Как когнитивные компьютеры помогают искусственному интеллекту потреблять меньше энергии
Роль когнитивных компьютеров в снижении энергопотребления искусственного интеллекта
Мы все слышали, как искусственный интеллект делает нашу жизнь более эффективной, но настоящий вопрос в том, что делает ИИ эффективным? Суть искусственного интеллекта – это данные, и по всему миру центры обработки данных потребляют 200 тераватт-часов электроэнергии ежегодно. Энергии хватит для обеспечения энергией 20 миллионов домохозяйств в Соединенных Штатах ежегодно и может питать 333 миллиона автомобилей в течение года.
Центр обработки данных – это всего лишь склад, заполненный компьютерами, обрабатывающими огромные потоки данных. В последнее время растущее количество центров обработки данных по всему миру вызвало проблему выбросов. Итак, давайте обсудим: с какой энергетической проблемой сталкивается искусственный интеллект? Какие есть решения? Какая компания нашла решение?
Проблема энергии
Мудрый человек однажды сказал: “Лучший способ решить проблему – структурировать ее”. Цитата прекрасно соотносится с проблемой потребления энергии ИИ, с которой мы сталкиваемся сегодня. Здесь проблема не в производстве энергии для ИИ, а в общем потреблении энергии центрами обработки данных. Энергию можно использовать для различных целей, таких как создание устойчивой среды и улучшение качества жизни.
Обращаясь к работе ИИ, одно привлекает наше внимание: центры обработки данных. С ростом спроса на искусственный интеллект в различных отраслях растет и спрос на центры обработки данных. Центры обработки данных могут быть самым важным компонентом ИИ/МЛ; они помогают обрабатывать, анализировать и хранить данные для моделей ИИ. Очень масштабный центр обработки данных может быть размером с два средних футбольных поля, что является огромным, так как он вмещает около 4200 стоек 24U.
Этот центр обработки данных состоит из тысячей высокопроизводительных компьютеров, которые могут помочь ИИ с различными задачами, потребляющими большое количество энергии. Кроме того, согласно МАО, они отвечают за выбросы 3% от общего объема парниковых газов в мире. Это только одна сторона проблемы, ключевая проблема заключается в обеспечении потребления энергии.
- Чего я хочу от следующего обновления iMac
- Страшно быстрое октябрьское событие Apple Вот что ожидать | ЭНБЛЕ
- Лучшие умные блокноты, которые вы можете купить
Во время использования 100% энергии одно центроборудование потребляет около 20 мегаватт. Ниже приведена диаграмма роста потребления энергии, которая разъясняет наши догадки.
Глобальный спрос на электричество центров обработки данных 2010-2030
Здесь линии изображают три возможных сценария: лучший, худший и ожидаемый. Худший сценарий символизирует то, что центры обработки данных не стратегизируют свое потребление ресурсов. Это приведет к большему выбросу, глобальным проблемам и нехватке энергетического производства. Ожидаемый сценарий предполагает, что они сократят свое потребление или будут строиться с учетом эффективности. А третий – это то, о чем мы поговорим дальше: эффективное решение.
Эффективное решение
Обратившись к проблеме более подробно, вы обнаружите, что есть две взаимосвязанные части: часть потребления и часть выбросов. Компания, объединяющая технологии и экспертизу в области эффективности и масштабируемости, представила микросхему. Именно эта микросхема станет ключом к созданию энергоэффективного ИИ. Микросхема делает ИИ фениксом технологического мира.
Когнитивная микросхема, которая поможет ИИ потреблять меньше энергии. Конечная цель искусственного интеллекта – думать, как люди, а когнитивные компьютеры могут это делать. Они похожи на умных детей, но могут думать быстрее, учиться быстрее и обрабатывать информацию с помощью различных средств. Микросхема может учиться прогнозам и шаблонам и принимать решения, как люди. Три используемые когнитивными компьютерами технологии: обработка естественного языка, машинное обучение и искусственный интеллект. Забавно, верно? Мы возвращаемся к тому, с чего начали. ИИ помогает самому себе стать более энергоэффективным, достигая зеленой технологичности и достигая цели устойчивости, от которой каждая отрасль голодает.
“Человеческий мозг может достигать удивительной производительности, потребляя мало энергии.” – Танос Васипулос, аспирант исследователь, IBM
Что делает когнитивные компьютеры энергоэффективными
Кто бы мог подумать, что воссоздание вычислительной мощности, подобной человеческому мозгу, может принести нам следующие преимущества? Но вот мы здесь. Эти многоядерные микросхемы/когнитивные компьютеры могут выполнять несколько задач на очень высокой скорости, позволяя центрам обработки данных потреблять меньше энергии. Еще одним является адаптивные алгоритмы, когда центр обработки данных может научиться выполнять задачу наиболее эффективным способом. Наконец, эти процессоры разработаны, чтобы потреблять меньше энергии и иметь встроенную функцию энергосбережения, как у смартфонов.
Атрибуты, которые делают когнитивные компьютеры быстрее, лучше и умнее:
- Параллельная обработка
- Адаптивные алгоритмы
- Обработка с низким энергопотреблением
- Функции энергосбережения
Кроме того, когнитивные компьютеры предлагают много других преимуществ:
- Точный анализ данных
- Улучшение взаимодействия с клиентами
- Повышение производительности и качества обслуживания
- Совершенствование поиска неисправностей и обнаружение аномалий
В исследовании когнитивных компьютеров пока еще много преимуществ, которые предстоит изучить; возможно, их изучение поможет нам найти идеальное решение. Конечно, когнитивные компьютеры могут устранить множество проблем, с которыми сталкиваются центры обработки данных, но некоторые вызовы также могут затруднить внедрение этих микрочипов.
Что потребуется для реализации алгоритма?
Когнитивные компьютеры – это мощные микропроцессоры, которые могут привести центры обработки данных к более эффективной рабочей фазе. Эти микросхемы могут помочь центрам обработки данных по всему миру достичь ожидаемой траектории потребления энергии. Однако эти высокоскоростные компьютеры для обработки данных имеют свои собственные проблемы. Вот несколько вызовов, которые могут затруднить их внедрение:
Сложность
Обсуждаемый здесь микрочип может использовать искусственный интеллект и машинное обучение. Он жестко прописывает свои программы и алгоритмы в IC. Примесь искусственного интеллекта и IC может внести много сложностей. Оно становится более сложным, когда мы используем его для управления центрами обработки данных, где несколько IC сотрудничают для достижения оптимального результата.
Хотя сейчас сложность цифровой технологии возрастает, важно разрабатывать упрощающие структуры и платформы. Поэтому каждый шаг, который мы делаем на пути к более эффективному использованию искусственного интеллекта, должен также развивать упрощение. Наконец, если технология не может быть использована для блага общества, то нет смысла пытаться ее изучить.
Стоимость
Когнитивные компьютеры, которые достигнут желаемой энергоэффективности для центров обработки данных и систем искусственного интеллекта, стоят дорого. Можно надеяться, что правительственные инициативы и технологии с более низкой стоимостью могут внести вклад в это.
Нехватка квалифицированных специалистов
Одна из основных проблем состоит в том, что, с одной стороны, люди довольно оптимистично относятся к адаптации искусственного интеллекта, а с другой стороны, существуют некоторые сомнения. Это создает разрыв в навыках, и нет многих специалистов, которые могут изучать, адаптировать и вносить свой вклад в развитие. Когнитивные вычисления, искусственный интеллект и технологии больших данных – это концепции нового поколения, которые должны быть изучены на широком масштабе. Необходимы программы, сертификации и образовательные институты, посвященные этому на глобальном уровне.
Вывод
Новый мир, основанный на искусственном интеллекте, имеет свои плюсы и минусы, как и любое решение. Следует отметить, что мы сохраняем преимущества, а негативные аспекты могут быть устранены. Конечно, проблема большого потребления энергии в центрах обработки данных, используемых искусственным интеллектом, является серьезной, но мы движемся в сторону внедрения более “зеленого” искусственного интеллекта, потребляющего меньше энергии.
Когнитивный компьютер – это пример и веха в этом длительном пути настойчивости. В конце концов, достижение устойчивости является основной целью каждого поставщика технологических решений. Основной этикой, поддерживающей развитие общества, должны стать принципы, которые приспособлены, интегрированы и использованы для достижения наиболее благоприятного результата.
Кредит за изображение на сайте: предоставлен автором; спасибо!
