Растущие энергетические потребности искусственного интеллекта
Искусственный интеллект – это энергоемкая сфера деятельности. Обучение, развертывание и обслуживание моделей ИИ потребляют огромное количество электроэнергии. Большая часть этой энергии в настоящее время поступает от ископаемого топлива, что в значительной степени способствует изменению климата. Быстрое внедрение технологий генеративного ИИ еще больше осложнило ситуацию. Это нарушило тщательно разработанные планы многих технологических компаний по переходу на более экологичные источники энергии.
Meta, как и ее конкуренты, сталкивается с проблемой балансирования своей приверженности принципам устойчивого развития с непосредственными потребностями в энергии своей инфраструктуры ИИ. В то время как долгосрочное видение компании включает в себя увеличение reliance on nuclear power, ее краткосрочная стратегия предполагает использование природного газа. Например, Entergy, крупный поставщик коммунальных услуг, ускоряет строительство газовых электростанций в Луизиане для поддержки крупномасштабного комплекса центров обработки данных Meta.
Ядерная энергия как средство обеспечения ИИ: глобальная перспектива
Франция отстаивает свою обширную инфраструктуру nuclear power как ключевое преимущество в глобальной гонке ИИ. Примерно 75% электроэнергии генерируется из nuclear sources, Франция может похвастаться самой высокой зависимостью от nuclear energy в мире. Во время саммита по ИИ в Париже президент Эммануэль Макрон противопоставил подход Франции менталитету “drill baby drill”, предложив альтернативу “plug baby plug”, подчеркнув готовность страны обеспечивать инновации в области ИИ с помощью чистой nuclear energy.
Однако Соединенные Штаты в значительной степени полагаются на ископаемое топливо для питания своих центров обработки данных, являющихся основой операций ИИ. Согласно отчету Международного энергетического агентства (IEA), природный газ и в некоторых случаях уголь являются основными источниками энергии для этих объектов. Ожидается, что растущий спрос на ИИ приведет к дальнейшему увеличению reliance on gas-fired plants, что является экономически эффективным, но экологически вредным решением.
В то время как возобновляемые источники энергии, такие как солнечная и ветровая энергия, обеспечивают примерно 24% энергии, питающей центры обработки данных в США, nuclear power составляет примерно 15%, согласно данным IEA. Переход к более устойчивому энергетическому балансу потребует значительных инвестиций в возобновляемую и nuclear energy infrastructure.
Отчет Министерства энергетики США прогнозирует существенное увеличение спроса на электроэнергию со стороны центров обработки данных. За последнее десятилетие потребление электроэнергии этими объектами утроилось и, по прогнозам, снова удвоится или утроится к 2028 году, что может составить до 12% от общего потребления электроэнергии в стране. Другими словами, развитие ИИ влечет за собой серьезные последствия для энергетической инфраструктуры, вынуждая искать более оптимальные решения для обеспечения вычислительных мощностей. Для поддержания конкурентоспособности и соблюдения экологических норм, требуется поиск новых источников энергии и оптимизацию работы дата-центров.
Энергоемкие процессы, лежащие в основе ИИ
Разработка и эксплуатация систем ИИ, особенно генеративных моделей ИИ, требуют огромных вычислительных мощностей. Рассмотрим чат-бота с ИИ и лежащие в его основе системы, такие как Meta’s Llama.
Обучение (или предварительное обучение): Системы ИИ учатся на огромных объемах данных. Это включает в себя выявление закономерностей и взаимосвязей внутри данных. Специализированные компьютерные чипы, такие как Graphics Processing Units (GPU), используются для выполнения параллельных вычислений на взаимосвязанных устройствах. Процесс обучения включает следующие этапы: сбор и подготовку данных, выбор оптимальной архитектуры модели, настройку гиперпараметров, и непосредственно процесс обучения на размеченных или неразмеченных данных. Важно подчеркнуть, что качество данных напрямую влияет на точность и надежность полученной модели. Использование GPU ускоряет вычисления, позволяя обрабатывать большие объемы данных за относительно короткий промежуток времени. Кроме того, необходимо учитывать, что обучение сложных моделей может занимать недели или даже месяцы, требуя огромных затрат электроэнергии.
Инференс: После обучения модели ИИ требуется значительная энергия для выполнения таких задач, как создание текста или изображений. Это включает в себя обработку новой информации и построение выводов на основе существующих знаний модели. Весь процесс требует электроэнергии. Инференс, или вывод, — это процесс применения обученной модели для получения предсказаний на новых данных. Этот этап менее энергозатратен, чем обучение, но все равно требует значительных ресурсов, особенно при работе с большими объемами данных или в режиме реального времени. Оптимизация моделей для инференса позволяет снизить потребление электроэнергии и повысить эффективность работы систем ИИ. Кроме того, разработка специализированного оборудования для инференса также является важным направлением в развитии технологий ИИ.
Таким образом, энергетическая эффективность ИИ зависит от оптимизации как процессов обучения, так и инференса. Разработка новых алгоритмов, архитектур моделей и специализированного оборудования позволит снизить потребление электроэнергии и сделать ИИ более устойчивым.
Охлаждение гигантов ИИ: решение проблемы нагрева
Системы ИИ выделяют значительное тепло, которое необходимо рассеивать для поддержания оптимальной производительности. Центры обработки данных полагаются на системы охлаждения, такие как air conditioning, для регулирования температуры. Эти системы потребляют дополнительную электроэнергию, что еще больше увеличивает энергетический след ИИ. Операторы центров обработки данных изучают альтернативные методы охлаждения, такие как системы водяного охлаждения, для снижения энергопотребления. Водяное охлаждение, по сравнению с воздушным, является более эффективным способом отвода тепла от компонентов, генерирующих большое количество энергии. Другие перспективные методы охлаждения включают использование фазового перехода, микроканальных радиаторов и жидкостного погружения оборудования. В частности, жидкостное погружение предполагает погружение серверов в специальную жидкость, которая эффективно отводит тепло, позволяя значительно снизить затраты на электроэнергию, связанные с охлаждением. Помимо этого, исследуются возможности утилизации выделяемого тепла для отопления близлежащих зданий или для других промышленных процессов.
В заключение, энергетические потребности ИИ представляют собой серьезный вызов, требующий комплексного подхода. Переход к более устойчивым источникам энергии, оптимизация алгоритмов и архитектур моделей, разработка эффективных систем охлаждения и утилизация выделяемого тепла – все это важные шаги на пути к созданию экологически устойчивого ИИ. Активное сотрудничество между государственными органами, научно-исследовательскими институтами и частными компаниями необходимо для достижения этой цели. Инвестиции в новые технологии и разработку инновационных решений позволят не только снизить негативное воздействие ИИ на окружающую среду, но и повысить его эффективность и надежность. Внедрение стандартов энергетической эффективности для центров обработки данных и разработка программ стимулирования использования возобновляемых источников энергии также станут важными шагами в направлении устойчивого развития ИИ. Развитие ИИ должно идти рука об руку с заботой об окружающей среде, обеспечивая светлое будущее для всех.