Уз широку примену технологије вештачке интелигенције у више области као што су здравство, финансије, производња и научна истраживања, инфраструктура која стоји иза тога - центри података - постаје важан извор глобалног раста потрошње енергије. Обука и рад модела вештачке интелигенције се ослањају на рачунарске ресурсе-високих перформанси, који захтевају подршку у центрима података који непрестано раде. Према томе, центри података са вештачком интелигенцијом не само да доносе огромну рачунарску снагу, већ имају и значајну потрошњу енергије и притисак на животну средину.
Утицај инфраструктуре вештачке интелигенције на животну средину се углавном огледа у расту потражње за електричном енергијом, коришћењу водних ресурса, производњи хардвера и проширењу инфраструктуре итд. Уз велики-развој технологије вештачке интелигенције, како задовољити рачунарске захтеве уз смањење оптерећења животне средине постало је важно питање од заједничког интереса за предузећа и технолошке институције, владе и технолошке институције.
Разлози велике потрошње енергије центара података са вештачком интелигенцијом
Системи вештачке интелигенције треба да заврше обуку модела и задатке закључивања кроз велики број сложених математичких операција, које обично спроводе процесори високих{0}}перформанси као што су Гпус, Тпус или наменски АИ чипови. Током обуке великих{2}}модела, често је потребно да хиљаде или чак десетине хиљада чипова раде истовремено неколико дана или чак недеља.
Главни разлози за раст потражње за енергијом у центрима података са вештачком интелигенцијом су:
1. Рачунарски хардвер-високе густине
Обука вештачке интелигенције се ослања на рачунарске уређаје високих{0}}перформанси, који концентришу велику количину рачунарских ресурса по јединици површине, што доводи до значајног повећања густине снаге.
2. Серверски систем који непрекидно ради
Да би се обезбедила стабилност услуге и могућност реаговања у реалном{0}}времену, центри за податке обично морају да раде са серверима и мрежним уређајима даноноћно без скоро никаквих застоја.
3. Потреба за великим-складиштем података
Модели вештачке интелигенције захтевају огромне количине података за обуку и закључивање, а складиштење и пренос података такође троше велику количину електричне енергије.
4. Систем за хлађење који-троши{2}}високо енергију
Рачунарски уређаји{0}}високих перформанси генеришу велику количину топлоте током рада и морају се ослањати на сложене системе за хлађење да би одржали стабилан рад.
У поређењу са традиционалним услугама рачунарства у облаку, рачунарство са вештачком интелигенцијом има већи рачунарски интензитет, па је стопа раста његове потрошње енергије очигледнија.
Извори емисије угљеника из центара података
Ниво емисије угљеника у дата центру у великој мери зависи од извора електричне енергије. Ако струја долази из угља или других фосилних горива, њен интензитет емисије угљеника ће се значајно повећати. Употреба обновљиве енергије може значајно смањити угљенични отисак.
Емисије из центара података обично спадају у следеће три категорије:
1. Директна емисија (Опсег1
Резервни дизел генератори и друга опрема за гориво која се користи у раду дата центара директно емитују гасове стаклене баште.
2. Индиректне емисије (Опсег2
Када центри података користе електричну енергију произведену из фосилних горива, производи се велика количина индиректних емисија угљеника.
3. Уграђене емисије (Опсег 3
Емисије настале током производње и транспорта сервера, чипова, уређаја за складиштење и система за хлађење такође представљају важан део угљеничног отиска током животног циклуса дата центра.
Стога, приликом процене емисија центара података са вештачком интелигенцијом, треба усвојити метод процене пуног животног циклуса, који не само да узима у обзир потрошњу енергије током фазе рада, већ и емисије током процеса производње хардвера и изградње инфраструктуре.
Потрошња водених ресурса и потражња за хлађењем
Током рада, центри података вештачке интелигенције генеришу велику количину топлоте. Стога је ефикасан систем хлађења кључ за одржавање стабилности и перформанси опреме. Различити центри података користе различите методе хлађења, укључујући:
Систем ваздушног хлађења
Најчешћи метод хлађења у традиционалним центрима података је уклањање топлоте са серверских регала кроз системе за климатизацију и канале.
2. Технологија хлађења течности
Апсорбовање топлоте коју генерише чип директно кроз течност има већу ефикасност дисипације топлоте у поређењу са ваздушним хлађењем.
3. Хлађење воде испаравањем
Употреба испаравања воде за уклањање топлоте се обично виђа у великим центрима података, али има релативно велику потражњу за воденим ресурсима.
У регионима са релативно оскудним водним ресурсима, велики{0}}центри података могу да врше притисак на локалне водне ресурсе. Стога је успостављање равнотеже између енергетске ефикасности и заштите водних ресурса постао значајан изазов у дизајну дата центара.
Кључне мере за смањење утицаја вештачке интелигенције на животну средину
Да би се смањио притисак на животну средину изазван инфраструктуром вештачке интелигенције, технолошка индустрија истражује разна решења. Тренутно се углавном фокусира на следеће аспекте:
Широка примена обновљиве енергије
Све више и више центара података почиње да се напаја обновљивим изворима енергије као што су соларна енергија, енергија ветра и хидроелектрана. Потписивањем дугорочних-уговора о зеленој енергији са добављачима енергије, емисије угљеника током процеса рада могу се значајно смањити.
2. Рачунарски хардвер који-штеди енергију
Произвођачи чипова константно оптимизују архитектуру процесора како би побољшали „перформансе по вату“, односно да би обезбедили већу рачунарску снагу уз мању потрошњу енергије. Овај тип високоефикасног{1}}чипа може значајно да смањи укупну потрошњу енергије центара података.
3. Иновирајте технологију хлађења
Нова решења за хлађење, као што су хлађење течним потапањем, системи са затвореним{0}}водним кругом и технологија рекуперације топлотне енергије могу да побољшају ефикасност расипање топлоте уз смањење потрошње енергије и воде.
4. Оптимизација избора локације дата центра
Нека предузећа граде своје центре података у регионима са хладнијом климом како би смањила потражњу за хлађењем. Поред тога, близина области богатих обновљивом енергијом такође може помоћи у смањењу емисије угљеника.
Перспективе одрживог развоја вештачке интелигенције
Утицај вештачке интелигенције на животну средину није једно техничко питање, већ га заједно одређују више фактора као што су политике, технолошке иновације, планирање инфраструктуре и енергетска структура. Како обим апликација вештачке интелигенције наставља да се шири, њени рачунарски захтеви ће и даље расти.
Да би се постигао одрживи развој, многе земље и региони јачају регулацију употребе енергије и емисије угљеника у центрима података. на пример:
Подстакните предузећа да обелодане податке о употреби енергије и емисији угљеника
Успоставити строже стандарде енергетске ефикасности за центре података
Подстицати набавку зелене енергије и технологије смањења угљеника
У међувремену, сарадња између добављача енергије и технолошких предузећа такође постаје све важнија. Изградњом чистијег електроенергетског система, оптерећење животне средине може се смањити уз подршку развоја дигиталне економије.
Треба нагласити да одрживи развој не значи ограничавање технолошког напретка. Уместо тога, има за циљ да одржи технолошки развој у складу са заштитом животне средине кроз разумнију енергетску структуру и ефикаснији дизајн инфраструктуре.
Правац развоја будућих центара података вештачке интелигенције
Следећа{0}}генерација центара података вештачке интелигенције у будућности би могла да представља следеће развојне трендове:
У потпуности усвојите обновљиву енергију за напајање
Увести технологије за хватање угљеника и управљање угљеником
Модуларни енергетски и дизајн архитектуре сервера
Оптимизујте систем управљања енергијом коришћењем вештачке интелигенције
Кроз интелигентни систем управљања енергијом, центри података могу оптимизовати дистрибуцију енергије, распоређивање оптерећења и стратегије хлађења у реалном времену, чиме се побољшава укупна ефикасност коришћења енергије.
Резиме
Брз развој центара података са вештачком интелигенцијом, уз промовисање технолошког напретка, такође доноси значајне еколошке изазове. Све-растућа потражња за електричном енергијом, емисијом угљеника и потрошњом воде учинила је да питања одрживости центара података постају све истакнутија.
Међутим, применом обновљиве енергије, иновација у хардверу за{0}}уштеду енергије, напредних технологија хлађења и разумног планирања инфраструктуре, индустрија вештачке интелигенције је почела да истражује одрживије путеве развоја. У будућности, координисано унапређење система чисте енергије, технолошке иновације и регулација политике ће у великој мери одредити размере и правац утицаја вештачке интелигенције на екосистем.
У овом процесу, изградња интелигентне инфраструктуре која може истовремено да подржи рачунарство високих{0}}перформанси и смањи утицај на животну средину постаће важан задатак у ери вештачке интелигенције.
