ہے۔ یہ چند انتہائی حقیقی چیزوں کو چھوتا ہے:

  • بجلی کی قیمت - خاص طور پر ان کاروباروں کے لیے جو AI کی بہت سی درخواستیں چلا رہے ہیں۔

  • کاربن اثر - سرورز کے پیچھے طاقت کے منبع پر منحصر ہے۔

  • ہارڈ ویئر کا تناؤ - طاقتور چپس سنجیدہ واٹج کھینچتی ہیں۔

  • پیمانے کے فیصلے - ایک سستا اشارہ لاکھوں مہنگے فیصلوں میں بدل سکتا ہے۔

  • پروڈکٹ ڈیزائن - کارکردگی اکثر لوگوں کے احساس سے بہتر خصوصیت ہے ( گوگل کلاؤڈ ، گرین اے آئی )

بہت سے لوگ پوچھتے ہیں "AI کتنی توانائی استعمال کرتا ہے؟" کیونکہ وہ ڈرامائی نمبر چاہتے ہیں۔ کچھ بہت بڑا۔ کچھ سرخی کے موافق۔ لیکن بہتر سوال یہ ہے: ہم کس قسم کے AI استعمال کے بارے میں بات کر رہے ہیں؟ کیونکہ یہ سب کچھ بدل دیتا ہے۔ ( آئی ای اے )

ایک خودکار مکمل تجویز؟ بہت چھوٹا۔
بڑے پیمانے پر کلسٹرز میں فرنٹیئر ماڈل کی تربیت؟ بہت زیادہ، بہت بڑا۔
لاکھوں صارفین کو چھونے والا ہمیشہ جاری رکھنے والا انٹرپرائز AI ورک فلو؟ ہاں، اس میں تیزی سے اضافہ ہوتا ہے... جیسے پیسے کرایہ کی ادائیگی میں بدل جاتے ہیں۔ ( DOE ، گوگل کلاؤڈ )

AI کتنی توانائی استعمال کرتا ہے؟ مختصر جواب ⚡

یہاں پریکٹیکل ورژن ہے۔.

AI ہلکے وزن کے کام کے لیے واٹ گھنٹے کے ایک چھوٹے سے حصے سے لے کر بڑے پیمانے پر تربیت اور تعیناتی کے لیے بڑی مقدار میں بجلی تک کہیں بھی استعمال کر سکتا ہے۔ یہ رینج مزاحیہ طور پر وسیع لگتا ہے کیونکہ یہ چوڑا ہے۔ ( گوگل کلاؤڈ ، اسٹربیل وغیرہ )

آسان الفاظ میں:

  • سادہ تخمینہ کے کام - فی استعمال کی بنیاد پر اکثر نسبتاً معمولی

  • لمبی گفتگو، بڑے آؤٹ پٹس، امیج جنریشن، ویڈیو جنریشن - نمایاں طور پر زیادہ توانائی سے بھرپور

  • بڑے ماڈلز کی تربیت - بجلی کی کھپت کا ہیوی ویٹ چیمپئن

  • پورے دن پیمانے پر AI چلانا - جہاں "چھوٹی فی درخواست" "بڑا کل بل" بن جاتا ہے ( Google Cloud , DOE )

انگوٹھے کا ایک اچھا اصول یہ ہے:

  • تربیت ایک بڑا اپ فرنٹ انرجی ایونٹ ہے۔ 🏭

  • اندازہ جاری یوٹیلیٹی بل ہے 💡 ( Strubell et al. , Google Research )

تو جب کوئی پوچھے، اے آئی کتنی توانائی استعمال کرتا ہے؟ ، براہ راست جواب ہے، "ایک رقم نہیں - لیکن کافی ہے کہ کارکردگی اہمیت رکھتی ہے، اور کافی ہے کہ پیمانہ پوری کہانی کو بدل دیتا ہے۔" ( آئی ای اے ، گرین اے آئی )

یہ اتنا دلکش نہیں ہے جتنا لوگ چاہتے ہیں، میں جانتا ہوں۔ لیکن یہ سچ ہے۔.

AI توانائی کے تخمینہ کا ایک اچھا ورژن کیا بناتا ہے؟ 🧠

ایک اچھا تخمینہ صرف ایک ڈرامائی نمبر نہیں ہے جو گرافک پر پھینکا جاتا ہے۔ ایک عملی تخمینہ میں سیاق و سباق شامل ہوتا ہے۔ بصورت دیگر یہ باتھ روم کے پیمانے سے دھند کو تولنے کی طرح ہے۔ متاثر کن آواز کے لیے کافی قریب، بھروسہ کرنے کے لیے کافی قریب نہیں۔ ( آئی ای اے ، گوگل کلاؤڈ )

ایک مہذب AI توانائی کے تخمینہ میں شامل ہونا چاہئے:

  • کام کی قسم - متن، تصویر، آڈیو، ویڈیو، تربیت، ٹھیک ٹیوننگ

  • ماڈل کا سائز - بڑے ماڈلز کو عام طور پر زیادہ حساب کی ضرورت ہوتی ہے۔

  • استعمال شدہ ہارڈ ویئر - تمام چپس یکساں طور پر موثر نہیں ہیں۔

  • سیشن کی لمبائی - مختصر اشارے اور طویل کثیر مرحلہ ورک فلو بہت مختلف ہیں۔

  • استعمال - بیکار نظام اب بھی بجلی استعمال کرتے ہیں۔

  • کولنگ اور انفراسٹرکچر - سرور پورا بل نہیں ہے۔

  • مقام اور توانائی کا مرکب - بجلی ہر جگہ یکساں طور پر صاف نہیں ہے ( گوگل کلاؤڈ ، آئی ای اے )

یہی وجہ ہے کہ دو لوگ AI بجلی کے استعمال کے بارے میں بحث کر سکتے ہیں اور دونوں بالکل مختلف چیزوں کے بارے میں بات کرتے ہوئے پراعتماد ہیں۔ ایک شخص کا مطلب واحد چیٹ بوٹ جواب ہے۔ دوسرے کا مطلب ایک بڑا ٹریننگ رن ہے۔ دونوں کہتے ہیں "AI" اور اچانک بات چیت پٹریوں سے پھسل جاتی ہے 😅

موازنہ ٹیبل - AI توانائی کے استعمال کا اندازہ لگانے کے بہترین طریقے 📊

یہاں ہر اس شخص کے لیے ایک عملی جدول ہے جو سوال کو پرفارمنس آرٹ میں بدلے بغیر جواب دینے کی کوشش کر رہا ہے۔.

آلہ یا طریقہ بہترین سامعین قیمت یہ کیوں کام کرتا ہے۔
انگوٹھے کا سادہ اصول متجسس قارئین، طلباء مفت تیز، آسان، تھوڑا سا مبہم - لیکن موازنے کے لیے کافی اچھا ہے۔
ڈیوائس سائیڈ واٹ میٹر سولو بلڈرز، شوق رکھنے والے کم اصل مشین ڈرا کی پیمائش کرتا ہے، جو کہ تازگی سے کنکریٹ ہے۔
GPU ٹیلی میٹری ڈیش بورڈ انجینئرز، ایم ایل ٹیمیں۔ درمیانہ کمپیوٹ بھاری کاموں کے بارے میں بہتر تفصیل، اگرچہ یہ اوور ہیڈ سے بڑی سہولت سے محروم ہو سکتا ہے۔
کلاؤڈ بلنگ + استعمال کے لاگز اسٹارٹ اپس، آپریشنز ٹیمیں۔ درمیانے درجے سے زیادہ تک AI کے استعمال کو حقیقی اخراجات سے جوڑتا ہے - کامل نہیں، اب بھی کافی قیمتی ہے۔
ڈیٹا سینٹر انرجی رپورٹنگ انٹرپرائز ٹیمیں۔ اعلی وسیع تر آپریشنل مرئیت، کولنگ اور بنیادی ڈھانچہ یہاں ظاہر ہونا شروع کرتا ہے۔
مکمل لائف سائیکل تشخیص پائیداری کی ٹیمیں، بڑے ادارے بہت زیادہ، کبھی کبھی دردناک سنجیدہ تجزیہ کے لیے بہترین ہے کیونکہ یہ خود چپ سے آگے جاتا ہے... لیکن یہ سست اور ایک قسم کا جانور ہے۔

کوئی کامل طریقہ نہیں ہے۔ یہ ہلکا مایوس کن حصہ ہے۔ لیکن قدر کی سطحیں ہیں۔ اور عام طور پر، قابل خدمت چیز کامل دھڑکتی ہے۔ ( گوگل کلاؤڈ )

سب سے بڑا عنصر جادو نہیں ہے - یہ کمپیوٹ اور ہارڈ ویئر ہے 🖥️🔥

جب لوگ AI توانائی کے استعمال کی تصویر کشی کرتے ہیں، تو وہ اکثر خود ماڈل کو طاقت استعمال کرنے والی چیز کے طور پر تصور کرتے ہیں۔ لیکن ماڈل ہارڈ ویئر پر چلنے والا سافٹ ویئر منطق ہے۔ ہارڈ ویئر وہ جگہ ہے جہاں بجلی کا بل ظاہر ہوتا ہے۔ ( Strubell et al. ، Google Cloud )

سب سے بڑے متغیرات میں عام طور پر شامل ہیں:

ایک انتہائی بہتر نظام کم توانائی کے ساتھ زیادہ کام کر سکتا ہے۔ ایک میلا نظام دم توڑ دینے والے اعتماد کے ساتھ بجلی کو ضائع کر سکتا ہے۔ آپ جانتے ہیں کہ یہ کیسا ہے - کچھ سیٹ اپ ریس کاریں ہیں، کچھ شاپنگ کارٹس ہیں جن پر راکٹ ڈکٹ ٹیپ ہیں 🚀🛒

اور ہاں، ماڈل سائز اہمیت رکھتا ہے۔ بڑے ماڈلز کو زیادہ میموری اور زیادہ کمپیوٹنگ کی ضرورت ہوتی ہے، خاص طور پر جب طویل آؤٹ پٹ پیدا کرتے ہیں یا پیچیدہ استدلال کو سنبھالتے ہیں۔ لیکن کارکردگی کی چالیں تصویر کو بدل سکتی ہیں: ( گرین اے آئی ، کوانٹائزیشن، بیچنگ، اور ایل ایل ایم توانائی کے استعمال میں پیش کرنے کی حکمت عملی )

تو سوال صرف یہ نہیں ہے کہ "ماڈل کتنا بڑا ہے؟" یہ "کتنی ذہانت سے چلایا جا رہا ہے؟"

تربیت بمقابلہ اندازہ - یہ مختلف جانور ہیں 🐘🐇

یہ وہ تقسیم ہے جو تقریباً سب کو الجھا دیتی ہے۔.

تربیت

تربیت اس وقت ہوتی ہے جب ایک ماڈل بہت زیادہ ڈیٹاسیٹس سے پیٹرن سیکھتا ہے۔ اس میں بہت سی چپس شامل ہوسکتی ہیں جو طویل عرصے تک چلتی ہیں، اعداد و شمار کے بڑے حجم کو چبا رہی ہیں۔ یہ مرحلہ توانائی کی بھوک ہے۔ کبھی کبھی وحشیانہ طور پر ایسا۔ ( سٹروبل وغیرہ )

تربیتی توانائی پر منحصر ہے:

  • ماڈل سائز

  • ڈیٹا سیٹ کا سائز

  • ٹریننگ کی تعداد

  • ناکام تجربات

  • ٹھیک ٹیوننگ پاس

  • ہارڈ ویئر کی کارکردگی

  • کولنگ اوور ہیڈ ( اسٹربیل وغیرہ ، گوگل ریسرچ )

اور یہاں وہ حصہ ہے جسے لوگ اکثر یاد کرتے ہیں - عوام اکثر ایک بڑی تربیتی دوڑ کا تصور کرتے ہیں، ایک بار کیا گیا، کہانی کا اختتام۔ عملی طور پر، ترقی میں بار بار دوڑنا، ٹیوننگ، دوبارہ تربیت، تشخیص، اور مرکزی تقریب کے ارد گرد تمام پراسک لیکن مہنگے تکرار شامل ہو سکتے ہیں۔ ( Strubell et al. ، Green AI )

اندازہ

Inference وہ ماڈل ہے جو صارف کی اصل درخواستوں کا جواب دیتا ہے۔ ایک درخواست زیادہ نہیں لگ سکتی ہے۔ لیکن اندازہ بار بار ہوتا ہے۔ لاکھوں بار۔ کبھی اربوں۔ ( گوگل ریسرچ ، DOE )

انفرنس انرجی اس کے ساتھ بڑھتی ہے:

تو تربیت ہی زلزلہ ہے۔ اندازہ جوار ہے۔ ایک ڈرامائی ہے، ایک مستقل ہے، اور دونوں ساحل کو تھوڑا سا نئی شکل دے سکتے ہیں۔ یہ ایک غیر معمولی استعارہ ہے، شاید، لیکن یہ کم و بیش...

پوشیدہ توانائی کے اخراجات لوگ بھول جاتے ہیں 😬

جب کوئی صرف چپ کو دیکھ کر AI پاور کے استعمال کا اندازہ لگاتا ہے، تو وہ عام طور پر کم گنتی کر رہے ہوتے ہیں۔ ہمیشہ تباہ کن نہیں، لیکن اہمیت کے لیے کافی ہے۔ ( گوگل کلاؤڈ ، آئی ای اے )

یہاں پوشیدہ ٹکڑے ہیں:

ٹھنڈک ❄️

سرور گرمی پیدا کرتے ہیں۔ طاقتور AI ہارڈویئر اس میں سے بہت کچھ پیدا کرتا ہے۔ کولنگ اختیاری نہیں ہے۔ حساب کے ذریعہ استعمال ہونے والا ہر واٹ صرف درجہ حرارت کو سمجھدار رکھنے کے لئے زیادہ توانائی کے استعمال کی دعوت دیتا ہے۔ ( آئی ای اے ، گوگل کلاؤڈ )

ڈیٹا کی نقل و حرکت 🌐

سٹوریج، میموری، اور نیٹ ورک پر ڈیٹا منتقل کرنے میں بھی توانائی لی جاتی ہے۔ AI صرف "سوچ" نہیں ہے۔ یہ مسلسل معلومات کو بھی بدل رہا ہے۔ ( آئی ای اے )

بیکار صلاحیت 💤

زیادہ مانگ کے لیے بنائے گئے نظام ہمیشہ زیادہ مانگ پر نہیں چلتے۔ بیکار یا کم استعمال شدہ انفراسٹرکچر اب بھی بجلی استعمال کرتا ہے۔ ( گوگل کلاؤڈ )

فالتو پن اور وشوسنییتا 🧱

بیک اپ، فیل اوور سسٹم، ڈپلیکیٹ ریجنز، سیفٹی لیئرز - تمام قیمتی، توانائی کی بڑی تصویر کا تمام حصہ۔ ( آئی ای اے )

ذخیرہ 📦

ٹریننگ ڈیٹا، ایمبیڈنگز، لاگز، چیک پوائنٹس، جنریٹڈ آؤٹ پٹ - یہ سب کہیں نہ کہیں رہتے ہیں۔ اسٹوریج کمپیوٹ سے سستا ہے، یقینی ہے، لیکن توانائی کے لحاظ سے مفت نہیں ہے۔ ( آئی ای اے )

یہی وجہ ہے کہ AI کتنی توانائی استعمال کرتا ہے؟ ایک بینچ مارک چارٹ کو گھور کر اچھا جواب نہیں دیا جا سکتا۔ مکمل اسٹیک اہمیت رکھتا ہے۔ ( گوگل کلاؤڈ ، آئی ای اے )

ایک AI پرامپٹ چھوٹا کیوں ہو سکتا ہے - اور اگلا ایک عفریت ہو سکتا ہے 📝➡️🎬

تمام اشارے برابر نہیں بنائے جاتے ہیں۔ کسی جملے کو دوبارہ لکھنے کے لیے ایک مختصر درخواست کا موازنہ طویل تجزیہ، ملٹی سٹیپ کوڈنگ سیشن، یا ہائی ریزولوشن امیج جنریشن کے لیے پوچھنے سے نہیں کیا جا سکتا۔ ( گوگل کلاؤڈ )

وہ چیزیں جو فی تعامل توانائی کے استعمال میں اضافہ کرتی ہیں:

ہلکا پھلکا متن کا جواب نسبتاً سستا ہو سکتا ہے۔ ایک بڑا ملٹی موڈل ورک فلو، ٹھیک ہے، سستا نہیں ہو سکتا۔ یہ کچھ ایسا ہی ہے جیسے کافی کا آرڈر دینا بمقابلہ شادی کی کیٹرنگ۔ دونوں کو تکنیکی طور پر "فوڈ سروس" کے طور پر شمار کیا جاتا ہے۔ ایک دوسرے جیسا نہیں ہے ☕🎉

یہ خاص طور پر پروڈکٹ ٹیموں کے لیے اہمیت رکھتا ہے۔ ایک خصوصیت جو کم استعمال میں بے ضرر معلوم ہوتی ہے اگر ہر صارف کا سیشن لمبا، زیادہ امیر اور زیادہ کمپیوٹ بھاری ہو جائے تو پیمانے پر مہنگا ہو سکتا ہے۔ ( DOE ، گوگل کلاؤڈ )

کنزیومر AI اور انٹرپرائز AI ایک ہی چیز نہیں ہیں 🏢📱

AI کا استعمال کرنے والا اوسط فرد یہ فرض کر سکتا ہے کہ ان کے کبھی کبھار اشارے ہی بڑا مسئلہ ہیں۔ عام طور پر، یہ وہ جگہ نہیں ہے جہاں توانائی کی مرکزی کہانی رہتی ہے۔ ( گوگل کلاؤڈ )

انٹرپرائز کا استعمال ریاضی کو تبدیل کرتا ہے:

  • ہزاروں ملازمین

  • ہمیشہ چلنے والے copilots

  • خودکار دستاویز پروسیسنگ

  • کال کا خلاصہ

  • تصویر کا تجزیہ

  • کوڈ کا جائزہ لینے کے اوزار

  • پس منظر کے ایجنٹ مسلسل چل رہے ہیں

یہی وہ جگہ ہے جہاں توانائی کا مجموعی استعمال بہت اہم ہونے لگتا ہے۔ اس لیے نہیں کہ ہر عمل apocalyptic ہے، بلکہ اس لیے کہ تکرار ایک ضرب ہے۔ ( DOE ، IEA )

میری اپنی جانچ اور ورک فلو کے جائزوں میں، یہیں سے لوگ حیران ہو جاتے ہیں۔ وہ ماڈل کے نام، یا چمکدار ڈیمو پر توجہ مرکوز کرتے ہیں، اور حجم کو نظر انداز کرتے ہیں۔ حجم اکثر حقیقی ڈرائیور ہوتا ہے - یا بچت کا فضل، اس بات پر منحصر ہے کہ آیا آپ صارفین کو بل کر رہے ہیں یا یوٹیلیٹی ٹیب کی ادائیگی کر رہے ہیں 😅

صارفین کے لئے، اثرات خلاصہ محسوس کر سکتے ہیں. کاروبار کے لیے، یہ بہت جلد ٹھوس ہو جاتا ہے:

  • بڑے بنیادی ڈھانچے کے بل

  • بہتر بنانے کے لیے زیادہ دباؤ

  • جہاں ممکن ہو چھوٹے ماڈلز کی مضبوط ضرورت

  • اندرونی پائیداری کی رپورٹنگ

  • کیشنگ اور روٹنگ پر زیادہ توجہ ( گوگل کلاؤڈ ، گرین اے آئی )

AI کو ترک کیے بغیر AI توانائی کے استعمال کو کیسے کم کیا جائے۔

یہ حصہ اہمیت رکھتا ہے کیونکہ مقصد "AI کا استعمال بند کرنا" نہیں ہے۔ عام طور پر یہ حقیقت پسندانہ نہیں ہے، اور ضروری بھی نہیں ہے۔ بہتر استعمال ہوشیار راستہ ہے۔.

یہاں سب سے بڑے لیور ہیں:

1. سب سے چھوٹا ماڈل استعمال کریں جس سے کام ہو جائے۔

ہر کام کو ہیوی ویٹ آپشن کی ضرورت نہیں ہوتی۔ درجہ بندی یا خلاصہ کے لیے ہلکا ماڈل فضلہ کو تیزی سے کاٹ سکتا ہے۔ ( گرین اے آئی ، گوگل کلاؤڈ )

2. پرامپٹس اور آؤٹ پٹ کو مختصر کریں۔

لفظی اندر، لفظ باہر۔ اضافی ٹوکن کا مطلب ہے اضافی حساب۔ بعض اوقات پرامپٹ کو تراشنا سب سے آسان جیت ہے۔ ( ایل ایل ایم توانائی کے استعمال میں کوانٹائزیشن، بیچنگ، اور سرونگ کی حکمت عملی ، گوگل کلاؤڈ )

3. بار بار نتائج کیش کریں۔

اگر ایک ہی سوال ظاہر ہوتا رہتا ہے، تو اسے ہر بار دوبارہ تخلیق نہ کریں۔ یہ تقریباً جارحانہ طور پر واضح ہے، پھر بھی یہ چھوٹ جاتا ہے۔ ( گوگل کلاؤڈ )

4. جب ممکن ہو بیچ کی نوکریاں

بیچوں میں کام چلانے سے استعمال میں بہتری اور فضلہ کم ہو سکتا ہے۔ ( ایل ایل ایم توانائی کے استعمال میں کوانٹائزیشن، بیچنگ، اور سرونگ کی حکمت عملی )

5. کاموں کو ذہانت سے روٹ کریں۔

بڑے ماڈل صرف اس وقت استعمال کریں جب اعتماد کم ہو یا کام کی پیچیدگی بڑھ جائے۔ ( گرین اے آئی ، گوگل کلاؤڈ )

6. بنیادی ڈھانچے کو بہتر بنائیں

بہتر نظام الاوقات، بہتر ہارڈ ویئر، بہتر ٹھنڈک کی حکمت عملی - پروسیک چیزیں، بہت بڑی ادائیگی۔ ( گوگل کلاؤڈ ، DOE )

7. فرض کرنے سے پہلے پیمائش کریں۔

بہت ساری ٹیمیں سوچتی ہیں کہ وہ جانتی ہیں کہ طاقت کہاں جا رہی ہے۔ پھر وہ پیمائش کرتے ہیں، اور یہ وہاں ہے - مہنگا حصہ کہیں اور بیٹھتا ہے. ( گوگل کلاؤڈ )

کارکردگی کا کام گلیمرس نہیں ہے۔ اسے شاذ و نادر ہی تالیاں ملتی ہیں۔ لیکن یہ AI کو زیادہ سستی اور پیمانے پر زیادہ قابل دفاع بنانے کے بہترین طریقوں میں سے ایک ہے 👍

AI بجلی کے استعمال کے بارے میں عام خرافات 🚫

آئیے چند خرافات کو دور کرتے ہیں کیونکہ یہ موضوع تیزی سے الجھ جاتا ہے۔.

متک 1 - ہر AI استفسار بڑے پیمانے پر فضول ہے۔

ضروری نہیں۔ کچھ معمولی ہیں۔ اسکیل اور ٹاسک کی قسم بہت اہم ہے۔ ( گوگل کلاؤڈ )

متک 2 - تربیت واحد چیز ہے جو اہمیت رکھتی ہے۔

نہیں. جب استعمال بہت زیادہ ہو تو اندازہ وقت کے ساتھ غالب آ سکتا ہے۔ ( گوگل ریسرچ ، DOE )

متک 3 - بڑے ماڈل کا مطلب ہمیشہ بہتر نتیجہ ہوتا ہے۔

کبھی ہاں، کبھی کبھی بالکل نہیں. چھوٹے سسٹمز کے ساتھ بہت سارے کام ٹھیک ہوتے ہیں۔ ( گرین اے آئی )

متک 4 - توانائی کا استعمال کاربن کے اثرات کے برابر خود بخود ہو جاتا ہے۔

بالکل نہیں۔ کاربن توانائی کے منبع پر بھی منحصر ہے۔ ( IEA ، Strubell et al. )

متک 5 - آپ AI توانائی کے استعمال کے لیے ایک عالمگیر نمبر حاصل کر سکتے ہیں۔

آپ نہیں کر سکتے، کم از کم اس شکل میں نہیں جو معنی خیز رہے۔ یا آپ کر سکتے ہیں، لیکن یہ اتنا اوسط ہو جائے گا کہ یہ قیمتی ہونا بند کر دے گا۔ ( آئی ای اے )

یہی وجہ ہے کہ AI کتنی توانائی استعمال کرتا ہے؟ ہوشیار ہے - لیکن صرف اس صورت میں جب آپ نعرے کے بجائے تہہ دار جواب کے لیے تیار ہوں۔

تو... واقعی AI کتنی توانائی استعمال کرتا ہے؟ 🤔

یہاں زمینی نتیجہ ہے۔.

AI استعمال کرتا ہے:

  • تھوڑا سا ، کچھ آسان کاموں کے لیے

  • بہت زیادہ ، بھاری ملٹی موڈل نسل کے لیے

  • ایک بہت بڑی رقم ، بڑے پیمانے پر ماڈل ٹریننگ کے لیے

  • مجموعی طور پر ایک بہت بڑی رقم ، جب وقت کے ساتھ ساتھ لاکھوں درخواستیں جمع ہوجاتی ہیں ( گوگل کلاؤڈ ، DOE )

یہ اس کی شکل ہے۔.

اہم بات یہ نہیں ہے کہ پورے معاملے کو ایک خوفناک نمبر یا ایک مسترد کندھے پر چپٹا کریں۔ AI توانائی کا استعمال حقیقی ہے۔ اس سے فرق پڑتا ہے۔ اسے بہتر بنایا جا سکتا ہے۔ اور اس کے بارے میں بات کرنے کا بہترین طریقہ سیاق و سباق کے ساتھ ہے، تھیٹرکس نہیں۔ ( آئی ای اے ، گرین اے آئی )

بہت ساری عوامی گفتگو انتہاؤں کے درمیان بدلتی ہے - ایک طرف "AI بنیادی طور پر مفت ہے"، دوسری طرف "AI ایک الیکٹریکل apocalypse ہے"۔ حقیقت زیادہ عام ہے، جو اسے زیادہ معلوماتی بناتی ہے۔ یہ سسٹم کا مسئلہ ہے۔ ہارڈ ویئر، سافٹ ویئر، استعمال، پیمانہ، کولنگ، ڈیزائن کے انتخاب۔ Prosaic؟ تھوڑا سا۔ اہم؟ بہت ( آئی ای اے ، گوگل کلاؤڈ )

اہم نکات ⚡🧾

اگر آپ یہاں یہ پوچھنے آئے ہیں کہ AI کتنی توانائی استعمال کرتا ہے؟ , یہاں ٹیک وے ہے:

  • کوئی ایک سائز کے فٹ ہونے والا نمبر نہیں ہے۔

  • تربیت عام طور پر سب سے زیادہ توانائی پہلے سے خرچ کرتی ہے۔

  • اندازہ پیمانے پر ایک اہم عنصر بن جاتا ہے۔

  • ماڈل کا سائز، ہارڈ ویئر، کام کا بوجھ، اور تمام معاملات کو ٹھنڈا کرنا

  • چھوٹی اصلاحیں حیرت انگیز طور پر بڑا فرق پیدا کر سکتی ہیں۔

  • سب سے ذہین سوال صرف "کتنا" نہیں ہے، بلکہ "کس کام کے لیے، کس نظام پر، کس پیمانے پر؟" ( آئی ای اے ، گوگل کلاؤڈ )

تو ہاں، AI حقیقی توانائی استعمال کرتا ہے۔ توجہ کے مستحق ہونے کے لیے کافی ہے۔ بہتر انجینئرنگ کا جواز پیش کرنے کے لیے کافی ہے۔ لیکن کارٹونش میں نہیں، ایک نمبر کے طریقے سے۔.

اکثر پوچھے گئے سوالات

ایک پرامپٹ کے لیے AI کتنی توانائی استعمال کرتا ہے؟

کسی ایک پرامپٹ کے لیے کوئی عالمگیر نمبر نہیں ہے، کیونکہ توانائی کے استعمال کا انحصار ماڈل، ہارڈ ویئر، پرامپٹ کی لمبائی، آؤٹ پٹ کی لمبائی، اور کسی بھی اضافی ٹول کے استعمال پر ہوتا ہے۔ ایک مختصر متن کا جواب نسبتاً معمولی ہو سکتا ہے، جبکہ ایک طویل ملٹی موڈل ٹاسک نمایاں طور پر زیادہ استعمال کر سکتا ہے۔ سب سے زیادہ معنی خیز جواب ایک ہی سرخی والی شخصیت نہیں ہے، بلکہ کام کے ارد گرد کا سیاق و سباق ہے۔.

AI پاور کے استعمال کے اندازے اتنے مختلف کیوں ہیں؟

اندازے مختلف ہوتے ہیں کیونکہ لوگ اکثر AI کے سنگل لیبل کے تحت بہت مختلف چیزوں کا موازنہ کرتے ہیں۔ ایک اندازے میں ہلکے وزن والے چیٹ بوٹ جواب کی وضاحت ہو سکتی ہے، جب کہ دوسرے اندازے میں امیج جنریشن، ویڈیو، یا بڑے پیمانے پر ماڈل ٹریننگ شامل ہو سکتی ہے۔ ایک تخمینہ کے معنی خیز ہونے کے لیے، اسے سیاق و سباق کی ضرورت ہے جیسے کہ کام کی قسم، ماڈل کا سائز، ہارڈ ویئر، استعمال، ٹھنڈک اور مقام۔.

کیا AI کی تربیت کرنا یا AI کو روزانہ چلانا توانائی کی بڑی لاگت ہے؟

ٹریننگ عام طور پر بڑا اپ فرنٹ انرجی ایونٹ ہوتا ہے، کیونکہ اس میں بہت سارے ڈیٹا سیٹس میں طویل عرصے تک چلنے والی بہت سی چپس شامل ہو سکتی ہیں۔ تخمینہ جاری لاگت ہے جو ہر بار صارفین کی درخواستیں بھیجنے پر ظاہر ہوتی ہے، اور پیمانے پر یہ بہت بڑی بھی ہو سکتی ہے۔ عملی طور پر، دونوں اہم ہیں، اگرچہ وہ مختلف طریقوں سے اہمیت رکھتے ہیں۔.

ایک AI درخواست کو دوسرے کے مقابلے میں کیا چیز زیادہ توانائی بخشتی ہے؟

طویل سیاق و سباق کی کھڑکیاں، طویل آؤٹ پٹ، بار بار ریجننگ پاسز، ٹول کالز، بازیافت کے اقدامات، اور ملٹی موڈل جنریشن سبھی فی تعامل توانائی کے استعمال میں اضافہ کرتے ہیں۔ تاخیر کے اہداف بھی اہم ہیں، کیونکہ تیز ردعمل کی ضروریات کارکردگی کو کم کر سکتی ہیں۔ ایک چھوٹی سی دوبارہ لکھنے کی درخواست اور ایک طویل کوڈنگ یا تصویری ورک فلو کا موازنہ نہیں کیا جا سکتا۔.

جب یہ پوچھتے ہیں کہ AI کتنی توانائی استعمال کرتا ہے تو لوگ توانائی کے کون سے پوشیدہ اخراجات کو یاد کرتے ہیں؟

بہت سے لوگ صرف چپ پر توجہ مرکوز کرتے ہیں، لیکن یہ کولنگ، ڈیٹا کی نقل و حرکت، اسٹوریج، غیر فعال صلاحیت، اور قابل اعتماد نظام جیسے بیک اپ یا فیل اوور علاقوں کو نظر انداز کرتا ہے۔ یہ معاون پرتیں مادی طور پر کل نقش کو تبدیل کر سکتی ہیں۔ یہی وجہ ہے کہ ایک بینچ مارک اپنے طور پر شاذ و نادر ہی پوری توانائی کی تصویر کھینچتا ہے۔.

کیا ایک بڑا AI ماڈل ہمیشہ زیادہ توانائی استعمال کرتا ہے؟

بڑے ماڈلز کو عام طور پر زیادہ کمپیوٹ اور میموری کی ضرورت ہوتی ہے، خاص طور پر طویل یا پیچیدہ آؤٹ پٹ کے لیے، اس لیے وہ اکثر زیادہ توانائی استعمال کرتے ہیں۔ لیکن بڑے کا مطلب خود بخود ہر کام کے لیے بہتر نہیں ہوتا، اور اصلاح تصویر کو کافی حد تک بدل سکتی ہے۔ چھوٹے ماہر ماڈلز، کوانٹائزیشن، بیچنگ، کیشنگ، اور بہتر روٹنگ سبھی کارکردگی کو بہتر بنا سکتے ہیں۔.

کیا صارف AI بنیادی توانائی کا مسئلہ استعمال کر رہا ہے، یا انٹرپرائز AI سب سے بڑا مسئلہ ہے؟

عام صارفین کے استعمال میں اضافہ ہوسکتا ہے، لیکن توانائی کی بڑی کہانی اکثر انٹرپرائز کی تعیناتیوں میں ظاہر ہوتی ہے۔ ہمیشہ آن کاپائلٹس، دستاویز کی پروسیسنگ، کال کا خلاصہ، کوڈ کا جائزہ، اور بیک گراؤنڈ ایجنٹس بڑے صارف اڈوں پر بار بار مانگ پیدا کرتے ہیں۔ مسئلہ عام طور پر ایک ڈرامائی کارروائی کے بارے میں کم اور وقت کے ساتھ ساتھ پائیدار حجم کے بارے میں زیادہ ہوتا ہے۔.

جب آپ ڈیٹا سینٹرز اور کولنگ کو شامل کرتے ہیں تو AI کتنی توانائی استعمال کرتا ہے؟

ایک بار جب وسیع تر نظام کو شامل کر لیا جاتا ہے، تو جواب زیادہ حقیقت پسندانہ ہو جاتا ہے اور عام طور پر صرف چپ کے اندازوں سے زیادہ بڑا ہوتا ہے۔ ڈیٹا سینٹرز کو نہ صرف کمپیوٹ کے لیے بلکہ کولنگ، نیٹ ورکنگ، اسٹوریج اور اضافی صلاحیت کو برقرار رکھنے کے لیے بھی طاقت کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہی وجہ ہے کہ بنیادی ڈھانچے کے ڈیزائن اور سہولت کی کارکردگی تقریباً اتنی ہی اہمیت رکھتی ہے جتنی کہ ماڈل ڈیزائن۔.

حقیقی ورک فلو میں AI توانائی کے استعمال کی پیمائش کرنے کا سب سے عملی طریقہ کیا ہے؟

بہترین طریقہ اس بات پر منحصر ہے کہ کون پیمائش کر رہا ہے اور کس مقصد کے لیے۔ انگوٹھے کا قاعدہ فوری موازنہ میں مدد کر سکتا ہے، جبکہ واٹ میٹر، GPU ٹیلی میٹری، کلاؤڈ بلنگ لاگز، اور ڈیٹا سینٹر رپورٹنگ آہستہ آہستہ مضبوط آپریشنل بصیرت فراہم کرتی ہے۔ پائیداری کے سنجیدہ کام کے لیے، مکمل لائف سائیکل کا نظریہ اب بھی مضبوط ہے، حالانکہ یہ سست اور زیادہ مطالبہ ہے۔.

ٹیمیں مفید AI خصوصیات کو ترک کیے بغیر AI توانائی کے استعمال کو کیسے کم کر سکتی ہیں؟

سب سے بڑا فائدہ عام طور پر سب سے چھوٹے ماڈل کو استعمال کرنے سے حاصل ہوتا ہے جو اب بھی کام کرتا ہے، پرامپٹس اور آؤٹ پٹس کو مختصر کرنا، بار بار نتائج کو کیش کرنا، بیچنگ ورک، اور صرف مشکل کاموں کو بڑے ماڈلز تک پہنچانا۔ انفراسٹرکچر کی اصلاح بھی اہمیت رکھتی ہے، خاص طور پر شیڈولنگ اور ہارڈ ویئر کی کارکردگی۔ بہت سی پائپ لائنوں میں، پہلے پیمائش کرنے سے ٹیموں کو غلط چیز کو بہتر بنانے سے روکنے میں مدد ملتی ہے۔.

حوالہ جات

  1. بین الاقوامی توانائی ایجنسی (IEA) - AI سے توانائی کی طلب - iea.org

  2. یو ایس ڈپارٹمنٹ آف انرجی (DOE) - DOE نے بجلی کی طلب میں اضافے کے ڈیٹا سینٹرز کا جائزہ لینے والی نئی رپورٹ جاری کی ہے - energy.gov

  3. گوگل کلاؤڈ - AI تخمینہ کے ماحولیاتی اثرات کی پیمائش - cloud.google.com

  4. گوگل ریسرچ - مشین لرننگ ٹریننگ کے کاربن فوٹ پرنٹ کے بارے میں اچھی خبر - research.google

  5. گوگل ریسرچ - مشین لرننگ ٹریننگ کا کاربن فوٹ پرنٹ برابر ہو جائے گا اور پھر کم ہو جائے گا - research.google

  6. arXiv - گرین AI - arxiv.org

  7. arXiv - Strubell et al. --.arxiv.org​

  8. arXiv - LLM توانائی کے استعمال میں کوانٹائزیشن، بیچنگ، اور سرونگ کی حکمت عملی - arxiv.org

آفیشل AI اسسٹنٹ اسٹور پر تازہ ترین AI تلاش کریں۔

ہمارے بارے میں

واپس بلاگ پر