Roman RemberDirbant dirbtine intelekta (AI) plečiantis ir evoliucionuojant, vis didesnis elektros poreikis duomenų centruose tapo svarbiu rūpesčiu. AI modelių mokymas ir taikymas sunaudoja didelius elektros kiekius, skatinant poreikį daugiau energiją tausojančioms sprendimams.
AI modelių mokymas: Tokie AI modeliai kaip GPT-3 kuriamui reikia milžiniško skaičiavimo gali. Pavyzdžiui, GPT-3 mokymas mėnesiui naudojant 1,024 GPU sunaudoja šokiruojantį elektrą, kuris lygus vidutiniam amerikiečių namų ūkiui energijos sunaudojimui per 120 metų.
Elektros sunaudojimas taikymuose: AI taikymų plitojant energijos sunaudojimas didėja. Pavyzdžiui, modelis kaip ChatGPT, reaguojantis į kasdienius užklausimus, sunaudoja elektros energiją, kuri lygintina su 1,7 tūkstančio amerikiečių namų ūkių elektrų sunaudojimu per vieną dieną.
Tvarios energetikos iniciatyvos: „Amazon“, „Microsoft“ ir „Google“ stengiasi naudoti žaliąją energiją savo duomenų centruose, norėdami sumažinti anglies pėdsaką. Jie tyrinėja inovatyvias priemones, skirtas gerinti energijos naudojimo efektyvumą, įskaitant mikroschemų ir serverių efektyvumo gerinimą bei šaldymo poreikių mažinimą.
AI ir elektros sunaudojimo ateitis: Atsižvelgiant į AI energijos poreikius, reikia peršokti energijos technologijų barjerus. Technologijų pramonės lyderiai pabrėžia energijos permainų svarbą, siekiant palaikyti AI plėtrą. Investicijos į švaros energijos gamybą, pvz., branduolinį jungimą, yra būtinos, norint paremti AI technologijų didėjančius energijos poreikius.
Išvada: AI plėtros ir energijos sunaudojimo sankirta pabrėžia skubią būtinybę tvarios energijos sprendimams duomenų centruose. Žaliąjį energijos naudojimą praktikuojant ir skatinant energijos inovacijas yra svarbu formuojant tvarią ateitį AI plėtros srityje ir mažinant aplinkos energijos poreikių poveikį didėjančio energijos poreikio sąlygomis.
