机构名称：
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对内存需求的显着影响，导致需要更少的硬件，因为该模型可以挤压成较少的GPU，这是提高能量效率的最具影响力的方法之一。●硬件：专用AI硬件（例如GPU或TPU）可以加速培训和推理。通用硬件（例如CPU）可以具有更大的灵活性，但在处理机器学习工作负载方面通常会很慢。在选择硬件时，应仔细考虑使用硬件，诸如内存能力，处理能力和对不同数据精度格式的支持。这是一个双层单词：虽然它建议了某些模型和功能优化某些硬件的机会，但它可能意味着尝试在其他硬件上运行模型或流程，例如，因为最佳硬件不可用或过于昂贵，导致效率降低。，45 46
提高AI模型的能源效率
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