Szybko rozwijająca się dziedzina sztucznej inteligencji (AI) powoduje ciągły wzrost zapotrzebowania na energię, a według szacunków Narodowe Laboratorium im. Lawrence’a Berkeleya co sugeruje, że do 2028 r. centra danych mogą odpowiadać za aż 12 procent całkowitego zużycia energii elektrycznej w Stanach Zjednoczonych. W odpowiedzi na te narastające obawy naukowcy poszukują innowacyjnych sposobów na zwiększenie efektywności energetycznej centrów danych.
Zespół naukowców ze światowej sławy MIT oraz laboratorium MIT-IBM Watson AI Lab poczynił znaczący krok w tym kierunku. Opracowali oni pierwsze w swoim rodzaju narzędzie prognostyczne, które ma zrewolucjonizować sposób, w jaki operatorzy centrów danych planują i zarządzają zużyciem energii w obciążeniach związanych ze sztuczną inteligencją. Co stanowi przełom? To innowacyjne narzędzie nie tylko obsługuje szeroki wachlarz procesorów i układów akcelerujących sztuczną inteligencję — robi to niemal natychmiastowo. W porównaniu z tradycyjnymi technikami modelowania, które wymagają znacznego czasu na wygenerowanie wyników, to nowe podejście zapewnia dokładne szacunki zużycia energii w ciągu zaledwie kilku sekund.
Ale to nie wszystko. Narzędzie jest na tyle wszechstronne, że obsługuje szeroki wachlarz konfiguracji sprzętowych, w tym te, które nie zostały jeszcze wprowadzone do użytku. Takie szybkie szacunki mogą pomóc operatorom centrów danych w prognozowaniu i optymalizacji alokacji zasobów między licznymi modelami sztucznej inteligencji i procesorami, zwiększając efektywność energetyczną i umożliwiając wgląd w potencjalne zużycie energii jeszcze przed wdrożeniem nowego modelu.
Osobą stojącą na czele tych przełomowych badań jest Kyungmi Lee, doktorantka z MIT. Lee, która jest również autorkąartykuł W tej kwestii podkreśla pilną potrzebę podjęcia wyzwania związanego ze zrównoważonym rozwojem sztucznej inteligencji. Jest przekonana, że wygoda i szybkość tej techniki szacowania skłonią twórców algorytmów i operatorów centrów danych do dążenia do zmniejszenia zużycia energii.
W tych centrach danych niezliczone rzesze potężnych procesorów graficznych (GPU) wykonują skomplikowane operacje związane z uczeniem i uruchamianiem modeli sztucznej inteligencji. Czy kiedykolwiek zastanawialiście się, ile energii zużywa pojedynczy procesor? Cóż, zależy to od konfiguracji i przydzielonego jej obciążenia. Zazwyczaj, aby prognozować zużycie energii, przeprowadza się szczegółową symulację każdego modułu w obrębie procesora graficznego – proces ten nie jest zbyt efektywny czasowo.
Aby usprawnić ten proces, naukowcy z MIT wykorzystali powtarzające się wzorce występujące w obciążeniach sztucznej inteligencji do tworzenia szybkich i wiarygodnych szacunków zużycia energii. Efektem jest lekki model szacunkowy o nazwie EnergAIzer, zdolny do szybkiego przewidywania zużycia energii przez procesor graficzny (GPU) na podstawie optymalizacji oprogramowania. Wykorzystanie rzeczywistych pomiarów z procesorów graficznych sprawia, że szacunki te są zarówno szybkie, jak i precyzyjne, a odchylenie w stosunku do tradycyjnych metod wynosi zaledwie około 8 procent.
Wystarczy, że użytkownicy wprowadzą dane dotyczące modelu sztucznej inteligencji oraz danych wejściowych, aby natychmiast otrzymać szacunkową wartość zużycia energii, a nawet dostosować konfiguracje procesorów graficznych lub prędkości pracy, aby sprawdzić, jak zmienia się zużycie energii w zależności od tych parametrów. Zespół planuje przetestować EnergAIzer na najnowszych konfiguracjach procesorów graficznych oraz skalować model tak, aby mógł zarządzać wieloma procesorami graficznymi pracującymi wspólnie nad danym obciążeniem.
EnergAIzer ma przede wszystkim na celu podniesienie świadomości na temat zużycia energii wśród projektantów sprzętu, operatorów centrów danych oraz twórców algorytmów, zapewniając szybkie i niezawodne rozwiązanie do szacowania zużycia energii. Ponieważ zrównoważony rozwój staje się coraz bardziej powszechnym tematem w projektowaniu i eksploatacji technologii, badania te — finansowane częściowo przez MIT-IBM Watson AI Lab — stanowią znaczący krok w kierunku praktyk sztucznej inteligencji przyjaznych dla środowiska.
Szukasz rozwiązań w zakresie automatyzacji opartych na sztucznej inteligencji, które usprawnią Twoje działania? Odkryj niesamowite możliwości dziękiimplementi.ai. Dowiedz się więcej o tym ekscytującym przedsięwzięciu na stronieoryginalne wiadomości.
Ta strona używa plików cookie.