Daleko větší energetickou náročnost než generování textových odpovědí má trénování modelů umělé inteligence, které vyžaduje obrovské množství dat, a k jejich ukládání jsou zapotřebí velká datová centra.
Co se dozvíte v článku
Studie Vrije Universiteit Amsterdam odhaduje, že servery s umělou inteligencí by (v průměrném scénáři) mohly do roku 2027 spotřebovávat 85 až 134 terawatthodin (Twh) energie ročně. Co s tím?
Máme nové jméno
Populární ekonomicko-technický magazín CIO Business World od letošního roku změnil název na CIOtrends.
Spotřeba energie na každém kroku
K vytvoření užitečného modelu umělé inteligence je zapotřebí několik věcí. Patří mezi ně tréninková data, stabilní internetové připojení, dostatečný úložný prostor a grafické procesory (GPU). Splnění každé z těchto podmínek spotřebovává energii, největší roli zde ovšem hraje výpočetní výkon, který vyžadují GPU.
Podle výzkumníků ze společnosti OpenAI se množství spotřebovaného výpočetního výkonu od roku 2012 zdvojnásobuje každé tři až čtyři měsíce. Jde o obrovský nárůst, který bude vzhledem k popularitě různých aplikací umělé inteligence v blízké budoucnosti pravděpodobně pokračovat. A spolu s ním porostou dopady na životní prostředí. Studie Massachusettské univerzity v Amherstu zjistila, že trénování populárních modelů AI může vést k emisím 284 000 kilogramů oxidu uhličitého – jako kdyby průměrný automobil projel 31krát kolem světa.
Organizace, které chtějí vytvořit model umělé inteligence, by proto měly pečlivě zvážit přidanou hodnotu tohoto modelu. Kromě toho je třeba, aby základní infrastruktura a samotné grafické procesory byly energeticky účinnější.
Proces tvorby modelu AI se týká řady odvětví: průmyslu datových center, energetiky, polovodičového průmyslu, telekomunikačních operátorů i technologií ukládání dat. Ke snížení dopadu AI na životní prostředí je tedy třeba brzo přijmout opatření ke zlepšení udržitelnosti v každém z těchto oborů.
Průmysl ukládání dat a role flashových úložišť
V odvětví ukládání dat lze konkrétní kroky ke snížení dopadu AI na životní prostředí podniknout relativně snadno. Například řešení typu all-flash jsou výrazně energeticky úspornější než tradiční pevné disky (HDD). V některých případech mohou řešení all-flash přinést až 85% snížení spotřeby energie ve srovnání s HDD.
Někteří dodavatelé dokonce překračují rámec hotových SSD a vyvíjejí vlastní moduly flash, což umožňuje, aby pole all-flash komunikovala přímo s flashovým úložištěm. Díky tomu lze dosáhnout ještě vyššího výkonu a efektivity, kdy datová centra potřebují méně energie, prostoru a chlazení.
Další výhodou řešení all-flash je, že jsou ve srovnání s HDD pro provoz projektů umělé inteligence také vhodnější. Propojení modelů AI s daty totiž vyžaduje úložné řešení, které poskytuje spolehlivý a snadný přístup k datům napříč datovými sily i aplikacemi za všech okolností, což u úložných řešení HDD často není možné zajistit.
Chcete dostávat do mailu týdenní přehled článků z CIOtrends? Objednejte si náš mailový servis a žádná důležitá informace vám neuteče. Objednat si lze také newsletter To hlavní, páteční souhrn nejdůležitějších článků ze všech našich serverů. Newslettery si můžete objednat na této stránce.
Záložní napájení datových center
Datová centra mohou udělat skok v udržitelnosti i díky lepším a účinnějším technikám chlazení, udržitelnější mohou být také záložní generátory. Dobrým příkladem jsou záložní zdroje v datovém centru NorthC v nizozemském Groningenu. Jde o první datové centrum v Evropě, které jako záložní zdroj používá namísto tradičních dieselových generátorů palivové články na bázi vodíku. Tento vodík musí být samozřejmě vyráběn „zeleně“; v tom zase spočívá role energetického sektoru.
Polovodičový průmysl
Výrobci polovodičů – a zejména grafických procesorů, které jsou základem mnoha systémů umělé inteligence – vyrábějí stále výkonnější čipy, jejichž provoz vyžaduje více energie. Například před 25 lety obsahoval grafický procesor jeden milion tranzistorů a měl velikost přibližně 100 mm².
Pište pro CIOtrends
Máte dobré nápady, máte co říct? Chcete se podělit o své znalosti se čtenáři CIOtrends?
Je tu ideální příležitost. V redakci neustále hledáme externí autory, kteří rozšíří náš záběr. Nabízíme možnost publikací zajímavých článků nejen na webu, ale také v našem tištěném magazínu. Pokud máte zájem, ozvěte se šéfredaktorovi na e-mail: radan.dolejs@iinfo.cz
Dnes GPU obsahují 14 miliard tranzistorů, mají velikost kolem 500 mm² a spotřebovávají 200 W energie (srovnání podle TechSpot). GPU jsou tedy mnohem výkonnější, v důsledku čehož spotřebovávají více energie. Polovodičový průmysl se tedy musí zaměřit na energetickou účinnost – což se již děje. Například se neustále zlepšuje energetická účinnost výrobního procesu a hodně se experimentuje s novými materiály.
V tom pomáhá i EU, jejíž zákon o čipech (Chips Act) se soustředí právě na výpočetní výkon, energetickou účinnost, ekologické přínosy a umělou inteligenci.
Telekomunikační operátoři
Telekomunikační operátoři zajišťují rychlou a spolehlivou výměnu dat. Efektivita AI do značné míry závisí na tom, jakým způsobem jsou vygenerovaná data přemístěna do datového centra, kde umělá inteligence běží.
Vezměme si například aplikaci AI, která potřebuje vstupní data ze senzorů v továrně. Telekomunikační operátoři mohou k udržitelnosti přispět různými způsoby, například důrazem na inovace nebo snižováním emisí v dodavatelském řetězci.
Autor je chief technology officer, Pure Storage
Článek vyšel v magazínu CIOtrends 1/2025
CIOtrendssi můžete objednat i jako klasický časopis (v tištěné i v digitální podobně) Věnujeme se nejnovějším technologiím a efektivnímu řízení podnikové informatiky. Přinášíme nové ekonomické trendy a analýzy a zejména praktické informace z oblasti podnikového IT se zaměřením na obchodní a podnikatelské přínosy informačních technologií. Nabízíme možná řešení problémů spojených s podnikovým IT v období omezených rozpočtů. Naší cílovou skupinou je vyšší management ze všech odvětví ekonomiky.
PŘEDPLATNÉ
ČLÁNKY DO MAILU