Развитие искусственного интеллекта привело к резкому росту энергопотребления, что вынудило разработчиков моделей ИИ повышать их энергоэффективность
Увеличение вычислений, связанных с развитием ИИ, приводит к значительному росту потребления электроэнергии в центрах обработки данных. Генеральный директор Arm Рене Хаас предупредил, что к 2030 году потребление энергоносителей в глобальных вычислительных центрах превысит расход электричества в Индии, – самой густонаселенной стране в мире. Поэтому разработчики технологий, связанных с ИИ, их поставщики активно ищут способы снижения потребления электричества.
По данным Bloomberg и The Next Platform, Хаас разработка ИИ все еще находится на ранних стадиях. Поэтому производительность моделей еще не оптимизирована. Кроме того, генеральный директор Arm Holdings plc Рене Хасс сообщил, что его коллеги из других компаний также столкнулись с проблемой стремительного роста потребления электроэнергии. Он подтвердил тот факт, что модели ИИ в последующие годы будут потреблять все больше энергоносителей.
Хаас указал на то, что центры обработки данных в настоящее время потребляют около 460 ТВт-ч электроэнергии в год. И эта цифра может удвоиться к 2030 году. Без усилий, направленных на повышение энергоэффективности центров обработки данных, работающих на базе искусственного интеллекта, в 2030 году они будут потреблять 25% от общего количества электроэнергии в США.
Стэнфордский университет опубликовал отчет, согласно которому, в 2023 году в США существовала 61 передовая модель ИИ, а в странах ЕС – 21. В нем указывается, что затраты на эксплуатацию этих масштабных моделей достигли беспрецедентно высокого уровня. Для обучения модели Google Gemini Ultra требуются вычислительные ресурсы стоимостью до 191 млн. долларов США. При этом расходы на решение аналогичных задач OpenAI для GPT-4 составляют около 78 млн. долларов.
Недавно Arm, Intel и Nvidia запустили новые платформы для удовлетворения спроса на высокую энергоэффективность в сфере искусственного интеллекта. В апреле компания Arm представила Ethos-U85. Это новая конструкция встроенного NPU для ускорителей искусственного интеллекта. Она дает четырехкратное увеличение производительности по сравнению с решениями предыдущего поколения. Кроме того, новая конструкция встроенного NPU для ускорителей искусственного интеллекта повышает энергоэффективность моделей ИИ на 20%.