ChatGPT consume la energía de 18.000 hogares al día. Estos ingenieros han encontrado el modo de reducirlo en un 95 %

El crecimiento exponencial de las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) ha traído consigo un desafío mayúsculo: su insaciable demanda de energía.

Desde herramientas como los modelos de lenguaje (LLM) hasta sistemas avanzados de visión por computadora, las IA requieren una gran cantidad de potencia informática, lo que se traduce en un consumo eléctrico enorme.

Sin embargo, un reciente avance de la empresa de tecnología BitEnergy AI puede cambiar radicalmente este panorama.

Para implementar la técnica de BitEnergy AI, sería necesario desarrollar y adoptar nuevas arquitecturas de hardware

Un equipo de ingenieros de BitEnergy AI ha presentado un innovador método para reducir el consumo energético de las aplicaciones de IA en un impresionante 95 %.

Este descubrimiento ha sido compartido en un artículo publicado en el servidor de preimpresión arXiv, lo que ha generado una gran expectación en el sector. La técnica promete transformar la eficiencia de la IA sin sacrificar su rendimiento.

Un consumo de energía insostenible

El uso masivo de aplicaciones como ChatGPT o DALL·E ha hecho evidente el elevado coste energético de la IA.

Por ejemplo, se estima que ChatGPT consume actualmente alrededor de 564 megavatios-hora (MWh) al día, una cantidad de energía suficiente para abastecer a unas 18.000 viviendas en Estados Unidos.

Por si fuera poco, las previsiones más pesimistas sugieren que en pocos años las aplicaciones de IA podrían llegar a consumir 100 teravatios-hora (TWh) anuales, una cifra comparable al consumo energético de la minería de Bitcoin.

Este elevado consumo no sólo encarece las operaciones de IA, sino que también plantea importantes desafíos medioambientales.

Con la creciente preocupación por el cambio climático y la necesidad de adoptar energías más limpias, el consumo energético de la IA se ha convertido en un tema crucial tanto para la industria como para los reguladores.

Una solución innovadora: la «Multiplicación de complejidad lineal»

La clave del avance de BitEnergy AI radica en un enfoque técnico sorprendentemente sencillo, pero eficaz: reemplazar la compleja multiplicación de punto flotante (FPM) por la suma de números enteros.

La FPM, utilizada comúnmente en las operaciones matemáticas de las IA, es responsable de gestionar números extremadamente grandes o pequeños con gran precisión. Sin embargo, también es la operación que más energía consume en los procesadores.

El nuevo método, denominado «Multiplicación de complejidad lineal», reduce considerablemente la carga computacional al aproximar los cálculos de punto flotante con operaciones mucho más simples de suma de enteros.

Según las pruebas realizadas por los investigadores, este enfoque podría reducir el consumo energético de las IA en un 95 %.

Un obstáculo: la necesidad de nuevo hardware

Aunque el potencial del nuevo método es enorme, tiene una limitación clave: requiere un hardware diferente al que se emplea actualmente.

Las unidades de procesamiento gráfico (GPU) de NVIDIA, que dominan el mercado de la IA, están optimizadas para realizar operaciones con números de coma flotante.

Esto significa que para implementar la técnica de BitEnergy AI, sería necesario desarrollar y adoptar nuevas arquitecturas de hardware. Afortunadamente, el equipo de investigación ha avanzado en este aspecto.

Además de diseñar el hardware necesario para la «Multiplicación de complejidad lineal», los ingenieros de BitEnergy AI ya lo han construido y probado con éxito.

Sin embargo, el proceso de adopción masiva dependerá de factores externos, como las licencias y la reacción de los fabricantes actuales de hardware.

El futuro de la IA eficiente

Si las afirmaciones de BitEnergy AI son verificadas y adoptadas por la industria, podríamos estar ante una verdadera revolución en el campo de la inteligencia artificial.

No sólo se aliviaría la carga energética de las grandes infraestructuras tecnológicas, sino que también se reducirían significativamente los costes operativos y las emisiones de carbono asociadas.

Este avance llega en un momento crítico, cuando el debate sobre el impacto medioambiental de la IA está cobrando más fuerza. A medida que estas tecnologías se vuelven omnipresentes en la vida diaria, encontrar formas más sostenibles de alimentarlas será esencial para garantizar su viabilidad a largo plazo.

El descubrimiento de BitEnergy AI es un paso prometedor hacia un futuro donde la inteligencia artificial sea poderosa, pero también eficiente y respetuosa con el medio ambiente.

Ahora, el siguiente desafío será la implementación y aceptación generalizada de esta tecnología, algo que dependerá en gran medida de cómo responda el ecosistema tecnológico y de hardware global.

Fuente: Techxplore.comFotos: Freepik