Крупные технологические компании обнаружили неожиданный способ оптимизации затрат на искусственный интеллект: использование простаивающих вычислительных мощностей в ночное время. Эта практика, известная как «sleeptime compute», позволяет значительно снизить стоимость обучения и обслуживания больших языковых моделей.
Техническая реализация ночных вычислений
Принцип основан на неравномерной нагрузке на дата-центры в разное время суток. В то время как днем мощности заняты обработкой запросов пользователей, ночью значительная часть ресурсов простаивает. Компании научились использовать эти окна для фонового обучения моделей и выполнения ресурсоемких задач.
Ключевые преимущества подхода:
- Снижение стоимости вычислений на 40-60% за счет использования пониженных тарифов
- Оптимизация энергопотребления в регионах с ночным избытком зеленой энергии
- Возможность выполнения длительных тренировочных сессий без влияния на основные сервисы
Экономический эффект и отраслевые последствия
По оценкам аналитиков, переход на ночные вычисления позволяет компаниям типа Google, Microsoft и Amazon экономить до $3 млн в месяц на инфраструктуре для одной крупной языковой модели. Это особенно важно в условиях растущей конкуренции и увеличения размеров моделей.
Важно понимать, что это временное решение — с ростом глобального спроса на AI-сервисы разница между дневной и ночной нагрузкой будет стираться. Уже сейчас в некоторых регионах Азии ночная нагрузка превышает дневную из-за особенностей пользовательского поведения.
Технология также открывает новые возможности для стартапов и исследовательских организаций, которые могут арендовать вычислительные мощности по сниженным ночным тарифам. Это демократизирует доступ к ресурсам, необходимым для тренировки современных AI-моделей, пишет Wired.
Оставить комментарий