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Energievergleich hinkt (letzte Seite)

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  1. Energievergleich hinkt (letzte Seite)

    Autor: sigii 17.01.22 - 13:04

    Unser Hirn mag zwar sehr wenig Energie verbrauchen aber wir lernen erstmal 10-20 Jahre um überhaupt soweit zu sein um relativ spontan gut in neuen Sachen zu werden.

    Insofern hinkt der Energie Vergleich auf der letzten Seite.
    Mit ml Chips wie in Apple Produkte oder eben schon bald im Pixel verbrauchen die dann auch viel weniger Strom bei der reinen Ausführung.

    Ich möchte hier aber keine Bewertung abgegeben inwieweit was nun effizienter ist.

    Ich hab keine Ahnung wieviel Strom Googles Modelle verbrauchen die die intern laufen lassen.

  2. Re: Energievergleich hinkt (letzte Seite)

    Autor: jonasz 17.01.22 - 20:04

    sigii schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > Unser Hirn mag zwar sehr wenig Energie verbrauchen aber wir lernen erstmal
    > 10-20 Jahre um überhaupt soweit zu sein um relativ spontan gut in neuen
    > Sachen zu werden.
    >
    > Insofern hinkt der Energie Vergleich auf der letzten Seite.
    > Mit ml Chips wie in Apple Produkte oder eben schon bald im Pixel
    > verbrauchen die dann auch viel weniger Strom bei der reinen Ausführung.
    >
    > Ich möchte hier aber keine Bewertung abgegeben inwieweit was nun
    > effizienter ist.
    >
    > Ich hab keine Ahnung wieviel Strom Googles Modelle verbrauchen die die
    > intern laufen lassen.

    Eine pauschalisierte Aussage, Neuronen sind nicht viel anders, als Transistoren, haben jedoch mehr Verschaltungen und können selbst als Spikes generieren, alsi in einer Art von Rechtecksignal, können die Ströme noch zusätzlich stark moduliert werden. Während ein Transistor eine Spannungsgrenze hat, ab wann der Emitter Spannung weiterreicht. Laienhaft Neronen und neuronale Transistoren, können viel mehr Zustände abbilden und die Wahrtabelle für diese wird eine Potenz vom Transistor sein. Die Effektivität ist schwer abzuschätzen, pauschal wandeln biochemische Prozesse 80% der Energie um, welche ins System gelangen, jedoch ist Kilowattstunde und Kcal schwer anhand von Leistungsoutput abzuschätzen, könnte mich an keinen ernstzunehmende Modell erinnern, welches biologische oder zumindest neuronale Transistoren mit normalen Transistoren vergleicht.

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