AI × 能效：你看不見的電表，以及大型語言模型的能源成本
在這集精彩的 Podcast 中，我們探討密西根大學團隊推出的 ML.ENERGY Leaderboard，如何運用開源工具 Zeus 精準測量 LLM 在推論時的 CPU/GPU 能耗，公開比較不同模型的電力表現。節目將帶你了解為何 ChatGPT、Gemini、LLaMA 系列等模型的單次回應能耗存在顯著差異，以及背後的硬體、架構與推論策略因素。
此外，我們也將討論 AI 在訓練與推論階段的雙重能耗挑戰，及其對資料中心電力負荷與碳排放的長期影響。最後，我們會聊聊產業如何借助能效排行榜與硬體／軟體優化策略，共同推動「綠色 AI」的願景。
如果你對 AI 的環境代價、能效設計或永續技術路徑感興趣，這一集絕對讓你對智慧模型的「電力背後」有更清晰的認識。
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