El Lincoln Laboratory Supercomputing Center (LLSC) del MIT está desarrollando técnicas para reducir el consumo de energía en los centros de datos, sobre todo en relación con los modelos de inteligencia artificial (IA). Han descubierto que cambios sencillos, como la limitación de la potencia del hardware, pueden reducir el consumo de energía entre un 12 y un 15% sin afectar significativamente al rendimiento de los modelos. El LLSC también ha desarrollado un software que permite a los propietarios de centros de datos establecer límites de potencia en sus sistemas. Además, han creado un marco completo para analizar la huella de carbono de los sistemas informáticos de alto rendimiento. El equipo también se centra en hacer más eficiente el desarrollo de modelos de IA utilizando técnicas de parada temprana, que han permitido reducir en un 80% la energía empleada en el entrenamiento de modelos. También han desarrollado un optimizador que ajusta los modelos de IA a la combinación más eficiente de hardware para la inferencia. La energía ahorrada gracias a estas intervenciones reduce los costes y se ajusta a la creciente concienciación sobre la informática ecológica. El equipo está impulsando herramientas de transparencia y elaboración de informes para mostrar a los desarrolladores de IA su consumo de energía y está trabajando con los fabricantes de hardware para estandarizar la recogida de datos. Su objetivo es ayudar a otros centros de datos a aplicar estas intervenciones y ofrecer opciones energéticas a los desarrolladores de IA.
