ИИ переплюнет по энергопотреблению Индию уже к 2030 году, спрогнозировал глава Arm

Читать в полной версии

Технологиям искусственного интеллекта требуются огромные объёмы электроэнергии. По мнению главы компании Arm Рене Хааса (Rene Haas), это может привести к тому, что уже к концу текущего десятилетия общие объёмы потребляемой системами ИИ энергии превзойдут объёмы энергопотребления Индии, самой густонаселённой страны в мире.

Источник изображения: Gerd Altmann / pixabay.com

По словам Хасса, поиск способов предотвратить прогнозируемое утроение энергопотребления к 2030 году имеет первостепенное значение, если человечество хочет достигнуть целей, которые возлагаются на ИИ.

«Мы по-прежнему находимся на раннем этапе развития возможностей [искусственного интеллекта]. Чтобы эти системы стали лучше, им потребуется дополнительное обучение — этап, который включает в себя бомбардировку программного обеспечения огромными наборами данных. Этот процесс рано или поздно столкнётся с пределом наших энергетических мощностей», — рассказал Хаас в интервью Bloomberg.

Хаас формально ставит себя в один ряд с растущим числом людей, выражающих обеспокоенность по поводу возможного ущерба, который ИИ может нанести мировой энергетической инфраструктуре. Но он также заинтересован в том, чтобы отрасль перешла на использование чипов с Arm-архитектурами, которые всё больше завоёвывают популярность в центрах обработки данных. Технологии компании, которые к настоящему моменту получили широкое распространение в смартфонах, разработаны с целью более эффективного использования энергии по сравнению с традиционными серверными чипами.

Arm рассматривает ИИ в качестве одного из основных драйверов своего роста. Технологии компании уже используются в процессорах, являющихся основой серверных систем AWS, Microsoft и Alphabet, разработавших собственные чипы для снижения своей зависимости от Intel и AMD.

По словам Хааса, используя больше чипов, изготовленных по индивидуальному заказу, компании могут сократить ограничивающие факторы и повысить энергоэффективность их систем. Такая стратегия может снизить энергопотребление центров обработки данных более чем на 15 %. Однако отрасль нуждается в более масштабных технологических прорывах.