Как центры обработки данных могут работать с ядерной
Microsoft является прежде всего облачным гигантом, публично заявившим, что у него будет стратегия использования собственной ядерной энергии, чтобы стать более независимой от ископаемого топлива и обеспечить тот вид целенаправленной энергии, которая, по ее мнению, потребуется для будущих облаков и искусственного интеллекта. В объявлении о разрешении указано, что следует сосредоточиться на так называемых маленьких модульных реакторах (ММР) и создать энергетическую мощность микрореакторов. Эти ММР дешевле, мобильнее и менее рискованны, чем обычные реакторы, и не привлекают CO2. Они также могут сократиться до 35 МВт. Четырех таких реакторов, вероятно, будет достаточно для питания центра обработки данных.
Этот промежуточный шаг выглядит как часы, поскольку два эффекта усиливают друг друга; Глобальный энергетический кризис, вызванный войной в Украине, прояснил ситуацию и сделал цены на энергоносители более дорогими. В то же время быстрый успех ChatGPT и других крупных языковых моделей требует искусственного интеллекта в данных и большем увеличении количества вычислительных ресурсов. Продажи оборудования компании Nvidia, ориентированные на централизованные обработки данных и искусственный интеллект, выросли до 10,32 миллиарда долларов, что на 171 процент больше, чем в прошлом году.
Теперь Microsoft является первым крупным поставщиком программного обеспечения, который ищет решения для поддержки своей растущей рабочей силы без затрат для достижения чистых целей по выбросам CO2. Каждому крупному поставщику услуг, будь то Apple, Alibaba, AWS, Google, IBM и т. д. д., проблемы волнуют меня один и тот же вопрос о том, как решить эту проблему. Никто не хочет пропускать такое развитие искусственного интеллекта, и все они публично выдвигают заявленные цели развития, которые часто развиваются своими собственными правительствами.
Но перед той же дилеммой стоят частные компании, обладающие собственной крупной облачной инфраструктурой. Их ИИ обучается на чистых данных, чтобы предлагать клиентам интеллектуальные услуги или предлагать программные предложения. Крупный проект Tesla в сфере искусственного интеллекта по автономному вождению может стать самым популярным из этих проектов. «Это похоже на ChatGPT, но для автомобилей», — сказал Дхавал Шрофф, описывая подход. Он является членом команды автопилотов на заводе-изготовителе. По множеству причин (самой важной из которых является защита интеллектуальной собственности) этот проект использует собственный внутренний ресурс, так что обучающийся ИИ и сущность компании остаются в их собственных стенах.
Экспоненциально растущие энергетические силы создают новую рабочую силу в противодействии политическим реформам и проблемам передовых и европейских инициатив, таких как COP26 и «Европейский зеленый курс» в 2020 году. Цель «Зеленого курса» — сделать Европу климатически нейтральной к 2050 году. Эта инициатива продвигается вперед в рамках «Европейской цифровой стратегии», направленной на то, чтобы к 2030 году центральные обработки данных были климатически нейтральными. неконтролируемый». Международное энергетическое агентство заявляет, что выбросы от центров обработки данных по всему миру необходимо сократить как минимум вдвое к 2030 году. Это было до того, как внезапное распространение искусственного интеллекта начало охватывать объемы вычислений и данных. Владельцам центров обработки данных необходимо серьезно отнестись к обеим проблемам.
Марк Молинье
Технический директор по региону EMEA в Cohesity.
Устраните причину
Рост данных снова набирает скорость, поскольку ИИ учится тем быстрее, чем больше информации он умеет оценить. И сегодня объем данных уже растет в среднем на 50 процентов в год, больше, чем в начале всех компаний. Однако ИТ-инфраструктура большинства компаний забита данными, и в среднем они не знают даже 70 процентов контента. В неструктурированных темных данных можно найти видео с кошками, а также меню рождественской вечеринки, эти старые копии баз данных, результаты исследований, и все это смешано с данными, которые необходимо сохранить для нормативных и коммерческих целей.
Эти данные необходимо усилить, и не только для того, чтобы снизить риск судебного разбирательства. Любой, кто собирает и утилизирует отходы данных, сможет обеспечить свой ИИ высококачественным контентом и освободить место для новых данных. Для этого данные необходимо проиндексировать и классифицировать по их содержанию и ценностям для компании. ИИ также играет здесь ключевую роль в очень точной и международной классификации контента.
Компаниям следует консолидировать свои данные на общей платформе, а не продолжать использовать десять или даже сотни отдельных бункеров. Эти данные можно еще уменьшить с помощью стандартных методов, таких как дедупликация и сжатие. В повседневной жизни возможны темпы снижения 96 процентов.
Что может сделать каждый человек
Каждый пользователь может помочь снизить общее энергопотребление и замедлить рост данных, поскольку каждый может искать свои данные в облаке и удалять ненужное. Это могут быть Х-кратные версии, одна и те же фотографии с немного другим ракурсом или видеороликами, которые вам когда-то показывали смешными и с тех пор вы не смотрели. Возможно, это видео с котом. Каждый бит, который мы можем сэкономить за счет сокращения хранимых данных, снижает потребление энергии. Итак, приступим к уборке.
Вы профессионалы? Подпишитесь на нашу новостную рассылку
Свяжитесь со мной, чтобы сообщить новости и предложения других брендов Future. Получайте от нас электронные письма от имени наших доверенных партнеров или спонсоров. Отправляя свою информацию, вы соглашаетесь с Условиями использования и Политикой конфиденциальности, и вам исполнилось 16 лет.
Источник
Подготовка данных для обучения искусственного интеллекта
21 сентября с 20:00 до 21:00 мск в рамках курса "Искусственный интеллект для юриста" состоится занятие. Занятие будет ...