Un approccio concreto per un’AI più sostenibile
Con la rapida diffusione dell’AI generativa, l’inferenza sta diventando una delle principali fonti di consumo energetico e di emissioni di carbonio. Questo report analizza come le aziende possano rendere l’AI più sostenibile attraverso una pianificazione basata sull’intensità di carbonio, l’ottimizzazione dei modelli e infrastrutture più efficienti. Scopri come le organizzazioni possono ridurre del 30-47% le emissioni legate all’inferenza senza compromettere la qualità del servizio.
Punti chiave
- Perché l’inferenza dell’AI rappresenta una sfida sempre più rilevante per la sostenibilità delle aziende
- Come la compressione dei modelli, la quantizzazione e l’ottimizzazione dell’architettura possono ridurre il consumo energetico
- Come l’innovativo framework CPAS-G pianifica i carichi di lavoro AI flessibili in funzione della disponibilità di energia a minore intensità di carbonio, nel rispetto dei requisiti operativi
- Come migliorare l’efficienza dei data center ottimizzando la Power Usage Effectiveness (PUE) e la Water Usage Effectiveness (WUE)
- Una roadmap concreta per rendere più sostenibili le attività legate all’AI