En gelişmiş yapay zekayı eğitmek bir ton enerji gerektirir. Birine göre tahmin etmek2027 yılına gelindiğinde yapay zekanın elektrik talebi Arjantin’in tüm enerji tüketimiyle karşılaştırılabilir hale gelebilir.
Bunun büyük ölçüde yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılan, grafik işlem birimleri veya GPU’lar olarak adlandırılan çiplerin, web trafiğini yönetmekten çok daha güçlü ve enerjiye ihtiyaç duymasıyla ilgisi var. Yapay zeka ile ilgili GPU’lar devasa veri merkezlerinde raf rafları dolduruyor, elektrik talebini artırıyor ve hem şüphecileri hem de iklim şahinlerini büyük dil modellerinin iklim üzerindeki potansiyel yıkıcı etkisi konusunda endişelendiriyor.
Bunun olmayacağından emin olmak Dion Harris’in görevi.
Nvidia’nın veri merkezi ürün pazarlama sorumlusu olarak Harris, Nvidia’nın veri merkezindeki ayak izini artırmak ve bu veri merkezlerini daha sürdürülebilir hale getirmek için şirketin ürün ekibi ve müşterileriyle birlikte çalışıyor. Bu, rolün eşit derecede önemli bir parçası mı? Yapay zekanın üretimden akıllı şebeke teknolojisine kadar çeşitli sektörlere getireceği verimliliği kamuoyuna duyurmak aslında uzun vadede gezegen için olumlu bir şey olabilir. Harris, “Bu modelleri uygulamaya koyduğunuzda, çoğu zaman çok daha verimsiz bir uygulamayı veya modeli değiştirmiş oluyorsunuz” diyor. “Aşağı yönde gerçekleşen ve sıklıkla gözden kaçırılan tasarruflar var.”
Yapay zekayı iklim krizini şiddetlendirmek yerine ele almak için kullanmak, biraz spekülatif olsa da değerli bir hedeftir. Bu arada Google var söz konusu Yapay zeka eğitimi nedeniyle artan enerji talebi nedeniyle muhtemelen iklim hedeflerini ve bazı kamu hizmeti şirketlerini kaçıracak tutmak Yalnızca veri merkezi talebini karşılayacak çevrimiçi kömür santrali.
Nvidia bunların hiçbirini kontrol edemiyor. nedir olabilmek Kontrol, bu veri merkezlerini dolduran çiplerin enerji verimliliğidir ve bu süre içinde önemli ilerleme kaydetmiştir. Sadece bu yıl, Nvidia yuvarlandı Şirketin önceki sürümlere göre 25 kat daha fazla enerji verimli olduğunu söylediği yeni nesil Blackwell GPU’ları destekliyor. Şirket de çalışıyor Sıvı soğutma Sunucuları için diğer yöntemlere göre çok daha az su gerektiren sunucuların soğutulması işlemidir. Harris’in işinin büyük bir kısmı, Nvidia’nın teknolojisi ilerledikçe veri merkezi ortaklarının bunu uygulamaya hazır ve yetenekli olmasını sağlamaktır. Harris, “Nvidia her zaman platformumuzu nasıl mümkün olduğunca verimli hale getirebileceğimizi, böylece değer zincirinde doğru davranışı nasıl teşvik edebileceğimizi bulmaya başlıyor” dedi.
Harris, bunun Nvidia açısından uzun vadeli bir kumar olduğunu kabul ediyor. Bir bütün olarak sektör, yapay zekaya yönelik artan iştahı karşılamak için yeni veri merkezleri inşa etme konusunda benzeri görülmemiş bir hızla hareket ediyor Enerji talebi Sadece yetiştirme hazırlanır. Ancak yapay zeka eğitimi şüphesiz enerji kullanımını artırıyor olsa da Harris, bu yönde pek çok örnek olduğunu savunuyor. kuruluş Yapay zeka enerji tüketimini azaltıyor. Örneğin üretim devi Foxconn, söz konusu Enerji tüketimini %30 azaltmak için yapay zeka modellemesini kullandı.
Harris, “Bunlar çok büyük bir etkiye sahip olacak çok gerçek, somut tasarruflardır” dedi. Bu enerji tasarruflarını gerçekleştirmek için yapay zekayı ne kadar çok kullanabilirsek, bunun uzun vadede iklim için o kadar iyi olacağını savunuyor. Yani, bu tasarruflar maliyetleri aşıncaya kadar.
Bu hikaye, yapay zeka dünyasını şekillendiren en ilginç teknoloji uzmanlarını, girişimcileri, kurumsal liderleri ve yaratıcı düşünürleri ön plana çıkaran bir ay süren profil serimiz olan AI 20’nin bir parçasıdır.