כתבה
arXiv cs.LG ·
מחיר הסוללה של AI בקצה
The Battery Price of edge AI: A study of the Environmental Impact of LLM Inference on Mobile Devices
מחקר חדש בודק את הצריכה האנרגטית של מודלי LLM על מכשירים ניידים. התוצאות מראות כי היעילות האנרגטית של המודלים על המכשירים היא נמוכה יותר מאשר על שרתים. המחקר גם מצביע על כך שההשפעה הסביבתית של AI בקצה עלולה להיות גדולה יותר מאשר AI בענן.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.11940v1 Announce Type: cross Abstract: The rapid diffusion of generative artificial intelligence raises privacy, latency, and performance concerns that motivate a shift toward "local-first" AI, where inferences are performed on the user's device instead of on remote cloud servers. This paradigm also places a significant computational load on battery-powered smartphones, potentially shortening battery life and increasing the overall replacement rate of mobile devices. This paper presents a systematic study of the energy consumption, performance, and accuracy of on-device large language model (LLM) inference. We evaluate 18 models from different model families, sizes, and quantization levels, on two modern smartphones and on a server, using the respective state-of-the-art for such
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית