Сравнительный анализ потребления электроэнергии, выбросов углекислого газа, использования воды и интенсивности вычислений в искусственном интеллекте.
— kWh
Системы искусственного интеллекта опираются на крупномасштабную вычислительную инфраструктуру. Их воздействие на окружающую среду зависит от спроса на электроэнергию, эффективности центров обработки данных, углеродоемкости сети, технологии охлаждения и объема рабочих нагрузок, связанных с обучением и выводами. TheAIMeters предоставляет прозрачные оценки, чтобы сделать эти тенденции более понятными.
Инфраструктура искусственного интеллекта потребляет огромное количество электроэнергии, охлаждающей воды и вычислительных ресурсов. Эти цифры становятся более понятными, если сравнить их с привычной реальной деятельностью.
Крупные системы искусственного интеллекта постоянно потребляют электроэнергию через центры обработки данных, заполненные графическими процессорами и специализированным оборудованием. Рабочие нагрузки, связанные с обучением и выводами, могут требовать энергии, сопоставимой с энергией тысяч домашних хозяйств.
Выбросы углекислого газа, связанные с искусственным интеллектом, в значительной степени зависят от энергобаланса, питающего центры обработки данных. Электроэнергия на основе ископаемого топлива оказывает гораздо большее воздействие на окружающую среду, чем возобновляемые источники энергии.
Современная инфраструктура ИИ требует значительных мощностей охлаждения. Многие центры обработки данных используют системы охлаждения на основе воды, поэтому потребление воды становится все более важной частью дискуссий об устойчивом развитии ИИ.
Электроэнергия - основа инфраструктуры ИИ. Графические процессоры, серверы, сетевые системы и системы охлаждения - все это способствует росту спроса на электроэнергию.
Читать далееВыбросы CO₂e, связанные с искусственным интеллектом, зависят от используемой электроэнергии и углеродоемкости сетей, питающих центры обработки данных.
Читать далееВ зависимости от региона и инфраструктуры вода может быть задействована непосредственно при охлаждении центров обработки данных и опосредованно при производстве электроэнергии.
Читать далееВлияние ИИ на окружающую среду связано как с обучением больших моделей, так и с обслуживанием миллиардов запросов на вывод данных каждый день. В то время как для обучения требуются огромные всплески вычислительной мощности, рабочие нагрузки, связанные с выводами, создают постоянный долгосрочный спрос на глобальную инфраструктуру.
Исследователи и поставщики инфраструктуры активно повышают эффективность ИИ за счет более совершенных чипов, оптимизированных моделей, центров обработки данных, работающих на возобновляемых источниках энергии, и более эффективных систем охлаждения. Однако глобальное внедрение ИИ также растет очень быстро, что может свести на нет некоторые из этих достижений.
Эти показатели сочетают в себе открытые данные, допущения по инфраструктуре и периодические обновления. Подробные предположения доступны на странице Методология Методология.
Оценка выбросов углекислого газа (CO₂e) ИИ в режиме реального времени - на сегодняшний день и за прошедший год - на основе открытых источников и прозрачных предположений.
Современные системы искусственного интеллекта опираются на массивные центры обработки данных, оснащенные графическими процессорами, сетевым оборудованием, системами охлаждения и инфраструктурой высокой плотности. Эти объекты обеспечивают обучение, вывод, генерацию изображений и крупномасштабные языковые модели ИИ.
Потребление электроэнергии ИИ связано с вычислительной инфраструктурой, необходимой для обучения, запуска и масштабирования современных систем искусственного интеллекта.
Оценка в реальном времени объема электроэнергии, используемой AI, - на сегодняшний день и год за годом - на основе открытых источников и прозрачных предположений.
В центрах обработки данных ИИ вода используется в основном для охлаждения. Большие кластеры GPU выделяют огромное количество тепла, и для поддержания безопасной рабочей температуры многие объекты полагаются на системы охлаждения на основе воды.
ИИ использует воду не везде одинаково, но крупные центры обработки данных могут увеличивать местный спрос на воду в зависимости от систем охлаждения, климата и источников энергии.