zużycie energii

Sztuczna inteligencja zużywa za dużo energii

Sztuczna inteligencja, która poprzez swoją coraz większą użyteczność wpływa znacząco na zużycie energii oraz wody.

Rozwój sztucznej inteligencji (AI) zmienia sposób, w jaki funkcjonuje wiele branż, od medycyny po przemysł rozrywkowy. Jednak jego dynamiczny wzrost wiąże się z istotnym wyzwaniem – ogromnym zapotrzebowaniem na energię. Według raportu Lawrence Berkeley National Laboratory, centra danych w Stanach Zjednoczonych pochłonęły w 2023 roku około 4,4% całkowitego zużycia energii elektrycznej, a do 2028 roku ta wartość może się potroić. Aby lepiej zrozumieć i ograniczyć wpływ AI na zużycie energii, naukowcy z National Renewable Energy Laboratory (NREL) opracowali nowe narzędzie, które pozwala dokładniej mierzyć i analizować energetyczne koszty obliczeń związanych z AI.

Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, w szczególności algorytmy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia (deep learning), wymagają znacznych zasobów obliczeniowych. Trening zaawansowanych modeli, takich jak te stosowane w generatywnych sieciach neuronowych (np. ChatGPT), wymaga milionów operacji na ogromnych zbiorach danych, co przekłada się na wysokie zużycie energii przez serwery i centra danych. Problem jest szczególnie widoczny w przypadku chmur obliczeniowych, gdzie stale działające jednostki przetwarzające (CPU, GPU i układy specjalizowane, takie jak TPU) pracują bez przerwy, konsumując ogromne ilości energii.

Aby zwiększyć transparentność energetyczną w świecie obliczeń AI, NREL we współpracy z firmą Intel opracowało raport „A Beginner’s Guide to Power and Energy Measurement and Estimation”, który stanowi kompleksowy przewodnik dla twórców oprogramowania i specjalistów AI. Dokument dostarcza praktycznych wskazówek dotyczących pomiaru zużycia energii w różnych aspektach systemów komputerowych – od poziomu sprzętowego, przez aplikacje, aż po poszczególne linie kodu.

Raport opisuje różne metody pomiaru i analizy zużycia energii oraz wskazuje na najczęstsze wyzwania związane z interpretacją wyników. Dzięki niemu inżynierowie mogą podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące optymalizacji swoich systemów, co prowadzi do większej efektywności energetycznej i mniejszego śladu węglowego.

Przewodnik powstał w ramach inicjatywy Green Computing Catalyzer, prowadzonej przez NREL i Joint Institute for Strategic Energy Analysis (JISEA). Program ten skupia naukowców, uczelnie i firmy technologiczne w celu opracowania strategii na rzecz bardziej energooszczędnych technologii informatycznych. Jednym z kluczowych celów projektu jest katalogowanie kosztów energetycznych uczenia maszynowego i wprowadzenie bardziej przejrzystych standardów raportowania zużycia energii w branży IT.

Intel, jako globalny lider w dziedzinie półprzewodników, również od lat inwestuje w zrównoważony rozwój technologii. Jak podkreśla Ronak Singhal, starszy specjalista ds. centrów danych i AI w Intelu, partnerstwo z NREL ma na celu dostarczenie praktycznych narzędzi, które pomogą firmom mierzyć i redukować zużycie energii przez systemy AI.

Aspektem na jaki trzeba zwrócić uwagę  w ocenie zużycia energii przez AI jest brak jednolitych standardów pomiarowych. Różne firmy stosują odmienne metody oceny efektywności energetycznej swoich modeli, co utrudnia porównywanie wyników i wdrażanie skutecznych strategii redukcji zużycia prądu.

Raport NREL wskazuje na potrzebę stworzenia spójnych metodologii, które pozwolą na dokładniejsze monitorowanie wpływu AI na środowisko. W dokumencie uwzględniono konkretne scenariusze użycia, które mogą pomóc firmom lepiej interpretować zużycie energii przez ich systemy i podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące optymalizacji infrastruktury obliczeniowej.

Ograniczenie energochłonności systemów AI wymaga zastosowania strategii zarówno na poziomie sprzętowym, jak i programistycznym. Jednym ze sposobów jest wykorzystanie bardziej efektywnych układów scalonych, takich jak specjalizowane chipy neuromorficzne czy jednostki TPU (Tensor Processing Units), które zostały zaprojektowane z myślą o optymalnej pracy z algorytmami AI i charakteryzują się znacznie niższym zużyciem energii w porównaniu do tradycyjnych procesorów graficznych (GPU). Kolejną metodą jest optymalizacja algorytmów sztucznej inteligencji – badania pokazują, że odpowiednie dostrajanie modeli głębokiego uczenia może skutecznie zmniejszyć ich energochłonność bez negatywnego wpływu na jakość generowanych wyników.

Lepsze zarządzanie danymi to istotny element, który można osiągnąć poprzez ograniczenie wielkości zbiorów treningowych oraz stosowanie metod redukcji wymiarowości danych, co pozwala znacząco zmniejszyć wymagania obliczeniowe systemów AI. Nie mniej istotne jest wykorzystanie odnawialnych źródeł energii – coraz więcej firm technologicznych, takich jak Google czy Microsoft, inwestuje w zieloną energię, aby zasilać swoje centra danych w sposób bardziej ekologiczny i ograniczać negatywny wpływ działalności na środowisko.

Dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji niesie ze sobą wiele korzyści, ale także wyzwania związane z jej wpływem na środowisko. Wprowadzenie nowych metod pomiaru zużycia energii i optymalizacja algorytmów mogą pomóc w ograniczeniu śladu węglowego AI.

W kolejnych latach wyzwaniem dla branży AI będzie znalezienie równowagi między postępem technologicznym a dbałością o środowisko. Narzędzia do monitorowania i redukcji zużycia energii mogą odegrać kluczową rolę w kształtowaniu przyszłości bardziej efektywnych i ekologicznych systemów sztucznej inteligencji.

SUBSKRYBUJ „GAZETĘ NA NIEDZIELĘ” Oferta ograniczona: subskrypcja bezpłatna do 30.04.2025.

Strona wykorzystuje pliki cookie w celach użytkowych oraz do monitorowania ruchu. Przeczytaj regulamin serwisu.

Zgadzam się