GPU дата төвүүд эрчим хүчний сүлжээг чангална: AI инноваци ба эрчим хүчний хэрэглээг тэнцвэржүүлэх

Техник технологи хурдацтай хөгжиж буй өнөө үед Зохиомол Тагнуул (AI) программууд хаа сайгүй тархаж, хүний ​​амьдралын янз бүрийн салбарт гүн гүнзгий нөлөөлсөн байгалийн хэл боловсруулах to бие даасан тээврийн хэрэгсэл. Гэсэн хэдий ч энэхүү ахиц дэвшил нь эдгээр хиймэл оюун ухааны ажлын ачааллыг хангадаг дата төвүүдийн эрчим хүчний хэрэгцээг эрс нэмэгдүүлсэн.

AI-ийн өргөн хүрээтэй ажлууд нь мэдээллийн төвүүдийг хадгалах, боловсруулах төвөөс сургалтын байгууламж болгон өөрчилсөн мэдрэлийн сүлжээ, загварчлал ажиллуулах, бодит цагийн дүгнэлтийг дэмжих. AI алгоритм хөгжихийн хэрээр тооцооллын хүчин чадлын эрэлт нэмэгдэж, одоо байгаа дэд бүтцийг хүндрүүлж, эрчим хүчний менежмент болон эрчим хүчний хэмнэлтэд бэрхшээл учруулж байна.

AI програмуудын экспоненциал өсөлт нь цахилгаан эрчим хүчний хэрэглээ нэмэгдэхийн зэрэгцээ өндөр хүчин чадалтай GPU-ийн үүсгэсэн дулааныг гадагшлуулахын төлөө тэмцдэг хөргөлтийн системд хүндрэл учруулж байна. Тиймээс технологийн дэвшил, байгаль орчны хариуцлагын тэнцвэрт байдалд хүрэх нь нэн чухал юм. AI инноваци хурдасч байгаа тул бид дэвшил бүр шинжлэх ухааны өсөлт, тогтвортой ирээдүйд хувь нэмэр оруулах ёстой.

Дата төвийн хүч ба тогтвортой байдалд хиймэл оюун ухааны давхар нөлөө

дагуу Олон улсын эрчим хүчний агентлаг (IEA), Дата төвүүд 460 онд дэлхий даяар ойролцоогоор 2022 тераватт-цаг (ТВт/цаг) цахилгаан хэрэглэж байсан бөгөөд 1,000 он гэхэд 2026 ТВт/цаг давах төлөвтэй байна. Энэ өсөлт нь эрчим хүчний сүлжээнд хүндрэл учруулж байгаа нь үр ашгийг дээшлүүлэх, зохицуулалтын арга хэмжээ авах шаардлагатай байгааг харуулж байна.

Сүүлийн үед хиймэл оюун ухаан дата төвүүдийг өөрчилж, тэдний үйл ажиллагааг өөрчилж байна. Уламжлал ёсоор мэдээллийн төвүүд урьдчилан таамаглах боломжтой ажлын ачааллыг хариуцдаг байсан бол одоо тэд динамик ажлуудыг гүйцэтгэдэг машин суралцах сургалт, бодит цагийн аналитик. Энэ нь уян хатан байдал, өргөтгөх чадварыг шаарддаг. AI нь ачааллыг урьдчилан таамаглах, нөөцийг оновчтой болгох, эрчим хүчний хаягдлыг бууруулах замаар үр ашгийг нэмэгдүүлдэг. Энэ нь мөн шинэ материал олж илрүүлэх, сэргээгдэх эрчим хүчийг оновчтой болгох, эрчим хүч хадгалах системийг удирдахад тусалдаг.

Зөв тэнцвэрийг хадгалахын тулд мэдээллийн төвүүд хиймэл оюун ухааны чадавхийг ашиглахын зэрэгцээ түүний эрчим хүчний нөлөөллийг багасгах ёстой. AI инноваци болон эрчим хүчний хариуцлагатай хэрэглээ зэрэгцэн оршдог тогтвортой ирээдүйг бий болгоход оролцогч талуудын хамтын ажиллагаа шаардлагатай.

AI инновацийн GPU дата төвүүдийн өсөлт

AI-д суурилсан эрин үед GPU дата төвүүд нь янз бүрийн салбарт ахиц дэвшил гаргахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Эдгээр тусгай байгууламжууд нь зэрэгцээ боловсруулалтаар хиймэл оюун ухааны ажлын ачааллыг хурдасгах чадвартай өндөр хүчин чадалтай GPU-үүдээр тоноглогдсон байдаг.

Уламжлалт CPU-ээс ялгаатай нь GPU нь нарийн төвөгтэй тооцооллыг нэгэн зэрэг гүйцэтгэдэг олон мянган цөмтэй байдаг. Энэ нь тэдгээрийг тооцоолол их шаарддаг ажлуудад тохиромжтой болгодог гүн гүнзгий суралцах мэдрэлийн сүлжээний сургалт. Тэдний ер бусын зэрэгцээ боловсруулах чадвар нь хиймэл оюун ухааны загваруудыг том өгөгдлийн багц дээр сургахад онцгой хурдыг хангадаг. Нэмж дурдахад GPU нь матрицын үйлдлүүдийг гүйцэтгэх чадвартай бөгөөд параллель матрицын тооцоололд зориулсан оновчтой архитектурын ачаар олон AI алгоритмуудын үндсэн шаардлага юм.

AI загварууд илүү төвөгтэй болохын хэрээр GPU нь тооцооллыг үндсэн хэсгүүдэд үр дүнтэй хуваарилж, сургалтын үр дүнтэй үйл явцыг баталгаажуулах замаар өргөтгөх боломжийг санал болгодог. Дата төвийн орлогын нэлээд хэсэг нь хиймэл оюун ухаантай холбоотой үйл ажиллагаатай холбоотой байдаг нь хиймэл оюун ухааны хэрэглээний экспоненциал өсөлт нь илт харагдаж байна. Хиймэл оюун ухааныг нэвтрүүлэх энэхүү өсөлтийг харгалзан GPU гэх мэт хүчирхэг техник хангамжийн шийдлүүд нэмэгдэж буй тооцооллын эрэлт хэрэгцээг хангахад зайлшгүй шаардлагатай. GPU нь бодит цагийн таамаглал, дүн шинжилгээ хийхэд зэрэгцээ боловсруулах чадвараа ашиглан загварын сургалт, дүгнэлт гаргахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг.

GPU өгөгдлийн төвүүд нь салбаруудад өөрчлөлт шинэчлэлтийг бий болгож байна. Эрүүл мэндийн салбарт GPU-г сайжруулдаг эмнэлгийн дүрслэл үйл явц, эмийг илрүүлэх ажлыг хурдасгах, хувь хүний ​​анагаах ухааны санаачлагыг хөнгөвчлөх.

Үүний нэгэн адил GPU нь шийдвэр гаргах үйл явцыг оновчтой болгохын тулд эрсдэлийн загварчлал, залилан илрүүлэх алгоритм, өндөр давтамжийн санхүүгийн арилжааны стратеги зэргийг ашигладаг. Цаашилбал, GPU нь автомат жолоодлоготой тээврийн хэрэгслийг бодит цаг хугацаанд мэдрэх, шийдвэр гаргах, навигац хийх боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь өөрөө жолоодлогын технологийн дэвшлийг онцолж байна.

Цаашилбал, тархалт үүсгэгч AI програмууд нь эрчим хүчний тэгшитгэлд өөр нэг төвөгтэй байдлыг нэмж өгдөг. зэрэг загварууд Үүсгэх сөрөг сүлжээнүүд (GANs), контент бүтээх, дизайн хийхэд ашигладаг бөгөөд энэ нь дата төвүүдийн эрчим хүчний хэрэглээг нэмэгдүүлэхэд өргөн хүрээтэй сургалтын мөчлөг шаарддаг. The Бостон Консалтинг Групп (BCG) 2030 он гэхэд дата төвийн цахилгааны хэрэглээг гурав дахин нэмэгдүүлэхээр төлөвлөж байгаа бөгөөд энэ өсөлтөд хиймэл хиймэл оюун ухааны програмууд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг.

Дата төвийн үйл ажиллагааны байгаль орчинд үзүүлэх нөлөөллийг бууруулахад хиймэл оюун ухааны технологийг хариуцлагатай нэвтрүүлэх нь чухал юм. Үйлдвэрлэгч хиймэл оюун ухаан нь бүтээлч чадавхийг санал болгодог ч байгууллагууд эрчим хүчний хэмнэлт, тогтвортой байдлыг нэн тэргүүнд тавих ёстой. Энэ нь оновчлолын стратегийг судалж, инновацийг алдагдуулахгүйгээр эрчим хүчний хэрэглээг бууруулах арга хэмжээг хэрэгжүүлэх шаардлагатай.

AI-д зориулсан эрчим хүчний хэмнэлттэй тооцоолол

GPU нь эрчим хүч хэмнэх хүчирхэг хэрэгсэл юм. Тэд даалгаврыг илүү хурдан боловсруулдаг бөгөөд энэ нь нийт эрчим хүчний хэрэглээг бууруулдаг. Ердийн CPU-тэй харьцуулахад GPU нь нэг ватт тутамд илүү сайн ажилладаг, ялангуяа хиймэл оюун ухааны томоохон төслүүдэд. Эдгээр GPU нь эрчим хүчний хэрэглээг багасгаж, үр ашигтай ажилладаг.

Мэргэшсэн GPU номын сан нь хиймэл оюун ухааны нийтлэг ажлуудыг оновчтой болгох замаар эрчим хүчний хэмнэлтийг сайжруулдаг. Тэд GPU-ийн зэрэгцээ архитектурыг ашигладаг бөгөөд эрчим хүчийг дэмий үрэлгүйгээр өндөр гүйцэтгэлийг хангадаг. Хэдийгээр GPU нь анхны өртөг өндөртэй боловч урт хугацааны үр ашиг нь энэ зардлаас давж гардаг. GPU-ийн эрчим хүчний хэмнэлт нь техник хангамж, ашиглалтын зардал зэрэг өмчлөлийн нийт зардалд (TCO) эерэгээр нөлөөлдөг.

Нэмж дурдахад GPU-д суурилсан системүүд эрчим хүчний хэрэглээг мэдэгдэхүйц нэмэгдүүлэхгүйгээр өргөжин тэлэх боломжтой. Үүлэн үйлчилгээ үзүүлэгчид төлбөрөө төлдөг GPU инстанцуудыг санал болгож, судлаачдад шаардлагатай бол эдгээр нөөцөд хандахын зэрэгцээ зардлыг бага байлгах боломжийг олгодог. Энэхүү уян хатан байдал нь хиймэл оюун ухааны ажлын гүйцэтгэл, зардлыг хоёуланг нь оновчтой болгодог.

Хамтын хүчин чармайлт ба салбарын хариу арга хэмжээ

Хамтарсан хүчин чармайлт, салбарын хариу арга хэмжээ нь дата төвүүдийн эрчим хүчний хэрэглээний сорилт, ялангуяа хиймэл оюун ухааны ажлын ачаалал болон сүлжээний тогтвортой байдалтай холбоотой асуудлуудыг шийдвэрлэх гол түлхүүр юм.

Ногоон сүлжээ, EPA зэрэг аж үйлдвэрийн байгууллагууд эрчим хүчний хэмнэлттэй туршлагыг сурталчлах, тухайлбал Energy Star гэрчилгээ стандартыг дагаж мөрдөхөд хүргэдэг.

Үүний нэгэн адил мэдээллийн төвийн тэргүүлэх операторууд, үүнд Google-ийн болон Microsoft-, сэргээгдэх эрчим хүчний эх үүсвэрт хөрөнгө оруулалт хийж, цэвэр эрчим хүчийг сүлжээндээ нэгтгэхийн тулд нийтийн аж ахуйн нэгжүүдтэй хамтран ажиллана.

Түүнчлэн, хөргөлтийн системийг сайжруулах, хаягдал дулааныг дахин ашиглах хүчин чармайлт үргэлжилсээр байгаа бөгөөд Нээлттэй тооцооллын төсөл.

AI инновацийн хувьд эрэлтэд хариу арга хэмжээ авах хөтөлбөрөөр дамжуулан хамтын хүчин чармайлт нь оргил ачааллын үед эрчим хүчний хэрэглээг үр ашигтай удирдахад чухал ач холбогдолтой юм. Үүний зэрэгцээ эдгээр санаачилгууд нь захын тооцоолол, тархсан хиймэл оюун ухааны боловсруулалтыг дэмжиж, хол зайд өгөгдөл дамжуулахад найдах явдлыг бууруулж, эрчим хүч хэмнэдэг.

Ирээдүйн ойлголтууд

Ирэх жилүүдэд хиймэл оюун ухааны хэрэглээ эрүүл мэнд, санхүү, тээвэр зэрэг салбаруудад мэдэгдэхүйц өсөлттэй байх болно. AI загварууд илүү төвөгтэй, өргөтгөх боломжтой болохын хэрээр дата төвийн нөөцийн эрэлт хэрэгцээ өсөх болно. Үүнийг шийдвэрлэхийн тулд эрчим хүчний хэмнэлттэй техник хангамж, программ хангамжийн шийдлүүдэд инновацийг нэвтрүүлэхэд судлаачид, салбарын тэргүүлэгчид, бодлого боловсруулагчдын хамтын хүчин чармайлт чухал юм.

Нэмж дурдахад эрчим хүчний хэмнэлттэй тооцоололд тасралтгүй шинэчлэл хийх нь дата төвийн эрэлтийг нэмэгдүүлэхэд тулгарч буй сорилтуудыг шийдвэрлэхэд чухал ач холбогдолтой юм. Дата төвийн үйл ажиллагаанд эрчим хүчний хэмнэлтийг нэн тэргүүнд тавьж, хиймэл оюун ухаан хурдасгуур гэх мэт хиймэл оюун ухаанд зориулсан техник хангамжид хөрөнгө оруулалт хийх нь тогтвортой мэдээллийн төвүүдийн ирээдүйг тодорхойлох болно.

Түүнчлэн хиймэл оюун ухааны дэвшлийг эрчим хүчний тогтвортой практиктай тэнцвэржүүлэх нь амин чухал юм. Хариуцлагатай AI байршуулах нь байгаль орчинд үзүүлэх нөлөөллийг багасгах хамтын ажиллагааг шаарддаг. Хиймэл оюун ухааны ахиц дэвшлийг байгаль орчны менежменттэй уялдуулснаар бид нийгэм болон дэлхий дахинд ашиг тустай илүү ногоон дижитал экосистемийг бий болгож чадна.

Доод шугам

Дүгнэж хэлэхэд, хиймэл оюун ухаан нь салбар даяар инновацийг хөгжүүлсээр байгаа тул дата төвүүдийн эрчим хүчний хэрэгцээ нэмэгдэж байгаа нь томоохон сорилтуудыг бий болгож байна. Гэсэн хэдий ч сонирхогч талуудын хамтын хүчин чармайлт, GPU гэх мэт эрчим хүчний хэмнэлттэй тооцооллын шийдэлд хөрөнгө оруулалт хийх, тогтвортой практикт тууштай ажиллах нь цаашдын ирээдүйтэй замыг санал болгож байна.

Эрчим хүчний хэмнэлтийг нэн тэргүүнд тавьж, хариуцлагатай хиймэл оюун ухааны хэрэглээг хүлээн зөвшөөрч, хамтын үйл ажиллагааг дэмжсэнээр бид технологийн дэвшил болон байгаль орчны менежментийг зохистойгоор тэнцвэржүүлж, ирээдүй хойч үеийнхний тогтвортой дижитал ирээдүйг баталгаажуулж чадна.