AI Energiforbrugsberegner

- 08. april 2025
| |

Estimer energiforbruget og CO2-aftrykket fra forskellige AI-operationer og modeller. Denne beregner giver indsigt i miljøpåvirkningen af AI-arbejdsbelastninger.

Vælg AI-modeltype

LLM-modeldetaljer

Energikilde

Avancerede indstillinger

Effektivitetsfaktor for datacenter (1.0 er perfekt)
Medregn energi brugt til hardwareproduktion

Om AI-energiforbrug

Træning og drift af AI-modeller kræver betydelige beregningsressourcer, som bruger elektricitet og producerer CO2-udledning. Forståelse af disse påvirkninger er afgørende for bæredygtig AI-udvikling.

Beregningens krav

AI-energiforbrug drives primært af:

  • Modelstørrelse: Større modeller (flere parametre) kræver mere beregning
  • Operationstype: Træning er langt mere energikrævende end inference
  • Hardwareeffektivitet: Moderne GPU'er og TPU'er er mere effektive end CPU'er
  • Datacentereffektivitet: Måles som Power Usage Effectiveness (PUE)
Miljøpåvirkning

CO2-aftrykket afhænger af:

  • Energiforbrug: De kilowatt-timer (kWh), der kræves til beregning
  • Energikilde: CO2-intensiteten af den anvendte elektricitet (gCO2/kWh)
  • Indlejret energi: Energien, der kræves til fremstilling af hardware
Reducering af AI's CO2-aftryk
  • Brug effektive modeller med færre parametre
  • Kør arbejdsbelastninger i regioner med renere energinet
  • Planlæg træningsjobs til tidspunkter med rigelig vedvarende energi
  • Optimer inference for at minimere beregningsbehov
  • Brug hardware designet til AI-effektivitet (f.eks. specialiserede ASIC'er)

Hvad er AI Energy Consumption Calculator?

AI Energy Consumption Calculator hjælper med at estimere, hvor meget energi der bruges ved træning eller drift af kunstig intelligens (AI)-modeller. Den giver også indsigt i de resulterende CO2-udledninger og elomkostninger. Dette værktøj er nyttigt for forskere, udviklere og organisationer, der er interesserede i miljøpåvirkningen af deres AI-projekter.

Den understøtter en række forskellige modeltyper, herunder:

  • Store sprogmodeller (LLMs)
  • Computer Vision-modeller
  • Natural Language Processing (NLP)-modeller
  • Traditionelle Machine Learning (ML)-algoritmer
  • Brugerdefinerede AI-modeller

Hvorfor bruge denne beregner?

Træning og drift af AI-modeller kræver betydelig computerkraft. Dette omsættes til energiforbrug og, afhængigt af energikilden, CO2-udledninger. Beregneren hjælper brugere med at:

  • Forstå energiforbrug i kilowatt-timer (kWh)
  • Estimere CO2-aftryk i kilogram CO2-ækvivalenter
  • Sammenligne hardwareeffektivitet (f.eks. GPU'er, TPU'er, CPU'er)
  • Undersøge, hvordan forskellige operationer (træning, inferens, finjustering) påvirker energiforbruget
  • Evaluere effekten af energikilder som kul, vedvarende energi eller brugerdefinerede el-mix

Dette værktøj skaber klarhed over forholdet mellem AI-arbejdsbelastninger og bæredygtighed, hvilket muliggør mere informerede beslutninger i modeludvikling og implementering.

Formel anvendt

Generel formel:

E = (FLOPs ÷ Effektivitet) × PUE

Hvor:

  • E = Energiforbrug (i kWh)
  • FLOPs = Floating Point Operations krævet
  • Effektivitet = Hardwareydelse (FLOPs pr. watt)
  • PUE = Power Usage Effectiveness (datacenter-effektivitet)

Sådan bruger du beregneren

For at få et præcist estimat skal du følge disse enkle trin:

  1. Vælg din AI-modeltype – Vælg mellem LLM, CV, NLP, ML eller brugerdefineret model.
  2. Indtast modeldetaljer – For eksempel antal tokens eller billeder behandlet, modelstørrelse og operationstype.
  3. Vælg din hardware – Vælg den anvendte hardware (f.eks. NVIDIA A100, Google TPU, CPU-klynge) eller indtast brugerdefinerede effektivitetsværdier.
  4. Vælg energikilden – Dette bestemmer CO2-intensiteten (f.eks. globalt gennemsnit, vedvarende energi eller en brugerdefineret værdi).
  5. Gennemgå avancerede indstillinger – Du kan justere PUE og inkludere den indlejrede energi i hardwaren.
  6. Klik på “Beregn” – Se resultaterne, herunder energiforbrug, udledninger, estimerede omkostninger og virkelige ækvivalenter som bilrejser.

Hvem kan drage fordel?

Denne beregner er nyttig for en række brugere:

  • AI-udviklere og forskere – Til at benchmarke modeleffektivitet
  • Datascientists og ML-ingeniører – Til at planlægge og optimere arbejdsbelastninger
  • Bæredygtighedsteams – Til at spore udledninger og tilpasse sig miljømål
  • Studerende og undervisere – Til at lære om energipåvirkningen af kunstig intelligens

FAQs

Hvad er PUE?

PUE (Power Usage Effectiveness) måler datacenter-effektivitet. En lavere PUE betyder mere effektiv energianvendelse. En typisk værdi er 1,2, hvilket betyder, at for hver 1 kWh brugt på beregning, forbruges 1,2 kWh inklusive køling og overhead.

Hvad er indlejret energi?

Dette er den energi, der bruges til at fremstille hardwaren (som GPU'er eller CPU'er). Beregneren giver dig mulighed for at inkludere eller udelade dette i det samlede estimat.

Hvor præcise er estimaterne?

Resultaterne er baseret på industristandardværdier og typiske brugsscenarier. Selvom tallene giver gode estimater, kan resultaterne i den virkelige verden variere afhængigt af specifikke konfigurationer og arbejdsbelastningsoptimeringer.

Kan jeg sammenligne forskellige modeller eller opsætninger?

Ja. Du kan ændre modeltyper, hardware og operationer for at sammenligne energiforbrug og udledninger side om side. Visualisering hjælper dig med hurtigt at se forskelle.

Understøtter den regionale forskelle i energi?

Ja. Du kan vælge mellem foruddefinerede energikilder som USA, EU, Indien eller specificere en brugerdefineret CO2-intensitet for maksimal fleksibilitet.

Hvorfor det er vigtigt

Efterhånden som AI-udbredelsen vokser, stiger også dens energibehov. Denne beregner understøtter bedre beslutningstagning ved at gøre energiforbruget gennemsigtigt. Uanset om du optimerer for bæredygtighed, omkostninger eller ydeevne, giver den handlingsrettede indsigter i fodaftrykket af dine AI-modeller.