Tekoälyn (AI) kehittyminen on vallankumouksellistanut tapamme käyttää teknologiaa. Yksinkertaisista tehtävistä, kuten valon kytkemisestä päälle, monimutkaisiin äänikomennoihin, tekoäly on tullut olennaiseksi osaksi päivittäistä elämäämme. Kuitenkin näiden näennäisen vaivattomien vuorovaikutusten takana piilee laaja verkosto resursseja, työtä ja algoritmista prosessointia.
Vuonna 2018 Kate Crawford ja Vladan Joler kirjoittivat AI-järjestelmien vaatimista resursseista jopa yksinkertaisimpien tehtävien suorittamiseksi. AI-toimintojen mittakaavaan liittyvä energian ja työvoiman tarve ylittää huomattavasti sen, mitä ihminen tarvitsisi suorittaakseen samat tehtävät. Nyt vuonna 2021 näemme, kuinka merkittävästi tämä ala on kasvanut.
Viimeaikaiset analyysit ovat osoittaneet, että suurten AI-mallien kouluttamiseen käytetty laskentateho on kasvanut merkittävästi viimeisten kuuden vuoden aikana. Itse asiassa se on kasvanut 300 000 kertaa nopeammin kuin Mooren laki, joka kuvaa laskentatehon tuplaantumisen vauhtia noin joka toinen vuosi. Tämä valtava laskentatehon kasvu on olennaista suurien tietomäärien prosessoinnille ja ”oppimiselle”.
Mitä edistyneemmäksi tekoäly kehittyy, sitä enemmän näiden järjestelmien energiankulutus myös kasvaa. Tarkkoja lukuja AI:n sähkönkulutuksen osalta on vaikea määrittää, mutta raportit viittaavat siihen, että AI oli vastuussa 10-15% Googlen kokonaisenergiankulutuksesta vuonna 2021. Tämä vastaa noin 2,3 terawattitunnin vuosittaista sähkönkulutusta, mikä vastaa Atlantan kokoisen kaupungin sähkönkulutusta.
AI:n kasvava energian tarve tulee ilmeiseksi tulevaisuuden ennusteista. Johtava tekoälypalvelimien sirujen valmistaja Nvidia ennustaa lähettävänsä vuosittain 1,5 miljoonaa tekoälypalvelinta vuoteen 2027 mennessä. Jos nämä palvelimet toimisivat täydellä kapasiteetilla, ne kuluttaisivat vähintään 85,4 terawattituntia sähköä vuosittain, mikä ylittää monien pienten maiden energiankulutuksen.
Tarve läpimurroille energiateknologiassa tulee yhä kiireellisemmäksi. OpenAI:n toimitusjohtaja Sam Altman ehdottaa fuusioteknologiaa tai valtavan halvempia aurinkoenergian lähteitä massiivisessa mittakaavassa tarpeellisiksi tekijöiksi AI:n energiavaatimusten ylläpitämiseksi. Altman itse on sijoittanut fuusiokäynnistyksen Helion Energyn, joka pyrkii saavuttamaan tämän läpimurron.
Sillä välin AI:n suuri sähkönkulutus jatkaa rajoittavana tekijänä. AI-mallien käytön kustannukset, niin energia- kuin rahallisessa mielessäkin, rajoittavat laajaa pääsyä edistyneisiin AI-malleihin. Mitä enemmän laskentakustannukset AI-malleille kasvavat, sitä selkeämmäksi käy, miksi teknologiajättiläiset kuten Google ovat varovaisia näiden mallien saatavuuden suhteen yleisölle.
AI:n tulevaisuus pitää sisällään uskomatonta potentiaalia, mutta sen järjestelmien energiantarpeisiin ja kustannuksiin vastaaminen on ratkaisevan tärkeää niiden kestävälle kehitykselle. Pyrkimyksissämme energiateknologian läpimurtoihin meidän on varmistettava, että AI:n kasvu ei tapahdu ympäristömme ja resurssiemme kustannuksella.
UKK:
1. Millainen vaikutus tekoälyllä (AI) on teknologiaan?
– Tekoäly on vallankumouksellistanut tavan, jolla vuorovaikutamme teknologian kanssa, mahdollistaen yksinkertaisten tehtävien suorittamisen, kuten valojen kytkemisen päälle ja monimutkaisten äänikomentojen antamisen.
2. Kuinka paljon resursseja ja työvoimaa tarvitaan tekoälyjärjestelmien tehtävien suorittamiseen?
– Kate Crawford ja Vladan Joler huomauttivat, että tekoälyjärjestelmät vaativat valtavan määrän resursseja ja työvoimaa jopa yksinkertaisten tehtävien suorittamiseen.
3. Kuinka nopeasti käytetty laskentateho tekoälymallien kouluttamiseen on kasvanut?
– Viimeaikaiset analyysit osoittavat, että käytetty laskentateho tekoälymallien kouluttamiseen on kasvanut 300 000 kertaa nopeammin kuin Mooren laki, joka kuvailee laskentatehon tuplaantumisvauhtia noin joka toinen vuosi.
4. Kuinka paljon energiaa tekoälyjärjestelmät kuluttavat?
– Tarkkoja lukuja on vaikea määrittää, mutta raportit viittaavat siihen, että tekoäly vastasi 10-15% Google’n kokonaisenergiankulutuksesta vuonna 2021, mikä vastaa noin 2,3 terawattitunnin vuosittaista sähkönkulutusta.
5. Kuinka paljon energiaa tekoälyn ennustetaan kuluttavan tulevaisuudessa?
– Nvidia ennustaa lähettävänsä vuosittain 1,5 miljoonaa tekoälypalvelinlaitetta vuoteen 2027 mennessä, mikäli ne toimisivat täydellä kapasiteetilla, kuluttaisivat ne vähintään 85,4 terawattituntia sähköä vuosittain.
6. Mitä läpimurtoja energiateknologiassa tarvitaan tekoälyn energiavaatimusten ylläpitämiseksi?
– OpenAI:n toimitusjohtaja Sam Altman ehdottaa fuusioteknologiaa tai valtavan halpaa aurinkoenergiaa massiivisessa mittakaavassa. Altman on itse sijoittanut fuusioyritys Helion Energyyn, joka pyrkii saavuttamaan tämän läpimurron.
7. Miten tekoälyn suuri sähkönkulutus vaikuttaa sen saatavuuteen?
– Tekoälymallien suuri sähkönkulutus lisää laskentakustannuksia, mikä rajoittaa laajaa pääsyä edistyneisiin tekoälymalleihin. Teknologiajättiläiset kuten Google ovat varovaisia näiden mallien saatavuuden suhteen yleisölle.
Määritelmät:
– Tekoäly (AI): Ihmisen älyllisten prosessien jäljittelyä koneilla, tyypillisesti sisältäen tehtäviä, kuten puheentunnistusta, ongelmanratkaisua ja oppimista.
– Laskentateho: Tietokonejärjestelmän laskennallinen kyky, tyypillisesti mitattuna sen kyvyllä suorittaa laskutoimituksia sekunnissa.
– Mooren laki: Huomio, jonka mukaan transistorien määrä mikropiirillä tuplaantuu noin joka toinen vuosi, johtaen eksponentiaaliseen laskentatehon kasvuun.
– Terawattitunti: Sähköenergian yksikkö, joka vastaa biljoonaa (10^12) wattitunttia.
Liittyviä linkkejä:
– OpenAI: OpenAI:n virallinen verkkosivusto, organisaatio, joka on omistautunut tekoälyn yleisen älykkyyden edistämiseen.
– Nvidia: Nvidian virallinen verkkosivusto, johtava grafiikkasuorittimien (GPU) ja tekoälylaitteistojen valmistaja.
– Google: Googlen virallinen verkkosivusto, monikansallinen teknologiayritys, joka tunnetaan hakukoneestaan ja tekoälyhankkeistaan.
The source of the article is from the blog bitperfect.pe