Una forma más rápida de estimar el consumo de energía de la IA

Investigadores del MIT y el MIT-IBM Watson AI Lab han desarrollado EnergAIzer, una herramienta que predice rápidamente el consumo de energía de cargas de trabajo de IA en procesadores o chips aceleradores de IA, generando resultados fiables en segundos frente a horas o días de métodos tradicionales. Esta técnica aprovecha patrones repetibles en las optimizaciones de software para GPUs, incorporando correcciones basadas en mediciones reales para mayor precisión, con un error de solo el 8%. Permite a operadores de centros de datos asignar recursos eficientemente, reducir el desperdicio energético y evaluar modelos antes de su despliegue. Contribuye a la sostenibilidad de la IA ante el creciente consumo de electricidad de los data centers.