MY.UAНовини
З картинками
Текстовий вигляд
uk
УкраїнськаРосійська
16 липня, середа
Штучний інтелект загрожує електромережам — чи витримає інфраструктура
Штучний інтелект загрожує електромережам — чи витримає інфраструктура

Штучний інтелект загрожує електромережам — чи витримає інфраструктура

Штучний інтелект дедалі активніше інтегрується у всі сфери життя, але його зростання вимагає величезних обсягів електроенергії. За даними Міжнародного енергетичного агентства, дата-центри можуть споживати до 3% світової електроенергії вже до 2030 року — вдвічі більше, ніж сьогодні. У відповідь технологічні гіганти, зокрема Amazon та Google, впроваджують рідинне охолодження, оптимізують програмне забезпечення та розробляють нові енергоефективні чипи.

ДАТАЦЕНТРИ ЯК ЦЕНТР ЕНЕРГЕТИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ

Датацентри — це великі обчислювальні хаби, де зберігається, обробляється і розподіляється цифрова інформація, зокрема дані для роботи штучного інтелекту. Розвиток штучного інтелекту нерозривно пов’язаний із цією інфраструктурою. Як зазначає Міжнародне енергетичне агентство, до 2030 року датацентри можуть споживати 3% світової електроенергії. Це не просто технічна проблема — це виклик для енергетичної інфраструктури всієї планети.

Компанія McKinsey попереджає: світ наближається до нестачі електроенергії, а гонитва за створенням нових датацентрів лише прискорюється. У відповідь технологічні компанії шукають два варіанти: або нарощувати енергогенерацію, або знижувати споживання без втрати продуктивності.

ІННОВАЦІЙНІ ПІДХОДИ ДО ЗМЕНШЕННЯ ЕНЕРГОВИТРАТ

Мосхараф Чоудхурі, професор комп’ютерних наук з Університету Мічигану, вважає, що ситуація піддається контролю завдяки «розумним» рішенням. Його команда розробила алгоритми, які дозволяють розрахувати точне енергоспоживання кожного ШІ-чипа. Це дозволяє знизити споживання на 20–30%.

Розумне програмування — лише частина стратегії. Як зазначає аналітик компанії Arup Ґарет Вільямс, раніше системи охолодження датацентрів споживали стільки ж електроенергії, скільки й сервери. Сьогодні — лише 10% від споживання серверів завдяки підвищеній енергоефективності.

AI-сенсори тепер дозволяють підтримувати температуру в окремих зонах, а не охолоджувати приміщення цілком. Це оптимізує витрати води та електрики в режимі реального часу.

Рідинне охолодження — новий стандарт

Одним із найперспективніших напрямів енергоощадності є рідинне охолодження серверів. Технологія дозволяє уникнути використання енергоощадних кондиціонерів, замінивши їх на систему циркуляції охолоджувальної рідини, яка проходить безпосередньо через компоненти серверів.

Усі великі гравці на ринку, включно з Amazon Web Services (AWS), вже працюють над власними рішеннями. AWS розробила метод охолодження графічних процесорів Nvidia (GPU), які сьогодні є основним інструментом обчислень у штучному інтелекті, без потреби повної реконструкції наявних датацентрів. Як пояснив віцепрезидент компанії Дейв Браун, стандартної інфраструктури рідинного охолодження недостатньо для масштабів AWS, тому було розроблено індивідуальне рішення.

Роль ефективних AI-чипів та програмування

Перевага нових AI-чипів — не лише в обчислювальній потужності, а й у енергоефективності. Кожне нове покоління чипів споживає менше енергії, зберігаючи або навіть збільшуючи продуктивність. Дослідження Університету Пердью показують, що сучасні чипи можуть працювати довше без втрати ефективності.

Втім, як зауважує дослідник Ї Дінг, наполягати на тривалішому використанні тих самих чипів суперечить бізнес-моделі виробників, які отримують прибуток саме з оновлення обладнання.

Слід також пояснити: «навчання моделі» — це процес, під час якого комп’ютерна система аналізує великі обсяги даних, щоби навчитися розпізнавати закономірності, прогнозувати або ухвалювати рішення. Це один з найбільш енергоощадних етапів розвитку ШІ-систем.

Попри оптимізацію, загальне споживання електроенергії в галузі буде зростати. За словами Дінга, енергоефективність лише стримує темпи цього зростання, але не здатна повністю його зупинити.

США ТА КИТАЙ У ТЕХНОЛОГІЧНОМУ СУПЕРНИЦТВІ

Енергетичний компонент стає стратегічним чинником у протистоянні США та Китаю у сфері штучного інтелекту. У січні китайський стартап DeepSeek презентував ШІ-модель, яка досягла результатів, зіставних з американськими, але з меншими енергетичними витратами. Компанія досягла цього завдяки точнішому програмуванню GPU і відмові від етапу навчання, який раніше вважався обов’язковим.

Китай також має ширший доступ до джерел енергії, включаючи відновлювані та ядерні, що може забезпечити йому перевагу у глобальній конкуренції.

З огляду на постійні обмеження в енергопостачанні, спричинені атаками на критичну інфраструктуру, в Україні розбудова ШІ-галузі потребує ще більш обережного підходу. Впровадження енергоощадних технологій, локалізованих датацентрів із рідинним охолодженням та ефективне програмування можуть стати запорукою сталого розвитку вітчизняної цифрової екосистеми.

Джерело матеріала
InternetUAInternetUA
loader
loader