Ocak ayında Uluslararası Enerji Ajansı (IEA) bir rapor yayınladı. tahmin etmek önümüzdeki iki yıl boyunca küresel enerji kullanımı için. Veri merkezleriyle ilgili elektrik tüketimi tahminleri ilk kez dahil edildi. kripto paraVe yapay zeka.
IEA, bu kullanımın 2022 yılındaki küresel enerji talebinin neredeyse yüzde 2'sini temsil ettiğini ve bu kullanımlara yönelik talebin 2026 yılına kadar iki katına çıkabileceğini, bunun da kabaca tüm Japonya ülkesinin kullandığı elektrik miktarına eşit olacağını tahmin ediyor. .
Hayatımıza yön veren süreçlerin birçoğunun bilgisayar kodlarının içinde bizden gizlendiği dijital çağda yaşıyoruz. Köprülerden geçerken bize fatura kesen, internette bize rehberlik eden ve bize istediğimizi bile bilmediğimiz müzikler sunan makineler tarafından izleniyoruz. Tüm bunların yapımı ve çalıştırılması için malzeme gerekiyor (plastik, metal, kablolama, su) ve bunların hepsinin maliyeti var. Bu maliyetler ödünleşimi gerektirir.
Bu değiş-tokuşların hiçbiri enerjideki kadar önemli değil. Dünya giderek daha tehlikeli sıcaklıklara doğru ısınırken, havaya saldığımız iklimi ısıtan gazların miktarını azaltmak için mümkün olduğunca fazla enerji tasarrufu yapmamız gerekiyor.
IEA'nın rakamları bu kadar önemli ve bu nedenle ileriye yönelik daha fazla şeffaflık ve daha yeşil yapay zeka talep etmemiz gerekiyor. İşte bu yüzden şu anda yeni teknolojilerin bilinçli tüketicileri olmamız gerekiyor; kullandığımız, kaydettiğimiz veya ürettiğimiz her veri parçasının gerçek dünyada bir maliyeti olduğunu anlıyoruz.
Enerji talebinin en hızlı arttığı alanlardan biri, eğitim için çok fazla enerji ve sorulara yanıt üretmek için çok fazla enerji gerektiren, üretken yapay zeka adı verilen makine öğreniminin biçimidir. Örneğin OpenAI'nin GPT-3'ü gibi geniş bir dil modelini eğitmek, kullanır yaklaşık 1.300 megawatt-saat (MWh) elektrik, yıllık tüketim ise yaklaşık 130 ABD evi. IEA'ya göre, tek bir Google araması 0,3 watt-saat, ChatGPT isteği ise 2,9 watt-saat elektrik tüketiyor. (Bir akkor ampul ortalama 60 watt-saat IEA, ChatGPT'nin her gün yapılan 9 milyar aramaya entegre edilmesi durumunda elektrik talebinin yılda 10 terawatt=saat artacağını söylüyor. tüketilen yaklaşık 1,5 milyon Avrupa Birliği sakinleri.
yakın zamanda konuştum Sasha Luccioni, yapay zekanın işbirliğine dayalı, etik kullanımını destekleyen, makine öğrenimi topluluğu için açık kaynaklı bir çevrimiçi platform sağlayan Hugging Face adlı bir yapay zeka şirketinde iklim araştırmacısına liderlik ediyor. Luccioni, on yılı aşkın bir süredir yapay zekayı araştırıyor ve veri depolama ile makine öğreniminin yapay zekaya nasıl katkıda bulunduğunu anlıyor. iklim değişikliği ve enerji tüketimine katkıda bulunacak ve gelecekte daha da fazla katkı sağlayacak.
Ona bu gözü dönmüş teknolojinin daha iyi tüketicileri olmak için ne yapabileceğimizi sordum. Bu konuşma uzunluk ve netlik açısından düzenlendi.
Brian Calvert
Yapay zeka her yerde gibi görünüyor. İnsanların, makine derebeylerimizin dinleyebileceğine dair şaka yaptığı toplantılara katıldım. Yapay zeka tam olarak nedir? Neden bu kadar ilgi görüyor? Peki neden bu konuda uzak bir gelecekte değil de şu anda endişelenelim ki?
Sasha Luccioni
Yapay zeka aslında 50'li yıllardan beri bir alan olarak var ve çeşitli “Yapay Zeka kışları” ve “Yapay Zeka yazları” yaşadı. Ne zaman yeni bir teknik veya yaklaşım geliştirilse, insanlar bu konuda çok heyecanlanıyor ve daha sonra kaçınılmaz olarak insanları hayal kırıklığına uğratıyor ve bir yapay zeka kışını tetikliyor.
Üretken yapay zeka söz konusu olduğunda biraz yapay zeka yazından geçiyoruz. Kesinlikle eleştirel kalmalı ve daha önce kullanılmadığı uygulamalarda yapay zekayı veya özellikle üretken yapay zekayı kullanıp kullanmamamız gerektiğini düşünmeliyiz.
Brian Calvert
Bu sıcak yapay zeka yazının enerji maliyetleri hakkında ne biliyoruz?
Sasha Luccioni
Bunu söylemek gerçekten zor. Bir cihazı prize takarsınız ve hangi enerji şebekesini kullandığını ve kabaca ne kadar enerji kullandığını bilirsiniz. Ancak yapay zeka ile dağıtılıyor. Bir Google Haritalar sorgusu yaparken veya ChatGPT ile konuşurken, sürecin gerçekte nerede çalıştığını bilemezsiniz. Ve yapay zeka dağıtımı konusunda gerçekten hiçbir şeffaflık yok.
İtibaren kendi araştırmam, üretken olmayan, eski moda alıntı-alıntısız yapay zeka yaklaşımından üretken bir yaklaşıma geçmenin, aynı görev için 30 ila 40 kat daha fazla enerji kullanabileceğini buldum. Yani, artıyor ve kesinlikle büyük resmin yansımalarını görüyoruz.
Brian Calvert
Yani maddi anlamda çok fazla verimiz var, çok fazla veri saklıyoruz, dil modellerimiz var, öğrenmesi gereken modellerimiz var ve bu da enerji ve çip gerektiriyor. Tüm bunları desteklemek için ne tür şeylerin inşa edilmesi gerekiyor ve bunun toplumumuza kattığı çevresel gerçek dünya etkileri nelerdir?
Sasha Luccioni
Statik veri depolama [like thumb drives] nispeten konuşursak, o kadar fazla enerji tüketmez. Ancak gerçek şu ki, günümüzde giderek daha fazla veri depoluyoruz. Google Drive'ınızda istediğiniz zaman arama yapabilirsiniz. Dolayısıyla, bağlantılı depolama (internet'e bağlı depolama) bağlantısız depolamaya kıyasla daha fazla enerji tüketir.
Yapay zeka modellerini eğitmek enerji tüketir. Temel olarak, modelinizi eğitmek istediğiniz her türlü veriyi alıyorsunuz ve bunu modelinizde çalıştırıyorsunuz. binlerce defalarca. Bin saat boyunca çalışan bin çip gibi bir şey olacak. Yapay zeka modellerinin eğitimi için özel çipler olan GPU'ların her nesli, önceki nesle göre daha fazla enerji tüketme eğilimindedir.
Daha güçlüler ama aynı zamanda daha fazla enerji tüketiyorlar. Ve insanlar gittikçe daha fazla sayıda yapay zeka modelini eğitmek istedikleri için bunları kullanıyor. Bu bir nevi kısır döngü. Yapay zeka modellerini dağıtırken bunların her zaman açık olması gerekir. ChatGPT hiçbir zaman kapalı değildir.
Brian Calvert
Daha sonra elbette bir de soğutma işlemi var. Hepimiz telefonlarımızın ısındığını ya da dizüstü bilgisayarlarımızla birlikte koltuktan kalkmak zorunda kaldığımızı hissetmişizdir; bunlar asla uzun süre kucağımızda kalmaz. Veri merkezlerindeki sunucular da ısınıyor. Nasıl soğutulduklarını biraz anlatabilir misiniz?
Sasha Luccioni
GPU veya herhangi bir veri merkezi ne kadar yoğun çalışırsa o kadar fazla ısı yayar. Bu veri merkezlerini soğutmak için farklı türde teknikler var. Bazen havayı soğutur, ancak çoğunlukla sirkülasyon yapan sudur. Bu veri merkezleri giderek yoğunlaştıkça daha fazla soğutmaya ihtiyaç duyuyorlar ve bu da giderek daha fazla su.
Brian Calvert
Bir yapay zeka yazımız var ve biraz heyecanımız ve biraz heyecanımız var. Ancak işlerin biraz daha büyüyebileceği ihtimali de var. Yapay zeka veri merkezleri halihazırda birlikte yaşadığımız veri merkezlerinden nasıl farklı olabilir? Bu, ekolojik veya çevresel açıdan ileriye dönük olarak ne gibi zorluklar ortaya çıkaracak?
Sasha Luccioni
Veri merkezlerinin, özellikle de yapay zekanın üzerinde çalıştığı hiper ölçekli olanların çalışması için çok fazla enerjiye ihtiyacı var. Ve güvenilir enerji kaynaklarına sahip olmaları gerekiyor.
Yani çoğu zaman sahip olduğunuz yerlere inşa edilirler. yenilenemeyen enerji kaynakları, doğal gazla üretilen enerji veya kömürle üretilen enerji gibi, bir düğmeyi çevirdiğinizde enerji oradadır. Bunu güneş veya rüzgarla yapmak daha zordur çünkü genellikle hava durumu faktörleri ve buna benzer şeyler söz konusudur. Ve gördüğümüz şey, büyük veri merkezlerinin, şebekenin nispeten karbon yoğun olduğu yerlere inşa edildiğidir.
Brian Calvert
Yapay zekayı yavaşlatmak veya yeşillendirmek için ne tür uygulamalar ve politikalar düşünmeliyiz?
Sasha Luccioni
İnsanların en azından seçim yapabilmeleri için bilgi sağlamamız gerektiğini düşünüyorum. Sonunda, örneğin insanların önemsediği bir şeyse veya telif hakkı olmayan veriler üzerinde eğitilmişse, enerji açısından daha verimli olan bir modeli seçebilmek. Şu anda üzerinde çalıştığım şey yapay zeka modelleri için bir çeşit Energy Star derecelendirmesi. Belki bazı insanlar umursamaz ama bazıları daha verimli bir modeli seçecektir.
Brian Calvert
Veri planımı yükseltmeden önce neleri düşünmeliyim? Veya yapay zekadan çocuğumun matematik ödevini çözmesini istemeyi neden erteleyeyim ki? Herhangi birimiz daha fazla alet almadan veya bilgili bir makineyle daha fazla ilgilenmeden önce neleri düşünmeliyiz?
Sasha Luccioni
Fransa'da şöyle bir tabir var: “dijital ayıklık.” Dijital ayıklık, insanların 21. yüzyılın tüketicileri ve bu teknolojinin kullanıcıları olarak gerçekleştirebilecekleri eylemlerin bir parçası olabilir. Kesinlikle bir akıllı telefona veya yapay zeka kullanımına karşı değilim ama kendinize şu soruyu sorun: “Bu yeni cihaza ihtiyacım var mı?” “Tarif oluşturmak için gerçekten ChatGPT'yi kullanmam gerekiyor mu?” “Buzdolabımla konuşabilmem gerekiyor mu yoksa kapıyı açıp içine bakabilir miyim?” Bunun gibi şeyler, değil mi? Bozuk değilse, üretken yapay zekayla düzeltmeyin.
Kaynak bağlantısı