Come le computer cognitive stanno aiutando l’IA a consumare meno energia
Il contributo dei computer cognitivi nell'ottimizzazione del consumo energetico dell'IA
Tutti abbiamo sentito parlare di come l’IA renda la nostra vita più efficiente, ma la domanda reale è: cosa rende efficiente l’IA? L’anima stessa dell’intelligenza artificiale è il dato e, a livello globale, i data center consumano 200 terawatt-ora di energia ogni anno. Questa energia sarebbe sufficiente a sostenere annualmente 20 milioni di famiglie negli Stati Uniti e potrebbe alimentare 333 milioni di auto per un anno.
Un data center non è altro che un magazzino pieno di computer che elaborano grandi fiumi di dati. Recentemente, il crescente numero di data center in tutto il mondo ha sollevato una preoccupazione conseguenzialista: le emissioni. Quindi, discutiamo: quale è il problema energetico che l’intelligenza artificiale sta affrontando? Quali sono le soluzioni? Quale azienda ha trovato la soluzione?
Il problema energetico
Un saggio una volta disse: “Il modo migliore per risolvere un problema è strutturarlo”. La citazione risuona perfettamente con il problema del consumo energetico dell’IA che affrontiamo oggi. Qui, il problema non è la generazione di energia per l’IA, ma il consumo complessivo di energia dei data center dell’IA. L’energia può essere utilizzata per vari scopi, come rendere l’ambiente sostenibile e migliorare la qualità della vita.
Circolando attorno al funzionamento dell’IA, una cosa attira la nostra attenzione: i data center. Con l’aumentare della domanda di intelligenza artificiale in tutti i settori, cresce anche la domanda di data center. I data center possono essere il componente più essenziale dell’IA/ML; aiutano ad elaborare, analizzare e archiviare dati per modelli di IA. Un data center altamente scalabile può essere grande come due campi da calcio medi, che è enorme in quanto può contenere circa 4200 rack 24U.
Questo data center è composto da migliaia di HPC (Computer ad Alto Rendimento) che potrebbero aiutare l’IA con varie attività che richiedono una grande quantità di energia. Inoltre, secondo l’AIE, sono responsabili dell’emissione del 3% delle emissioni totali di gas serra a livello globale. Questa è solo una fase del problema; il problema cruciale è fornire il consumo di energia.
- Cosa voglio dall’aggiornamento del prossimo iMac
- Evento Apple Scary Fast di ottobre Ecco cosa aspettarsi | ENBLE
- Apple porta un miglioramento del dialogo al HomePod originale e al ...
Durante il 100% di utilizzo dell’energia, un singolo centro di elaborazione dei dati consuma circa 20 megawatt. Qui di seguito è riportato il grafico dell’aumento del consumo di energia che chiarisce le nostre speculazioni.
Domanda globale di elettricità dei data center 2010-2030
Le linee qui rappresentano tre scenari possibili: il miglior scenario, il peggiore scenario e lo scenario previsto. Il peggiore scenario simboleggia che i data center non pianificheranno il loro consumo di risorse, il che porterà ad emissioni maggiori, problemi globali e carenze di energia. Lo scenario previsto prevede che riducano il loro consumo o pianifichino per l’efficienza. Il terzo, bene, è quello di cui parleremo ulteriormente: una soluzione efficiente.
Una soluzione efficiente
Quando analizziamo il problema, ci rendiamo conto che ci sono due parti correlate tra loro: la parte di consumo e la parte di emissione. Un’azienda che integra tecnologia e competenze per l’efficienza e la scalabilità ha introdotto un microchip. Questo microchip sarà la chiave per rendere l’IA più efficiente dal punto di vista energetico. Il microchip rende l’IA la fenice del mondo tecnologico.
Un microchip cognitivo che aiuterà l’IA a consumare meno energia. L’obiettivo finale dell’intelligenza artificiale è pensare come gli esseri umani e i computer cognitivi possono farlo. Sono come bambini intelligenti, ma possono pensare più velocemente, imparare più rapidamente e elaborare informazioni utilizzando vari mezzi. Il microchip può apprendere previsioni e modelli e prendere decisioni come gli esseri umani. Le tre tecnologie utilizzate dai computer cognitivi sono processori di linguaggio naturale, apprendimento automatico e intelligenza artificiale. Lo sai? Siamo tornati al punto di partenza. L’IA sta aiutando se stessa a diventare più efficiente dal punto di vista energetico, raggiungendo l’obiettivo Green-Tech e la sostenibilità che ogni settore desidera.
“Il cervello umano può ottenere prestazioni notevoli consumando poca energia.” – Thanos Vasipoulos, ricercatore pre-dottorato IBM
Cosa rende i computer cognitivi energeticamente efficienti
Chi avrebbe mai pensato che replicare la potenza di elaborazione del cervello umano ci potesse dare i seguenti benefici? Eppure eccoci qui. Questi microchip/cognitive computer con tanti core possono eseguire multitasking su uno spettro ad altissima velocità, consentendo ai data center di consumare meno energia. Un altro vantaggio è rappresentato dagli algoritmi adattivi, in cui un data center può imparare il modo più efficiente per svolgere un compito. Infine, questi processori sono progettati per consumare meno energia e hanno una funzione integrata di risparmio energetico come gli smartphone.
Le caratteristiche che rendono i computer cognitivi più veloci, migliori e più intelligenti sono:
- Elaborazione parallela
- Algoritmi adattivi
- Elaborazione a basso consumo energetico
- Funzionalità di risparmio energetico
Oltre a ciò, i computer cognitivi hanno anche numerosi altri vantaggi:
- Analisi accurata dei dati
- Miglioramento delle interazioni con i clienti
- Aumento della produttività e della qualità del servizio
- Risoluzione dei problemi e rilevamento delle anomalie migliorati
Ci sono molti vantaggi dei computer cognitivi ancora da esplorare; forse esplorarli ci aiuterà a trovare la soluzione perfetta. Certo, i computer cognitivi possono eliminare numerose sfide che i data center affrontano, ma alcune sfide potrebbero anche ostacolare l’implementazione di questi microchip.
Cosa ci vorrà per implementare l’algoritmo?
I computer cognitivi sono potenti microprocessori che potrebbero portare i data center a una fase di lavoro più efficiente. Il chip può aiutare i data center di tutto il mondo a raggiungere la traiettoria di consumo energetico prevista. Tuttavia, questi computer di elaborazione dati ad alta velocità presentano le loro sfide. Ecco alcune delle sfide che potrebbero ostacolarne l’implementazione.
Complessità
Il microchip di cui stiamo discutendo qui può sfruttare l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico. Collegano i loro programmi e algoritmi a un IC. Una punta di AI e IC può portare molte complessità. Diventa ancora più complesso quando lo usiamo per gestire data center in cui più IC lavorano insieme per un risultato ottimale.
Anche se è un’epoca in cui la tecnologia digitale diventa complessa, è essenziale sviluppare quadri e piattaforme semplificanti. Quindi, ogni passo che compiamo verso la resa dell’IA più efficiente deve anche far crescere un ramo di semplificazione. Alla fine, se la tecnologia non può essere utilizzata per il miglioramento della società, allora non vale la pena esplorarla.
Costo
I computer cognitivi che raggiungerebbero l’efficienza energetica desiderata per i data center e i sistemi AI sono costosi. Si spera che le iniziative governative e la tecnologia economica possano contribuirvi.
Carenza di competenze
Il problema principale, da una parte, è che le persone sono piuttosto ottimiste nell’adattarsi all’IA; dall’altra, ci sono alcuni dubbi. Di conseguenza, si crea una carenza di competenze e non ci sono molti lavoratori che possono imparare, adattarsi e contribuire allo sviluppo. L’elaborazione cognitiva, l’IA e la tecnologia big data sono concetti di nuova generazione che devono essere esplorati su larga scala. Occorrono programmi, certificati e istituti educativi dedicati a livello globale.
Conclusione
Il nuovo mondo basato sull’intelligenza artificiale ha pro e contro, come ogni soluzione. Va notato che preserveremo i vantaggi mentre i lati negativi possono essere eliminati. Certo, i data center utilizzati dall’IA hanno un enorme problema di consumo energetico, ma stiamo procedendo verso l’implementazione di un’IA più ecologica che consuma meno energia.
Un computer cognitivo è un esempio, una pietra miliare in questo lungo viaggio di perseveranza. Alla fine, raggiungere la sostenibilità è l’obiettivo primario di ogni fornitore di soluzioni tecnologiche. Un ethos di base che sostiene lo sviluppo della società dovrebbe essere adottato, integrato e utilizzato per il risultato più favorevole.
Credit immagine in evidenza: Fornito dall’autore; Grazie mille!
