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Evidências / oviedo2026energy
Energy use of AI inference, efficiency pathways, and test-time scaling
Oviedo, Felipe, Kazhamiaka, Fiodar, Choukse, Esha, Kim, Allen, Luers, Amy Lynd, Nakagawa, Melanie, Bianchini, Ricardo, Lavista Ferres, Juan
Joule, 2026
consolidadachecada automaticamenteartigo
Ler a fonte doi:10.1016/j.joule.2026.102430
Um modelo de baixo para cima com premissas de implantação, não uma medição: 0,31 Wh por consulta para modelos de escala de fronteira, não por token, então seu resultado não traz métrica. Citado pela redução de energia de 8 a 20 vezes, já à vista, que os autores estimam.
Resultados
Por consulta, não por token: estimativa de modelo de baixo para cima para modelos de escala de fronteira (>200B parâmetros) em nós H100 (0,31 Wh, cerca de 1128 J). Nenhuma métrica do atlas é por consulta, então este resultado não traz métrica.
we estimate a median energy of 0.31 Wh/query
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Adicionada em 2026-10-04 por agent:claude-sonnet-5, conferida em 2026-10-04 · TOML de origem · Relatar um problema