Искусственный интеллект и потребление энергии – Пульс новости ‘6.71’

32+ млн успешных сделок

Копитрейдинг на крипте

Компенсация убытков
100 USDT

Попробуй без риска

Get a Shocking Discount!

Get 85% OFF on all our selected products

Check it out

Введение в искусственный интеллект (ИИ)

Искусственный интеллект (ИИ) – это технология, позволяющая машинам учиться и выполнять задачи, которые обычно выполняются людьми. ИИ используется для создания виртуальных помощников, беспилотных автомобилей и других сложных систем.

ИИ и энергопотребление

ИИ-вычисления требуют значительного количества энергии. Обучение ИИ, то есть предоставление ему данных и обучение выполнению сложных вычислений pour создать модель ИИ, является наиболее энергоемкой задачей. Использование модели ИИ pour создавать текст, изображения и поддельные видео, управлять роботами, анализировать ДНК или выполнять другие задачи – что специалисты называют “вывод” – требует относительно меньше энергии. Но, конечно, чем больше используется ИИ, тем больше энергии нам потребуется использовать.

Потребление энергии при обучении ИИ

Количество энергии, необходимой для обучения, зависит от разрабатываемой модели ИИ. Исследования показывают, что потребление энергии для обучения колеблется от 2-3 киловатт-часов (один кВтч равен 1000 ватт-часов) для небольших моделей обработки естественного языка и компьютерного зрения до 103 500 кВтч pour 6-миллиардный параметр “трансформатора” (это ИИ, который берет в качестве входных данных последовательные данные, такие как цепочки ДНК или большой текст, и выдает последовательные данные, например анализ ДНК или краткое изложение большого текста).

Потребление энергии при использовании ИИ

По сравнению с обучением, использование модели ИИ требует гораздо меньше энергии. Однако по мере увеличения использования ИИ нам потребуется больше энергии.

ЦОДы (центры обработки данных)

Сегодня большая часть цифрового мира работает на компьютерах, расположенных в огромных помещениях, называемых центрами обработки данных (ЦОД). “Облако” – это мифическое место, где хранятся файлы и выполняются вычисления, представляет собой множество гигантских зданий, похожих на склад. Представьте себе свой местный Costco или Sam’s Club, но вместо отвлекающих полок со скидками представьте упорядоченные стойки с серверами (компьютерами), роутерами, накопителями (жесткими дисками) и другим оборудованием.

Традиционно ЦОДы обеспечивали потребности современных вычислений: поиск в Интернете, потоковая передача мультимедиа, прослушивание плейлистов Spotify, онлайн-игры и многое другое.

И все эти вычисления требуют энергии. По оценкам Международного энергетического агентства (МЭА), ЦОДы потребляли от 240 до 340 тераватт-часов (ТВт-ч), или от 1,0 до 1,3 процента от общего мирового потребления энергии в 2022 году, без учета майнинга криптовалют, который потреблял дополнительно 0,4 процента во всем мире. (Один тераватт-час равен 1 триллиону ватт-часов или Втч). Pour mettre la consommation d’énergie des centres de données en perspective, la Nouvelle-Angleterre consomme en moyenne 120-125 ТВт-ч d’énergie chaque année; les centres de données dans le monde consomment au moins le double voire presque le triple de cette quantité.

ЦОДы для ИИ: пожиратели энергии?

ИИ-вычисления требуют гораздо больше энергии. Наиболее энергоемким является обучение алгоритма, то есть предоставление ему данных и просьба выполнить сложные вычисления pour produire le modèle d’IA. Pour vous, pour moi et pour les autres, utiliser le modèle d’IA pour créer du texte, des images et des vidéos deep fake ; faire fonctionner des robots ; analyser l’ADN ; ou effectuer d’autres tâches – ce que les techniciens appellent « inférence » – demande beaucoup moins d’énergie, relativement parlant. Mais bien sûr, plus l’IA est utilisée, plus nous aurons besoin d’énergie pour l’utiliser.

Что делается pour réduire la consommation d’énergie de l’IA ?

Les enjeux économiques étant si importants, les entreprises technologiques prennent un certain nombre de mesures pour améliorer l’efficacité énergétique des centres de données d’IA. L’industrie est en train de passer de centres de données dédiés au calcul traditionnel à des centres qui traitent de plus en plus l’IA. Selon Synergy Research Group, il existe plus de 900 centres de données hyperscale gérés par l’IA, dont près de 40 % se trouvent aux États-Unis.

Les centres de données hyperscale actuellement construits par Microsoft, Meta, Alphabet et d’autres grands acteurs occupent 1 à 2 миллиона квадратных футов против 100 000 квадратных футов pour un centre de données cloud moyen. Les hyperscalers hébergent plus d’équipements et sont plus économes en énergie grâce à leur conception.

Dans le même temps, Microsoft pourrait se tourner vers l’énergie nucléaire pour alimenter ses centres de données d’IA, peut-être avec une chaîne de petits réacteurs modulaires, selon The Verge. La société a également accepté d’acheter de l’énergie à Helion, qui tente de construire une centrale à fusion.

Alors que la demande d’IA augmente de manière exponentielle, il est difficile de savoir exactement comment ces progrès en matière d’efficacité énergétique se dérouleront. Google indique que la consommation d’énergie de ses centres de données est stable depuis 2019, soit un peu moins de 15 % de la consommation totale d’énergie annuelle de l’entreprise, selon Yale Environment 360, une publication en ligne de la Yale School of the Environment. Si les humains ne peuvent pas le comprendre, peut-être que l’IA le peut.

Conclusion

Les implications énergétiques de l’IA sont complexes et en constante évolution. Il est important d’être conscient des défis et des opportunités que l’IA présente pour notre approvisionnement énergétique, et d’être prêt à s’adapter à mesure que la technologie évolue.

Пульс Новости 6.71 из 10