Искусственный интеллект (ИИ) потенциально может решить некоторые из самых сложных проблем, стоящих перед человечеством, включая проблемы изменения климата. Но в то же время технология – особенно генеративный искусственный интеллект – использует огромную вычислительную мощность и, следовательно, огромное количество энергии. Это проблема, и она будет только усугубляться.
Объем вычислительной мощности, необходимой для продвинутых моделей искусственного интеллекта, удваивается каждые пять-шесть месяцев, и разумно предположить, что он будет продолжать расти по мере резкого роста спроса на эту технологию. Центры обработки данных уже потребляют 1,5% мирового объема электроэнергии, а на потребление энергии приходится около 75% антропогенных выбросов парниковых газов в ЕС.
Недавнее исследование Gartner прогнозирует, что «ИИ может помочь сократить глобальные выбросы парниковых газов на 5–10% к 2030 году». Однако Gartner прогнозирует, что «ИИ может потреблять до 3,5% мировой электроэнергии к тому же году».
Перед технологической отраслью стоит очевидная задача: найти решения, позволяющие ограничить энергетические потребности ИИ и тем самым раскрыть весь потенциал технологии на благо человечества. Как ИИ потребляет энергию
Мощность, необходимая для ИИ, обусловлена двумя факторами: энергия потребляется при обучении моделей и во время вывода, когда живые данные передаются через обученную модель ИИ для решения задач. Исследования, опубликованные в журнале Joule, показывают, что на логические выводы может приходиться как минимум 60% энергопотребления генеративного ИИ, а добавление возможностей ИИ к веб-поиску может увеличить потребность в энергии в десять раз. При использовании генеративной модели также часто возникает больший объем запросов по сравнению с поисковой системой из-за двустороннего диалога, когда пользователи пытаются достичь желаемого результата. Ноам Розен
Навигация по социальным ссылкам
Директор EMEA, HPC и AI в Lenovo Infrastructure Solutions Group (ISG).
По мере появления новых вариантов использования генеративного ИИ в области текста, изображений и видео также будет увеличиваться количество крупных моделей, которые ежедневно обучаются, переобучаются и уточняются. Последний класс генеративных моделей искусственного интеллекта требует более чем 200-кратного увеличения вычислительной мощности для обучения по сравнению с предыдущими поколениями. Каждое новое поколение моделей требует больше вычислительной мощности для вывода и больше энергии для обучения. Это постоянный цикл, который постоянно увеличивает спрос на необходимую инфраструктуру.
Что касается аппаратного обеспечения, графические процессоры (GPU), используемые для искусственного интеллекта, могут потреблять во много раз больше энергии, чем традиционная система CPU. Современные графические процессоры могут потреблять до 700 Вт, а для средней установки требуется восемь графических процессоров на сервер. Это означает, что сервер может потреблять почти шесть киловатт по сравнению с одним киловаттом для традиционных двухпроцессорных серверных блоков, которые компании используют для виртуализации. Итак, большой вопрос: как мы можем сделать это более устойчивым? Поиск ответов
Первый шаг — понять, что устойчивое развитие — это путь: не существует единого действия, которое могло бы «исправить» ситуацию, когда дело касается ИИ. Но маленькие шаги могут иметь большое значение. Компьютерная индустрия получает громкий и ясный сигнал о необходимости создавать более качественные продукты, потребляющие меньше ресурсов. Этот призыв исходит от потребителей и инвесторов, но все чаще и от правительств. В будущем энергоэффективность станет нормативным требованием для организаций, работающих в сфере ИИ. Недавние изменения в законе ЕС об искусственном интеллекте потребуют от операторов внедрения самых современных методов снижения энергопотребления и повышения эффективности своих платформ искусственного интеллекта.
Этого можно достичь тремя конкретными техническими способами: во-первых, с помощью чипов, используемых для генерации вычислительной мощности, во-вторых, с помощью компьютеров, построенных для этих чипов, и, в-третьих, в центрах обработки данных. Устойчивое развитие все больше становится конкурентным конкурентным преимуществом как для производителей микросхем, так и для производителей ПК, и станет еще более важным по мере того, как компании работают над достижением целей ESG. Согласно исследованиям журнала Nature, новые разработки, такие как аналоговые чипы, могут предложить в ближайшие десятилетия энергоэффективную альтернативу, идеально подходящую для нейронных сетей.
В центрах обработки данных старые технологии воздушного охлаждения уже с трудом удовлетворяют высокие энергетические потребности ИИ, и клиенты обращаются к жидкостному охлаждению, чтобы минимизировать потребление энергии. Эффективно преобразуя тепло, вырабатываемое генеративным искусственным интеллектом, в воду, клиенты могут сэкономить до 30–40 % на электроэнергии. Центры обработки данных, работающие на возобновляемых источниках энергии, будут иметь решающее значение для сокращения углеродного следа ИИ. Подход к технологии искусственного интеллекта «как услуга» также может помочь свести к минимуму потери и гарантировать, что организации используют новейшее и самое надежное оборудование без первоначальных капитальных затрат. ИИ во благо
Существует компромисс вокруг ИИ и его энергетических потребностей, который необходимо обсудить. Некоторые используют ИИ на благо человечества, например, для улучшения медицины или борьбы с изменением климата, в то время как другие используют его для создания развлечений.. Это поднимает вопросы о том, следует ли нам по-разному смотреть на эти различные потребности в энергии.
Несомненно то, что ИИ обладает огромным потенциалом творить добро и уже оказывает влияние во многих областях. Существуют десятки примеров того, как ИИ может смягчить последствия изменения климата. ООН отмечает, что он не только помогает лучше прогнозировать и понимать экстремальные погодные условия, но и оказывает прямую помощь пострадавшим сообществам.
Кроме того, ИИ может дать новое представление об окружающем нас мире, что, в свою очередь, может помочь сократить выбросы парниковых газов. Умные города имеют потенциал для минимизации выбросов за счет экономии минут или часов на отоплении и кондиционировании воздуха в масштабах города, путем изучения привычек людей и постепенного отключения отопления или кондиционирования воздуха за час до того, как они покинут свои дома. Технология также может регулировать движение в городе, чтобы транспортные средства двигались эффективно и предотвращались пробки. Норвежский стартап Oceanbox.io использует прогнозирующий искусственный интеллект в своей миссии по пониманию глубин океана, прогнозированию движения течений, которые могут помочь в борьбе с распространением загрязнения и помочь кораблям сократить потребление бензина. Вклад ИИ в мир с нулевым уровнем выбросов
Нет никаких сомнений в том, что ИИ потребляет много энергии, но мы можем решить эту проблему шаг за шагом – используя охлаждение горячей водой вместо воздушного, используя возобновляемые источники энергии для питания центров обработки данных и внедряя инновации в дизайне чипов и компьютеров.
Во многих отношениях ИИ также может оказать положительное влияние на человечество и стать мощной силой, ведущей мир к достижению Целей ООН в области устойчивого развития. Он может помочь нам лучше понять и устранить причины изменения климата, уменьшить неравенство и сохранить наши океаны и леса. При ответственном использовании ИИ может идти рука об руку с целями устойчивого развития. По мере того, как мир объединяется, чтобы двигаться к климатической нейтральности, ИИ будет играть все более важную роль. Мы перечислили лучших конструкторов веб-сайтов с искусственным интеллектом.
Эта статья была подготовлена в рамках канала Expert Insights от Ny BreakingPro, где мы рассказываем о лучших и ярких умах современной технологической индустрии. Мнения, выраженные здесь, принадлежат автору и не обязательно совпадают с мнением Ny BreakingPro или Future plc. Если вы заинтересованы в участии, вы можете прочитать больше здесь: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro.
Статья добавлена ботом, с использованием машинного перевода : https://nybreaking.com/category/tech/
