Мы все слышали, как ИИ делает нашу жизнь более эффективной, но главный вопрос в том, что делает ИИ эффективным? Сама душа искусственного интеллекта — это данные, и во всем мире центры обработки данных потребляют 200 тераватт-часов электроэнергии ежегодно. Этой энергии достаточно, чтобы ежегодно поддерживать 20 миллионов домохозяйств в Соединенных Штатах и ​​обеспечить питанием 333 миллиона автомобилей в год.

Центр обработки данных — это не что иное, как склад, заполненный компьютерами, обрабатывающими большие реки данных. В последнее время растущее число центров обработки данных по всему миру вызвало серьезную озабоченность: выбросы. Итак, давайте обсудим: с какой проблемой питания сталкивается искусственный интеллект? Каковы решения? Какая компания придумала решение?

Проблема власти

Один мудрый человек однажды сказал: «Лучший способ решить проблему — это ее структурировать». Эта цитата прекрасно перекликается с проблемой потребления энергии ИИ, с которой мы сталкиваемся сегодня. Здесь проблема не в выработке энергии для ИИ, а в общем энергопотреблении ИИ-центров обработки данных. Эту энергию можно использовать для различных целей, например, для обеспечения устойчивости окружающей среды и качества жизни.

Говоря о том, как работает ИИ, наше внимание привлекает одна вещь: центры обработки данных. Поскольку спрос на искусственный интеллект растет во всех отраслях, растет и спрос на центры обработки данных. Центры обработки данных могут быть наиболее важным компонентом AI/ML; они помогают вычислять, анализировать и хранить данные для моделей ИИ. Очень масштабируемый центр обработки данных может быть размером с два средних футбольных поля, что является огромным, поскольку вмещает около 4200 стоек высотой 24U.

Этот центр обработки данных состоит из тысяч HPC (высокопроизводительных компьютеров), которые могут помочь искусственному интеллекту решать различные задачи, требующие большого количества энергии. Кроме того, по данным МЭА, они ответственны за выбросы 3% от общего количества парниковых газов в мире. Это лишь одна фаза проблемы; решающим является обеспечение энергопотребления.

При 100% использовании энергии один центр обработки данных потребляет около 20 МВт. Ниже приведен график роста энергопотребления, который развеивает наши предположения.

Глобальная потребность центров обработки данных в электроэнергии в 2010–2030 гг.

Линии здесь изображают три возможных сценария: лучший, худший и ожидаемый. Худший сценарий означает, что центры обработки данных не будут разрабатывать стратегию потребления ресурсов. Это приведет к увеличению выбросов, глобальным проблемам и нехватке электроэнергии. Ожидаемый сценарий заключается в том, что они сократят свое потребление или выработают стратегию повышения эффективности. Третий, ну, это то, что мы собираемся обсудить дальше: эффективное решение.

Эффективное решение

Когда вы разберете проблему, вы увидите, что существует две части, коррелирующие друг с другом: часть потребления и часть выбросов. Компания, объединяющая технологии и опыт для повышения эффективности и масштабируемости, представила микрочип. Этот микрочип станет ключом к повышению энергоэффективности ИИ. Микрочип делает ИИ фениксом технологического мира.

Когнитивный микрочип, который поможет ИИ потреблять меньше энергии. Конечная цель искусственного интеллекта — думать как люди, и когнитивные компьютеры могут это сделать. Они похожи на умных детей, но могут быстрее думать, быстрее учиться и обрабатывать информацию, используя различные средства. Микрочип может изучать прогнозы и закономерности и принимать решения, как люди. Когнитивные компьютеры используют три технологии: процессоры естественного языка, машинное обучение и искусственный интеллект. Я точно знаю? Мы возвращаемся к тому, с чего начали. ИИ помогает себе стать более энергоэффективным, внедряя экологические технологии и достигая цели устойчивого развития, к которой стремится каждая отрасль.

«Человеческий мозг может достигать выдающихся результатов, потребляя при этом мало энергии». – Танос Васипулос, докторант-исследователь, IBM

Что делает когнитивные компьютеры энергоэффективными

Кто бы мог подумать, что воспроизведение вычислительной мощности человеческого мозга может дать нам следующие преимущества? Но мы здесь. Эти многоядерные микрочипы/когнитивные компьютеры могут выполнять многозадачные задачи на очень высокой скорости, что позволяет центрам обработки данных потреблять меньше энергии. Другой вариант — адаптивные алгоритмы, благодаря которым центр обработки данных может научиться наиболее эффективному способу выполнения задачи. Наконец, эти процессоры спроектированы так, чтобы потреблять меньше энергии, и имеют встроенную функцию энергосбережения, как в смартфонах.

Атрибуты, которые делают когнитивные компьютеры быстрее, лучше и умнее:

• Параллельная обработка
• Адаптивные алгоритмы
• Обработка с низким энергопотреблением
• Функции энергосбережения

Помимо этого, когнитивные компьютеры имеют множество других преимуществ:

• Точный анализ данных
• Улучшение взаимодействия с клиентами
• Повышайте производительность и качество обслуживания
• Улучшенное устранение неполадок и обнаружение аномалий

Многие преимущества когнитивных компьютеров еще предстоит изучить; возможно, их изучение поможет нам найти идеальное решение. Конечно, когнитивные компьютеры могут решить многочисленные проблемы, с которыми сталкиваются центры обработки данных, но некоторые проблемы также могут помешать внедрению этих микрочипов.

Что потребуется для реализации алгоритма?

Когнитивные компьютеры — это мощные микропроцессоры, которые могут вывести центры обработки данных на более эффективный этап работы. Чип может помочь центрам обработки данных по всему миру достичь ожидаемой траектории энергопотребления. Однако у этих высокоскоростных компьютеров обработки данных есть свои проблемы. Вот несколько проблем, которые могут помешать реализации

Сложность

Микрочип, который мы здесь обсуждаем, может использовать искусственный интеллект и машинное обучение. Он жестко связывает свои программы и алгоритмы с микросхемой. Использование искусственного интеллекта и микросхем может принести много сложностей. Это становится более сложным, когда мы используем его для управления центрами обработки данных, где несколько микросхем работают вместе для достижения оптимального результата.

Хотя сейчас век цифровых технологий становится все сложнее, важно разрабатывать упрощающие структуры и платформы. Таким образом, каждый шаг, который мы предпринимаем для повышения эффективности ИИ, должен также порождать ветку упрощения. Наконец, если технологию нельзя использовать на благо общества, ее не стоит изучать.

Расходы

Когнитивные компьютеры, которые могли бы обеспечить желаемую энергоэффективность для центров обработки данных и систем искусственного интеллекта, стоят дорого. Будем надеяться, что правительственные инициативы и экономически эффективные технологии смогут этому способствовать.

Нехватка навыков

Основная проблема, с одной стороны, заключается в том, что люди довольно оптимистично относятся к адаптации ИИ; с другой стороны, сомнений мало. Следовательно, это создает дефицит навыков, и не так много работников, которые могут учиться, адаптироваться и способствовать развитию. Когнитивные вычисления, искусственный интеллект и технологии больших данных — это концепции нового поколения, которые необходимо изучать в больших масштабах. Во всем мире должны быть программы, сертификаты и образовательные институты, посвященные этому вопросу.

Заключение

У нового мира, основанного на искусственном интеллекте, есть плюсы и минусы, и они есть у каждого решения. Следует отметить, что мы сохраним преимущества, а недостатки можно искоренить. Конечно, центры обработки данных, используемые ИИ, сталкиваются с серьезной проблемой энергопотребления, но мы движемся к внедрению большего количества «зеленого» ИИ, который потребляет меньше энергии.

Когнитивный компьютер — пример, веха на этом долгом пути настойчивости. В конце концов, достижение устойчивости является основной целью каждого поставщика технологических решений. Основная идея, поддерживающая развитие общества, должна быть адаптирована, интегрирована и использована для достижения наиболее благоприятного результата.

Рекомендованное изображение: предоставлено автором; Спасибо!