Энергия для будущего или истощение планеты? Энергоэффективный путь развития ИИ

Ошеломляющий энергетический след ИИ

Технологии искусственного интеллекта, особенно обучение и эксплуатация крупномасштабных моделей, таких как генеративный ИИ и большие языковые модели (LLM), лежащие в основе таких платформ, как ChatGPT, невероятно энергоемки. Сложные вычисления, связанные с обучением этих моделей на массивных наборах данных, требуют огромных вычислительных мощностей, которые в основном обеспечиваются энергоемкими графическими процессорами (GPU), размещенными в разросшихся центрах обработки данных.

По оценкам, деятельность, связанная с ИИ, вскоре может потреблять столько же электроэнергии, сколько небольшая страна, и часто проводятся сравнения с такими странами, как Ирландия или Нидерланды. Это вызывает глубокую обеспокоенность, поскольку центры обработки данных, основа ИИ и цифрового мира, уже составляют значительную часть – по оценкам, 1-2% – мирового потребления электроэнергии. Некоторые прогнозы предупреждают, что если нынешняя траектория развития и развертывания ИИ сохранится, то спрос на энергию только от ИИ может потенциально значительно увеличить общее потребление центров обработки данных, возможно, даже в десять раз в течение следующего десятилетия, что окажет огромное давление на энергосети и затруднит достижение климатических целей.

Этот спрос на энергию не ограничивается начальным этапом обучения. Запуск приложений ИИ (вывод) также потребляет значительную мощность, и по мере того, как ИИ все больше интегрируется в повседневные сервисы (от поисковых систем до навигационных приложений), совокупная стоимость энергии вывода может в конечном итоге превысить стоимость обучения.

Парадокс: ИИ как средство энергосбережения?

Несмотря на собственные высокие потребности в энергии, ИИ обладает значительным потенциалом для снижения энергопотребления в различных секторах. Его способность анализировать сложные системы и оптимизировать процессы может привести к существенному повышению эффективности:

• Оптимизация энергосистем: ИИ может помочь более эффективно управлять энергосетями, прогнозируя спрос на энергию, оптимизируя поток электроэнергии, более плавно интегрируя переменные возобновляемые источники (такие как ветер и солнце) и снижая потери при передаче.
• Программы управления спросом: ИИ может обеспечить более разумное использование энергии в домах и на предприятиях, автоматически регулируя потребление в зависимости от условий в сети и ценовых сигналов.
• Оптимизация промышленных процессов: В производстве и логистике ИИ может оптимизировать операции, оптимизировать цепочки поставок, прогнозировать потребности в техническом обслуживании оборудования и сокращать отходы, что в совокупности приводит к снижению энергопотребления.
• Интеллектуальное управление зданиями: Системы на базе ИИ могут оптимизировать отопление, вентиляцию, кондиционирование воздуха (HVAC) и освещение в зданиях, значительно сокращая потери энергии.
• Ускорение развития зеленых технологий: ИИ используется для ускорения открытия и разработки новых материалов для аккумуляторов, солнечных элементов и технологий улавливания углерода.

Однако развертывание этих решений ИИ требует вычислительных ресурсов, что создает потенциальный «эффект обратного удара», когда энергия, сэкономленная приложением ИИ, компенсируется энергией, необходимой для его разработки и запуска. Поэтому оценка чистого воздействия решений ИИ на энергопотребление имеет решающее значение.

Пути к энергоэффективному ИИ

Решение проблемы энергопотребления ИИ требует многостороннего подхода, ориентированного на повышение эффективности самого ИИ:

• Инновации в аппаратном обеспечении: Разработка более энергоэффективных процессоров, специально разработанных для задач ИИ (таких как TPU, NPU и нейроморфные чипы), имеет решающее значение. Постоянное улучшение эффективности графических процессоров и разработка специализированных чипов продолжаются.
• Эффективность алгоритмов и моделей: Исследователи работают над созданием более мелких, менее ресурсоемких моделей ИИ с помощью таких методов, как обрезка (удаление ненужных частей модели), квантование (использование менее точных чисел), дистилляция знаний (обучение более мелких моделей имитации более крупных) и разработка совершенно новых, более эффективных архитектур (например, разреженных моделей).
• Эффективность центров обработки данных: Повышение энергоэффективности центров обработки данных за счет передовых методов охлаждения (таких как жидкостное охлаждение), лучшего использования серверов, рекуперации отработанного тепла и стратегического размещения объектов вблизи возобновляемых источников энергии или в более прохладном климате.
• Интеграция возобновляемой энергии: Питание центров обработки данных непосредственно от возобновляемых источников энергии является идеальным решением. Хотя покупка сертификатов возобновляемой энергии (REC) является распространенной практикой, обеспечение подлинной «дополнительности» (т. е. создание новых мощностей возобновляемой энергии) и круглосуточного и 7-дневного соответствия безуглеродной энергии остается проблемой.
• Энергоэффективное программное обеспечение и планирование: Разработка программного обеспечения и планирование вычислительных задач (особенно крупных запусков обучения) для минимизации энергопотребления или совпадения с периодами высокой доступности возобновляемой энергии в сети.

Необходимость прозрачности и управления

Основным препятствием в решении энергетической проблемы ИИ является отсутствие прозрачности. Точное измерение и сравнение энергетического следа различных моделей и приложений ИИ затруднено из-за различных методологий и ограниченного раскрытия информации со стороны технологических компаний. Создание стандартизированных показателей, протоколов мониторинга и прозрачных рамок отчетности имеет важное значение для понимания истинного масштаба проблемы и отслеживания прогресса в направлении устойчивого развития.

В конечном счете, создание энергоэффективного будущего ИИ требует согласованных усилий. Хотя ИИ создает значительные проблемы с энергопотреблением, он также предлагает мощные инструменты для оптимизации и повышения эффективности. Балансирование огромного потенциала ИИ с его воздействием на окружающую среду требует постоянных инноваций в аппаратном и программном обеспечении, быстрого перехода на возобновляемые источники энергии для центров обработки данных и приверженности прозрачности и ответственному развитию со стороны отрасли.