Escolha de algoritmo
A escolha do algoritmo pode fazer grande diferença no consumo de energia. Algoritmos projetados para eficiência usam técnicas que reduzem o processamento necessário:
| Técnica | Como funciona |
|---|---|
| Model pruning (poda) | Remove conexões desnecessárias de uma rede neural, tornando-a menor e mais rápida |
| Quantização | Reduz a precisão numérica dos cálculos (ex.: de 32 bits para 8 bits), diminuindo o uso de memória e energia |
| Destilação de conhecimento | Um modelo grande "ensina" um modelo menor a reproduzir seus resultados com muito menos recursos |
O resultado: modelos mais leves e métodos de treinamento eficientes que reduzem o consumo de energia sem comprometer significativamente o desempenho.
Exemplos para fixar
Exemplo 1: Uma empresa treina um modelo grande de reconhecimento de voz com 500 milhões de parâmetros. Depois, usa destilação de conhecimento para criar uma versão de 50 milhões de parâmetros que roda em smartphones — 10x menor, com apenas 2% de perda de acurácia e consumindo muito menos bateria.
Exemplo 2: Um pesquisador aplica poda ao seu modelo de tradução, removendo 40% das conexões que contribuem pouco para o resultado. O modelo fica mais rápido e usa menos energia, sem perda perceptível de qualidade.