Товчхондоо: Хиймэл оюун ухаан нь байгаль орчинд голчлон дата төвүүдэд цахилгаан эрчим хүчний хэрэглээ (сургалт болон өдөр тутмын дүгнэлт), хөргөлтийн ус, түүнчлэн техник хангамжийн үйлдвэрлэл болон цахим хаягдлын биет нөлөөллөөр нөлөөлдөг. Хэрэв хэрэглээ хэдэн тэрбум асуултад хүрвэл дүгнэлт нь сургалтаас давж гарах боломжтой; хэрэв сүлжээ илүү цэвэр, системүүд үр ашигтай бол нөлөөлөл буурч, ашиг тус нь өсөх боломжтой.
Гол дүгнэлтүүд:
Цахилгаан : Тооцоолсон хэрэглээг хянах; ажлын ачаалал илүү цэвэр сүлжээнд ажиллах үед ялгаруулалт буурна.
Ус : Хөргөлтийн сонголтууд нөлөөллийг өөрчилдөг; усан суурьтай аргууд нь хомс бүс нутагт хамгийн чухал ач холбогдолтой.
Тоног төхөөрөмж : Чип болон серверүүд нь биет нөлөө үзүүлдэг; ашиглалтын хугацааг уртасгаж, шинэчлэлтийг нэн тэргүүнд тавьдаг.
Сэргэлт : Үр ашиг нь нийт эрэлтийг нэмэгдүүлж чадна; зөвхөн даалгавар тус бүрийн өсөлтийг төдийгүй үр дүнг хэмжиж болно.
Үйл ажиллагааны хөшүүргүүд : Зөв хэмжээтэй загварууд, дүгнэлтийг оновчтой болгох, хүсэлт бүрийн үзүүлэлтийг ил тод байдлаар тайлагнах.
Үүний дараа таны унших дуртай нийтлэлүүд:
🔗 Хиймэл оюун ухаан байгаль орчинд муу юу?
Хиймэл оюун ухааны нүүрстөрөгчийн ул мөр, цахилгаан эрчим хүчний хэрэглээ болон өгөгдлийн төвийн эрэлт хэрэгцээг судлаарай.
🔗 AI яагаад нийгэмд хортой вэ?
Нэг талыг баримтлах үзэл, ажлын байрны тасалдал, буруу мэдээлэл, нийгмийн тэгш бус байдал нэмэгдэж байгааг хар.
🔗 Хиймэл оюун ухаан яагаад муу вэ? Хиймэл оюун ухааны сөрөг тал
Хяналт, залилан мэхлэлт, хүний хяналтаа алдах зэрэг эрсдэлүүдийг ойлгоорой.
🔗 Хиймэл оюун ухаан хэтэрхий хол явчихсан уу?
Ёс зүй, зохицуулалт, инноваци хаана хязгаар тогтоох ёстой талаарх мэтгэлцээн.
Хиймэл оюун ухаан хүрээлэн буй орчинд хэрхэн нөлөөлдөг вэ: хурдан зураг ⚡🌱
Хэрэв та зөвхөн цөөн хэдэн зүйлийг санаж байвал дараах зүйлсийг хий:
-
Хиймэл оюун ухаан нь эрчим хүчийг ашигладаг - ихэвчлэн GPU/CPU ажиллуулдаг өгөгдлийн төвүүдэд сургалт болон өдөр тутмын "дүгнэлт" (загварыг ашиглан) хийхэд ашигладаг. IEA: Эрчим хүч ба хиймэл оюун ухаан.
-
орон нутгийн сүлжээний бүтэц болон эрчим хүчний гэрээнээс хамааран ялгаралт гэсэн үг юм Олон улсын эрчим хүч, хиймэл оюун ухаан: Эрчим хүч ба хиймэл оюун ухаан
-
Хиймэл оюун ухаан нь гайхалтай хэмжээний ус ашиглаж чаддаг - голчлон зарим өгөгдлийн төвийн тохиргоонд хөргөхөд. Ли нар. (2023): Хиймэл оюун ухааныг "цангах" мэдрэмжийг багасгах (PDF) АНУ-ын DOE FEMP: Холбооны өгөгдлийн төвүүдийн хөргөлтийн усны үр ашгийн боломжууд
-
Хиймэл оюун ухаан нь физик зүйлсээс хамаардаг - чип, сервер, сүлжээний хэрэгсэл, батерей, барилга байгууламж гэх мэт. Энэ нь уул уурхай, үйлдвэрлэл, тээвэрлэлт, эцэст нь цахим хаягдал гэсэн үг юм. АНУ-ын Байгаль орчныг хамгаалах агентлаг: Хагас дамжуулагч үйлдвэрлэлийн ITU: Дэлхийн цахим хаягдлын хяналт 2024
-
логистикийг оновчтой болгох, алдагдлыг илрүүлэх, үр ашгийг дээшлүүлэх, судалгааг хурдасгах, системийг үр ашиггүй болгох замаар хүрээлэн буй орчинд үзүүлэх нөлөөллийг бусад газарт бууруулж чадна IEA: Эрчим хүчний оновчлол ба инновацийн төлөөх хиймэл оюун ухаан
Тэгээд хүмүүсийн мартдаг хэсэг нь байдаг: масштаб . Нэг хиймэл оюун ухааны асуулга жижиг байж болох ч тэрбум тэрбум нь огт өөр амьтан юм... яг л буйдангийн хэмжээтэй цасан нуранги болж хувирдаг жижигхэн цасан бөмбөлөг шиг. (Энэ зүйрлэл жаахан буруу боловч та ойлгож байна.) IEA: Эрчим хүч ба хиймэл оюун ухаан
Хиймэл оюун ухааны хүрээлэн буй орчны ул мөр бол нэг зүйл биш - энэ бол овоолго 🧱🌎
Хүмүүс хиймэл оюун ухаан болон тогтвортой байдлын талаар маргалдахдаа ихэвчлэн бие биенийхээ хажуугаар өнгөрдөг, учир нь тэд өөр өөр давхаргыг зааж байгаа юм:
1) Цахилгааныг тооцоолох
-
Том загваруудыг сургах нь том кластеруудыг удаан хугацаанд шаргуу ажиллуулахыг шаардаж болно. IEA: Эрчим хүч ба хиймэл оюун ухаан
-
Өдөр тутмын хэрэглээний дүгнэлт нь цаг хугацааны явцад улам том ул мөр болж хувирдаг, учир нь энэ нь байнга, хаа сайгүй тохиолддог. IEA: Эрчим хүч ба хиймэл оюун ухаан
2) Өгөгдлийн төвийн нэмэлт зардал
-
Хөргөлт, цахилгаан түгээлтийн алдагдал, нөөцлөлтийн систем, сүлжээний тоног төхөөрөмж. LBNL (2024): АНУ-ын Мэдээллийн төвийн эрчим хүчний хэрэглээний тайлан (PDF)
-
Ижил тооцоолол нь үр ашгаас хамааран газар дээрх өөр өөр нөлөөтэй байж болно. Ногоон сүлжээ: PUE - Метрикийн цогц судалгаа
3) Ус ба дулаан
-
Олон байгууламж дулааныг удирдахын тулд усыг шууд болон шууд бусаар ашигладаг. АНУ-ын DOE FEMP: Холбооны мэдээллийн төвүүдийн хөргөлтийн усны үр ашгийн боломжууд Ли нар. (2023): Хиймэл оюун ухааныг "цангах"-ыг багасгах (PDF)
-
Хаягдал дулааныг дахин боловсруулж болно, эсвэл зүгээр л ... халуун агаар хэлбэрээр гарч болно. (Тохиромжгүй.)
4) Тоног төхөөрөмжийн хангамжийн сүлжээ
-
Материал олборлох, цэвэршүүлэх.
-
Чип болон сервер үйлдвэрлэх (эрчим хүч их шаарддаг). АНУ-ын Байгаль орчныг хамгаалах агентлаг: Хагас дамжуулагч үйлдвэрлэлийн imec: Чип үйлдвэрлэлд байгаль орчинд үзүүлэх нөлөөллийг бууруулах
-
Тээвэрлэлт, сав баглаа боодол, шинэчлэлт, солих.
5) Зан төлөв ба сэргэлт нөлөө
-
Хиймэл оюун ухаан нь ажлуудыг хямд, хялбар болгодог тул хүмүүс тэдгээрийг илүү их хийдэг. OECD (2012): Эрчим хүчний үр ашгийг дээшлүүлэх олон талт ашиг тус (PDF)
-
Үр ашгийн өсөлтийг эрэлт хэрэгцээ нэмэгдэхэд идэж болно. Энэ бол намайг бага зэрэг санаа зовоосон хэсэг юм. OECD (2012): Эрчим хүчний үр ашгийг сайжруулахын олон талт ашиг тус (PDF)
Тиймээс хэн нэгэн хиймэл оюун ухаан хүрээлэн буй орчинд хэрхэн нөлөөлдөг вэ гэж асуухад шууд хариулт нь: энэ нь та ямар давхаргыг хэмжиж байгаагаас, мөн тухайн нөхцөлд "хиймэл оюун ухаан" гэдэг нь юу гэсэн үг вэ гэдгээс хамаарна.
Сургалт ба дүгнэлт: бүх зүйлийг өөрчилдөг ялгаа 🧠⚙️
Хүмүүс сургалтын талаар ярих дуртай, учир нь энэ нь сэтгэл хөдөлгөм сонсогдож байна - "нэг загвар нь X энерги ашигласан." Гэхдээ дүгнэлт бол чимээгүй аварга том юм. IEA: Эрчим хүч ба хиймэл оюун ухаан
Сургалт (том бие бялдрын хөгжил)
Сургалт бол үйлдвэр барихтай адил юм. Та урьдчилсан зардлыг төлдөг: хүнд тооцоолол, урт хугацааны ажиллагаа, олон туршилт ба алдааны ажиллагаа (тийм ээ, "ажиллаагүй, дахин оролдоно уу" гэсэн олон давталт). Сургалтыг оновчтой болгож болох ч энэ нь мэдэгдэхүйц байж болно. IEA: Эрчим хүч ба хиймэл оюун ухаан
Дүгнэлт (өдөр тутмын хэрэглээ)
Дүгнэлт гэдэг нь үйлдвэр өдөр бүр, хүн бүрийн хувьд, өргөн хүрээнд ажиллаж байгаатай адил юм:
-
Чатботууд асуултанд хариулж байна
-
Зураг үүсгэх
-
Хайлтын зэрэглэл
-
Зөвлөмжүүд
-
Яриаг текст болгон хувиргах
-
Луйврын илрүүлэлт
-
Баримт бичиг болон кодын хэрэгслүүд дэх хамтрагч
Хүсэлт бүр харьцангуй бага байсан ч хэрэглээний хэмжээ сургалтаас хамаагүй бага байж болно. Энэ бол сонгодог "нэг соруул бол юу ч биш, сая соруул бол асуудал" гэсэн нөхцөл байдал юм. IEA: Эрчим хүч ба хиймэл оюун ухаан
Жижиг тэмдэглэл - зарим хиймэл оюун ухааны даалгаварууд бусдаасаа хамаагүй хүнд байдаг. Зураг эсвэл урт видео үүсгэх нь богино текст ангиллаас илүү их эрчим хүч шаарддаг. Тиймээс "хиймэл оюун ухааныг" нэг саванд нэгтгэх нь дугуйг ачааны хөлөг онгоцтой харьцуулж, хоёуланг нь "тээвэр" гэж нэрлэхтэй адил юм. IEA: Эрчим хүч ба хиймэл оюун ухаан
Өгөгдлийн төвүүд: цахилгаан, хөргөлт, бас чимээгүй усны түүх 💧🏢
Өгөгдлийн төвүүд шинэ зүйл биш ч хиймэл оюун ухаан нь эрчмийг өөрчилдөг. Өндөр хүчин чадалтай хурдасгуурууд нь давчуу орон зайд их хэмжээний эрчим хүчийг татаж чаддаг бөгөөд энэ нь дулаан болж хувирдаг бөгөөд үүнийг зохицуулах шаардлагатай. LBNL (2024): АНУ-ын Өгөгдлийн төвийн эрчим хүчний хэрэглээний тайлан (PDF) IEA: Эрчим хүч ба хиймэл оюун ухаан
Хөргөлтийн үндэс (хялбаршуулсан боловч практик)
-
Агаарын хөргөлт : сэнс, хөргөлттэй агаар, халуун/хүйтэн замын зураг төсөл. АНУ-ын DOE FEMP: Өгөгдлийн төвүүдийн эрчим хүчний үр ашиг
-
Шингэн хөргөлт : нягт суурилуулалтад илүү үр ашигтай боловч өөр өөр дэд бүтцийг хамарч болно. ASHRAE (TC 9.9): Үндсэн өгөгдлийн төвүүдэд шингэн хөргөлтийн үүсэл ба өргөжилт (PDF)
-
Ууршилтын хөргөлт : зарим цаг уурын нөхцөлд цахилгаан эрчим хүчний хэрэглээг бууруулж болох ч усны хэрэглээг ихэвчлэн нэмэгдүүлдэг. АНУ-ын DOE FEMP: Холбооны өгөгдлийн төвүүдийн хөргөлтийн усны үр ашгийн боломжууд
Энэ бол буулт юм: та заримдаа усан суурьтай хөргөлтийг ашигласнаар цахилгаан эрчим хүчний хэрэглээг бууруулж болно. Орон нутгийн усны хомсдолоос хамааран энэ нь зүгээр байж магадгүй ... эсвэл энэ нь жинхэнэ асуудал байж магадгүй юм. Ли нар. (2023): Хиймэл оюун ухааныг "цангах"-ыг багасгах нь (PDF)
Түүнчлэн, хүрээлэн буй орчны нөлөөлөл нь дараахь зүйлээс ихээхэн хамаардаг
-
Өгөгдлийн төв хаана байрладаг (сүлжээний ялгаруулалт харилцан адилгүй байдаг) Нүүрстөрөгчийн эрчимжилтийн API (GB) IEA: Эрчим хүч ба хиймэл оюун ухаан
-
Үүнийг хэр үр ашигтай ажиллуулж байгаа (ашиглалт нь маш чухал) Ногоон сүлжээ: PUE - Метрикийн цогц шалгалт
-
Хаягдал дулааныг дахин ашиглаж байгаа эсэх
-
Эрчим хүчний худалдан авалтын сонголтууд (сэргээгдэх эрчим хүч, урт хугацааны гэрээ гэх мэт)
Шударга хэлэхэд: олон нийтийн яриа хэлэлцээрт "өгөгдлийн төв"-ийг ихэвчлэн хар хайрцаг шиг авч үздэг. Энэ бол хорон муу зүйл биш, ид шидийн зүйл биш. Энэ бол дэд бүтэц. Энэ нь дэд бүтэц шиг ажилладаг.
Чипс болон техник хангамж: хүмүүсийн секси биш учраас алгасдаг хэсэг 🪨🔧
Хиймэл оюун ухаан техник хангамж дээр суурилдаг. Тоног төхөөрөмж нь амьдралын мөчлөгтэй бөгөөд амьдралын мөчлөгийн нөлөөлөл нь ихээхэн байж болно. АНУ-ын Байгаль орчныг хамгаалах агентлаг: Хагас дамжуулагч үйлдвэрлэлийн ITU: Дэлхийн цахим хаягдлын хяналт 2024
Байгаль орчинд үзүүлэх нөлөө хаана илэрдэг вэ
-
Материал олборлолт : металл болон ховор материалыг олборлох, цэвэршүүлэх.
-
Үйлдвэрлэл : хагас дамжуулагч үйлдвэрлэл нь нарийн төвөгтэй бөгөөд эрчим хүч их шаарддаг. АНУ-ын Байгаль орчныг хамгаалах агентлаг: Хагас дамжуулагч үйлдвэрлэлийн imec: Чип үйлдвэрлэлд байгаль орчинд үзүүлэх нөлөөллийг бууруулах
-
Тээвэрлэлт : дэлхийн нийлүүлэлтийн сүлжээ нь эд ангиудыг хаа сайгүй зөөдөг.
-
Богино солих мөчлөг : хурдан шинэчлэлтүүд нь цахим хаягдал болон биет ялгарлыг нэмэгдүүлж болзошгүй. ОУЦХБ: Дэлхийн цахим хаягдлын хяналт 2024
Цахим хаягдал болон "төгс сайн" серверүүд
Байгаль орчинд учирч буй ихэнх хор хөнөөл нь ганц төхөөрөмжөөс үүдэлтэй биш - энэ нь өртөг багатай болсон тул эрт солихоос үүдэлтэй юм. Хиймэл оюун ухаан үүнийг хурдасгадаг, учир нь гүйцэтгэлийн үсрэлт их байж болно. Тоног төхөөрөмжийг шинэчлэх хүсэл эрмэлзэл бодитой юм. ОУЦХ: Дэлхийн цахим хаягдлын хяналт 2024
Практик санаа: техник хангамжийн ашиглалтын хугацааг уртасгах, ашиглалтыг сайжруулах, шинэчлэх нь ямар ч загварын өөрчлөлттэй адил чухал байж болно. Заримдаа хамгийн ногоон GPU нь таны худалдаж авдаггүй зүйл байдаг. (Энэ нь уриа лоозон шиг сонсогдож байгаа ч бас ... үнэн юм.)
Хиймэл оюун ухаан хүрээлэн буй орчинд хэрхэн нөлөөлдөг вэ: "хүмүүс үүнийг мартдаг" зан үйлийн гогцоо 🔁😬
Нийгмийн хувьд эвгүй хэсэг нь энд байна: Хиймэл оюун ухаан нь хүмүүсийг илүү их зүйл хийхэд хялбар болгодог. Энэ нь гайхалтай байж болно - илүү их бүтээмж, илүү бүтээлч байдал, илүү их хүртээмж. Гэхдээ энэ нь нийт нөөцийн хэрэглээг нэмэгдүүлэх гэсэн үг юм. OECD (2012): Эрчим хүчний үр ашгийг сайжруулах олон талт ашиг тус (PDF)
Жишээ нь:
-
Хэрэв хиймэл оюун ухаан видео үйлдвэрлэлийг хямд болговол хүмүүс илүү их видео бүтээнэ.
-
Хэрэв хиймэл оюун ухаан зар сурталчилгааг илүү үр дүнтэй болговол илүү олон зар сурталчилгаа үзүүлж, илүү олон оролцооны давталт эргэлдэнэ.
-
Хэрэв хиймэл оюун ухаан нь тээврийн ложистикийг илүү үр ашигтай болговол цахим худалдаа бүр ч хүндэрч болно.
Энэ бол сандрах шалтгаан биш. Энэ бол зөвхөн үр ашгийг хэмжихээс гадна үр дүнг хэмжих шалтгаан юм.
Төгс бус боловч хөгжилтэй зүйрлэл: Хиймэл оюун ухааны үр ашиг нь өсвөр насны хүүхдэд том хөргөгч өгөхтэй адил юм - тийм ээ, хүнсний хадгалалт сайжирдаг ч ямар нэгэн байдлаар хөргөгч нэг өдрийн дараа дахин хоосон болдог. Төгс зүйрлэл биш ч... та үүнийг харсан байх 😅
Давуу тал: Хиймэл оюун ухаан (зөв чиглүүлсэн үед) байгаль орчинд үнэхээр тусалж чадна 🌿✨
Одоо дутуу үнэлэгдсэн хэсэгт: Хиймэл оюун ухаан нь одоо байгаа системүүдийн ялгарал болон хаягдлыг бууруулж чадна ... үнэнийг хэлэхэд, дэгжин бус. IEA: Эрчим хүчний оновчлол ба инновацийн төлөөх хиймэл оюун ухаан
Хиймэл оюун ухаан тусалж чадах салбарууд
-
Эрчим хүчний сүлжээ : ачааллын урьдчилсан тооцоо, эрэлтийн хариу арга хэмжээ, хувьсах сэргээгдэх эрчим хүчийг нэгтгэх. IEA: Эрчим хүчний оновчлол ба инновацийн хиймэл оюун ухаан
-
Барилга байгууламж : илүү ухаалаг HVAC хяналт, урьдчилан таамаглах засвар үйлчилгээ, эзэлхүүнд суурилсан эрчим хүчний хэрэглээ. IEA: Дижиталчлал
-
Тээвэрлэлт : маршрутын оновчлол, флотын менежмент, хоосон милийг багасгах. IEA: Эрчим хүчний оновчлол ба инновацийн хиймэл оюун ухаан
-
Үйлдвэрлэл : согог илрүүлэх, үйл явцын тохируулга, хаягдлыг багасгах.
-
Хөдөө аж ахуй : нарийн усжуулалт, хортон шавьж илрүүлэх, бордооны оновчлол.
-
Байгаль орчны хяналт : метаны алдагдлыг илрүүлэх, ой модыг устгах дохиог хянах, биологийн олон янз байдлын хэв маягийг зураглах. хөтөлбөр: Ангараг гараг хэрхэн ажилладаг вэ? Дэлхийн ойн ажиглалт: Ой модыг устгах САЙХАН сэрэмжлүүлэг Алан Тюрингийн хүрээлэн: Биологийн олон янз байдлыг үнэлэх хиймэл оюун ухаан болон бие даасан системүүд
-
Тойрог эдийн засаг : дахин боловсруулах урсгалд илүү сайн ангилах, тодорхойлох.
Чухал зүйл: Хиймэл оюун ухаан "туслах" нь хиймэл оюун ухааны нөлөөг автоматаар нөхдөггүй. Энэ нь хиймэл оюун ухааныг үнэхээр ашиглаж байгаа эсэх, ашиглаж байгаа эсэх, мөн зүгээр л илүү сайн хянах самбараас илүү бодит бууралтад хүргэж байгаа эсэхээс хамаарна. Гэхдээ тийм ээ, боломж бодитой юм. IEA: Эрчим хүчний оновчлол ба инновацийн хувьд хиймэл оюун ухаан
Байгальд ээлтэй хиймэл оюун ухааны сайн хувилбарыг юу бүрдүүлдэг вэ? ✅🌍
Энэ бол “за тэгэхээр бид юу хийх ёстой вэ” хэсэг юм. Байгаль орчинд хариуцлагатай сайн хиймэл оюун ухааны систем нь ихэвчлэн дараахь зүйлийг агуулдаг
-
Тодорхой хэрэглээний утга : Хэрэв загвар нь шийдвэр эсвэл үр дүнг өөрчлөхгүй бол энэ нь зүгээр л хиймэл тооцоолол юм.
-
Хэмжилтийг дэвшилтэт байдлаар хийсэн : Эрчим хүч, нүүрстөрөгчийн тооцоолол, ашиглалт, үр ашгийн үзүүлэлтүүдийг бусад KPI-уудын нэгэн адил хянадаг. CodeCarbon: Арга зүй
-
Зөв хэмжээтэй загварууд : Жижиг загварууд ажиллаж байх үед жижиг загваруудыг ашиглаарай. Үр ашигтай байх нь ёс суртахууны алдаа биш юм.
-
Үр ашигтай дүгнэлтийн загвар : кэш хийх, багцлах, квантжуулалт, сэргээн босгох, сайн өдөөлтийн хэв маяг. Голами нар (2021): Квантжуулалтын аргуудын судалгаа (PDF) Льюис нар (2020): Сэргээн босголтоор нэмэгдсэн үе
-
Тоног төхөөрөмж болон байршлын талаарх мэдлэг : сүлжээ нь илүү цэвэр, дэд бүтэц нь үр ашигтай (боломжтой үед) ажлын ачааллыг ажиллуулна. Нүүрстөрөгчийн эрчимжлийн API (GB)
-
Тоног төхөөрөмжийн ашиглалтын хугацааг уртасгах : ашиглалт, дахин ашиглалт, шинэчлэлтийг хамгийн их байлгах. ОУЦХ: Дэлхийн цахим хаягдлын хяналт 2024
-
Шууд мэдээлэх : ногоон угаалтын хэллэг болон тоо баримтгүй "байгальд ээлтэй хиймэл оюун ухаан" гэх мэт тодорхойгүй мэдэгдлээс зайлсхий.
Хэрэв та хиймэл оюун ухаан хүрээлэн буй орчинд хэрхэн нөлөөлж байгааг ажигласаар байгаа бол энэ нь хариулт нь философийн байхаа больж, үйл ажиллагааны шинжтэй болох цэг юм: энэ нь таны сонголтоос хамааран нөлөөлдөг.
Харьцуулсан хүснэгт: нөлөөллийг үнэхээр бууруулдаг хэрэгсэл ба аргууд 🧰⚡
Доор товч бөгөөд практик хүснэгт байна. Энэ нь төгс биш бөгөөд тийм ээ, цөөн хэдэн нүд жаахан санал бодлоо илэрхийлсэн байна... учир нь жинхэнэ багажны сонголт ингэж ажилладаг.
| Хэрэгсэл / Хандлага | Үзэгчид | Үнэ | Яагаад ажилладаг вэ | |
|---|---|---|---|---|
| Нүүрстөрөгч/эрчим хүчний хяналтын сангууд (ажиллах хугацааны тооцоолол) | ML багууд | Чөлөөт маягийн | Харагдах байдлыг өгдөг - энэ нь тулааны тал хувь нь, хэдийгээр тооцоолол бага зэрэг тодорхойгүй байсан ч гэсэн.. | КодКарбон |
| Тоног төхөөрөмжийн тэжээлийн хяналт (GPU/CPU телеметр) | Инфра + ML | Үнэгүй | Бодит хэрэглээг хэмждэг; гүйлтийн жишиг үзүүлэлтэд сайн (гялтгар биш ч алтлаг) | |
| Загвар нэрэлт | Машины сургалтын инженерүүд | Үнэгүй (цаг хугацааны зардал 😵) | Жижиг сурагчдын загварууд нь гүйцэтгэлийг ихэвчлэн бага дүгнэлтийн зардалтай уялдуулдаг | Хинтон нар (2015): Мэдрэлийн сүлжээнд мэдлэгийг нэрэх нь |
| Квантчлал (нарийвчлал багатай дүгнэлт) | ML + бүтээгдэхүүн | Үнэгүй | Хоцрогдол болон эрчим хүчний хэрэглээг бууруулдаг; заримдаа чанарын хувьд бага зэрэг тэнцвэртэй байдаг, заримдаа огт байхгүй | Голами нар (2021): Квантчлалын аргуудын судалгаа (PDF) |
| Кэш + багцлах дүгнэлт | Бүтээгдэхүүн + платформ | Үнэгүй | Давхардсан тооцооллыг багасгадаг; ялангуяа давтагдсан хүсэлт эсвэл үүнтэй төстэй хүсэлтүүдэд тохиромжтой | |
| Сэргээн засварлах замаар нэмэгдүүлсэн үе (RAG) | Аппликешн багууд | Холимог | "Санах ой"-г сэргээхэд ачааллыг бууруулдаг; асар том контекст цонхны хэрэгцээг бууруулж чадна | Льюис нар (2020): Дахин сэргээлтээр нэмэгдүүлсэн үе |
| Ажлын ачааллыг нүүрстөрөгчийн эрчимээр хуваарилах | Инфра/опс | Холимог | Уян хатан ажлуудыг илүү цэвэр цахилгаан цонх руу шилжүүлдэг - гэхдээ зохицуулалт шаарддаг | Нүүрстөрөгчийн эрчимжилтийн API (GB) |
| Өгөгдлийн төвийн үр ашгийн төвлөрөл (ашиглалт, нэгтгэл) | Мэдээллийн технологийн удирдлага | Төлбөртэй (ихэвчлэн) | Хамгийн бага дур булаам хөшүүрэг боловч ихэвчлэн хамгийн том нь - хагас хоосон системийг ажиллуулахаа боль | Ногоон сүлжээ: PUE |
| Дулааны дахин ашиглах төслүүд | Байгууламжууд | Энэ нь хамаарна | Хаягдал дулааныг үнэ цэнэ болгон хувиргадаг; үргэлж боломжтой байдаггүй ч боломжтой үедээ жаахан үзэсгэлэнтэй байдаг | |
| "Бидэнд энд хиймэл оюун ухаан хэрэгтэй юу?" гэж асуугаарай | Хүн бүр | Үнэгүй | Утгагүй тооцооллоос сэргийлдэг. Хамгийн хүчирхэг оновчлол бол үгүй гэж хэлэх явдал юм (заримдаа) |
Юу дутуу байгааг анзаарсан уу? “Шидэт ногоон наалт худалдаж ав.” Тэр наалт байхгүй байна 😬
Практик гарын авлага: Бүтээгдэхүүнийг устгахгүйгээр хиймэл оюун ухааны нөлөөллийг бууруулах 🛠️🌱
Хэрэв та хиймэл оюун ухааны систем бүтээж эсвэл худалдаж авч байгаа бол практик дээр хэрэгжих бодит дарааллыг энд оруулав
Алхам 1: Хэмжилтээс эхэл
-
Эрчим хүчний хэрэглээг хянах эсвэл тогтмол тооцоолох. КодКарбон: Арга зүй
-
Сургалтын гүйлт болон дүгнэлтийн хүсэлт тус бүрийг хэмжих.
-
Хяналтын ашиглалт - сул зогсолттой нөөцүүд ил харагдахгүй нуугдах аргатай байдаг. Ногоон сүлжээ: PUE
Алхам 2: Загварыг ажилд тохируулан зөв хэмжээтэй болго
-
Ангилал, олборлолт, чиглүүлэлт хийхэд жижиг загваруудыг ашиглана уу.
-
Хүнд загварыг хатуу хайрцагт хадгал.
-
"Загварын каскад"-ыг авч үзье: эхлээд жижиг загвар, зөвхөн шаардлагатай бол том загвар.
Алхам 3: Дүгнэлтийг оновчтой болгох (энэ нь хайрс хаздаг газар юм)
-
Кэш хийх : давтагдсан асуултын хариултыг хадгалах (нууцлалын хяналтыг болгоомжтой хийх).
-
Багцлах : техник хангамжийн үр ашгийг сайжруулах бүлгийн хүсэлтүүд.
-
Богино үр дүн : урт үр дүн нь илүү үнэтэй байдаг - заримдаа танд эссэ хэрэггүй байдаг.
-
Шуурхай сахилга бат : эмх замбараагүй тушаалууд нь илүү урт тооцоолох замуудыг үүсгэдэг... мөн тийм ээ, илүү олон токен үүсгэдэг.
Алхам 4: Өгөгдлийн эрүүл ахуйг сайжруулах
Энэ нь холбоогүй сонсогдож байгаа ч тийм биш юм:
-
Илүү цэвэр өгөгдлийн багц нь давтан сургалтын ажилтнуудын хомсдолыг бууруулж чадна.
-
Дуу чимээ бага байх тусам туршилт бага, үр ашиггүй гүйлт бага байна гэсэн үг.
Алхам 5: Тоног төхөөрөмжийг нэг удаагийн хэрэглээ биш, харин хөрөнгө мэт харьц
-
Боломжтой бол шинэчлэлтийн мөчлөгийг сунгана уу. ОУЦХБ: Дэлхийн цахим хаягдлын хяналт 2024
-
Ажлын ачааллыг хөнгөвчлөхийн тулд хуучин техник хангамжийг дахин ашиглах.
-
"Үргэлж оргил үедээ" нөөцлөхөөс зайлсхий.
Алхам 6: Байршуулалтыг ухаалгаар сонгоно уу
-
Боломжтой бол эрчим хүч илүү цэвэр байх уян хатан ажлуудыг гүйцэтгээрэй. Нүүрстөрөгчийн эрчимжүүлэлтийн API (GB)
-
Шаардлагагүй хуулбарлалтыг багасгах.
-
Хоцрогдлын зорилтыг бодитой байлга (маш бага хоцрогдол нь үр ашиггүй үргэлж асаалттай тохиргоог бий болгож болзошгүй).
Тийм ээ... заримдаа хамгийн сайн алхам бол энгийнээр хэлэхэд: хэрэглэгчийн үйлдэл бүрийн хувьд хамгийн том загварыг автоматаар ажиллуулахгүй байх явдал юм. Энэ зуршил нь унтраалга руу алхах нь төвөгтэй байдаг тул бүх гэрлийг асаалттай орхихтой адил юм.
Түгээмэл домог (мөн үнэнд юу илүү ойр байдаг вэ) 🧠🧯
Домог: "Хиймэл оюун ухаан нь уламжлалт програм хангамжаас үргэлж муу байдаг"
Үнэн: Хиймэл оюун ухаан нь тооцооллыг илүү хүндрүүлж болох ч үр ашиггүй гар аргаар хийгддэг процессуудыг орлож, хаягдлыг бууруулж, системийг оновчтой болгож чадна. Энэ нь нөхцөл байдлаас хамаарна. IEA: Эрчим хүчний оновчлол ба инновацийн төлөөх хиймэл оюун ухаан
Домог: "Сургалт бол цорын ганц асуудал"
Үнэн: Цаг хугацааны явцад масштабын дүгнэлт давамгайлж болно. Хэрэв таны бүтээгдэхүүн хэрэглээнд тэсрэлт хийвэл энэ нь гол түүх болно. IEA: Эрчим хүч ба хиймэл оюун ухаан
Домог: “Сэргээгдэх эрчим хүч үүнийг шууд шийддэг”
Үнэн: Илүү цэвэр цахилгаан нь маш их тусалдаг ч тоног төхөөрөмжийн ул мөр, усны хэрэглээ эсвэл эргэн сэргэлтийн нөлөөг арилгадаггүй. Гэсэн хэдий ч чухал хэвээр байна. Олон улсын эрчим хүчний яам: Эрчим хүч ба хиймэл оюун ухаан
Домог: “Хэрэв үр ашигтай бол тогтвортой”
Үнэн: Эрэлтийн хяналтгүйгээр үр ашиг нь нийт нөлөөллийг нэмэгдүүлж чадна. Энэ бол сэргэлтийг бий болгох занга юм. OECD (2012): Эрчим хүчний үр ашгийг сайжруулах олон талт ашиг тус (PDF)
Засаглал, ил тод байдал, бас үүнийг жүжигчний нүдээр харахгүй байх 🧾🌍
Хэрэв та компани бол итгэлцэл бий болдог эсвэл алдагддаг газар энэ юм.
-
Утга учиртай хэмжигдэхүүнүүдийг мэдээлэх : хүсэлт тутамд, хэрэглэгч тутамд, даалгавар тутамд - зөвхөн аймшигтай том нийлбэр дүнгээр хязгаарлагдахгүй. LBNL (2024): АНУ-ын Мэдээллийн Төвийн Эрчим Хүчний Хэрэглээний Тайлан (PDF)
-
Тодорхой бус мэдэгдлээс зайлсхий : "ногоон хиймэл оюун ухаан" гэдэг нь тоо, хил хязгааргүйгээр юу ч биш гэсэн үг.
-
Ус болон орон нутгийн нөлөөллийг авч үзье : нүүрстөрөгч нь хүрээлэн буй орчны цорын ганц хувьсагч биш юм. Ли нар (2023): Хиймэл оюун ухааныг “цангах”-ыг багасгах нь (PDF)
-
Хязгаарлалтын загвар : анхдагч богино хариу үйлдэл, хямд өртөгтэй горим, үнэхээр ямар нэгэн зүйл хийдэг "эко" тохиргоо.
-
Шударга ёсны талаар бодоорой : ус хомс эсвэл эмзэг сүлжээтэй газруудад нөөцийг их хэмжээгээр ашиглах нь таны хүснэгтээс гадна үр дагаварт хүргэдэг. АНУ-ын DOE FEMP: Холбооны мэдээллийн төвүүдийн хөргөлтийн усны үр ашгийн боломжууд
Энэ бол хүмүүсийн нүдээ эргэлдүүлдэг хэсэг боловч энэ нь чухал юм. Хариуцлагатай технологи гэдэг нь зөвхөн ухаалаг инженерчлэлийн тухай биш юм. Энэ нь мөн буулт байхгүй гэж дүр эсгэхгүй байх тухай юм.
Төгсгөлийн хураангуй: Хиймэл оюун ухаан хүрээлэн буй орчинд хэрхэн нөлөөлдөг талаар товч тойм 🌎✅
Хиймэл оюун ухаан нь хүрээлэн буй орчинд хэрхэн нөлөөлдөг вэ гэдэг нь нэмэлт ачаалалтай холбоотой: цахилгаан, ус (заримдаа), техник хангамжийн эрэлт. IEA: Эрчим хүч ба хиймэл оюун ухаан Ли нар. (2023): Хиймэл оюун ухааныг "цангах"-ыг багасгах (PDF) Энэ нь мөн бусад салбарт ялгаруулалт болон хаягдлыг бууруулах хүчирхэг хэрэгслүүдийг санал болгодог. IEA: Эрчим хүчний оновчлол ба инновацийн хиймэл оюун ухаан Цэвэр үр дүн нь цар хүрээ, сүлжээний цэвэр байдал, үр ашгийн сонголтууд, мөн хиймэл оюун ухаан нь бодит асуудлыг шийдэж байгаа эсэх эсвэл зүгээр л шинэлэг зүйлийн төлөө шинэлэг зүйл бий болгож байгаа эсэхээс хамаарна. IEA: Эрчим хүч ба хиймэл оюун ухаан
Хэрэв та хамгийн энгийн практик дүгнэлтийг хүсч байвал:
-
Хэмжих.
-
Зөв хэмжээтэй.
-
Дүгнэлтийг оновчтой болгох.
-
Тоног төхөөрөмжийн ашиглалтын хугацааг уртасгах.
-
Буудалцааны талаар илэн далангүй бай.
Хэрэв та хэт их ачаалалтай байгаа бол тайвшруулах үнэн байна: мянган удаа давтагдсан жижиг үйл ажиллагааны шийдвэрүүд нь ихэвчлэн тогтвортой байдлын нэг том мэдэгдлээс илүү байдаг. Шүдээ угаахтай адил. Тансаг биш ч гэсэн үр дүнтэй... 😄🪥
Түгээмэл асуултууд
Хиймэл оюун ухаан нь зөвхөн томоохон судалгааны лабораториудад төдийгүй өдөр тутмын хэрэглээнд хүрээлэн буй орчинд хэрхэн нөлөөлдөг вэ?
Хиймэл оюун ухааны ихэнх ул мөр нь сургалт болон өдөр тутмын "дүгнэлт"-ийн үеэр GPU болон CPU-г ажиллуулдаг өгөгдлийн төвүүдийг тэжээдэг цахилгаанаас үүдэлтэй. Ганц хүсэлт нь даруухан байж болох ч цар хүрээний хувьд эдгээр хүсэлтүүд хурдан хуримтлагддаг. Нөлөөлөл нь өгөгдлийн төв хаана байрладаг, орон нутгийн сүлжээ хэр цэвэр, дэд бүтэц хэр үр ашигтай ажиллаж байгаагаас хамаарна.
Хиймэл оюун ухааны загварыг сургах нь түүнийг ашиглахаас илүү байгаль орчинд муу юу (дүгнэлт)?
Сургалт нь тооцооллын томоохон, урьдчилсан шат байж болох ч дүгнэлт нь цаг хугацааны явцад илүү том ул мөр болж хувирдаг, учир нь энэ нь байнга, асар их хэмжээгээр явагддаг. Хэрэв хэрэгслийг өдөр бүр сая сая хүн ашигладаг бол давтагдсан хүсэлтүүд нь нэг удаагийн сургалтын зардлаас давж гарах боломжтой. Тийм ч учраас оновчлол нь ихэвчлэн дүгнэлтийн үр ашигт анхаарлаа төвлөрүүлдэг.
Хиймэл оюун ухаан яагаад ус ашигладаг вэ, энэ нь үргэлж асуудал үүсгэдэг үү?
Зарим өгөгдлийн төвүүд усан суурьтай хөргөлтөд тулгуурладаг эсвэл усыг цахилгаан эрчим хүч үйлдвэрлэх замаар шууд бусаар хэрэглэдэг тул хиймэл оюун ухаан голчлон усыг ашиглаж чаддаг. Тодорхой цаг уурын нөхцөлд ууршуулах хөргөлт нь цахилгаан эрчим хүчний хэрэглээг бууруулж, усны хэрэглээг нэмэгдүүлж, жинхэнэ буулт хийх боломжийг олгодог. Энэ нь "муу" эсэх нь орон нутгийн усны хомсдол, хөргөлтийн загвар, усны хэрэглээг хэмжиж, удирддаг эсэхээс хамаарна.
Хиймэл оюун ухааны хүрээлэн буй орчны ул мөрийн ямар хэсгүүд нь техник хангамж болон цахим хаягдлаас үүдэлтэй вэ?
Хиймэл оюун ухаан нь чип, сервер, сүлжээний тоног төхөөрөмж, барилга байгууламж, хангамжийн сүлжээнээс хамаардаг бөгөөд энэ нь уул уурхай, үйлдвэрлэл, тээвэрлэлт, эцэст нь устгах гэсэн үг юм. Хагас дамжуулагч үйлдвэрлэл нь эрчим хүч их шаарддаг бөгөөд хурдацтай шинэчлэлтийн мөчлөг нь биет ялгаруулалт болон цахим хаягдлыг нэмэгдүүлдэг. Тоног төхөөрөмжийн ашиглалтын хугацааг уртасгах, шинэчлэх, ашиглалтыг сайжруулах нь нөлөөллийг мэдэгдэхүйц бууруулж, заримдаа загвар түвшний өөрчлөлттэй өрсөлдөх боломжтой.
Сэргээгдэх эрчим хүчийг ашиглах нь хиймэл оюун ухааны хүрээлэн буй орчинд үзүүлэх нөлөөллийг шийдэж чадах уу?
Илүү цэвэр цахилгаан нь тооцооллоос ялгарч буй утааны хэмжээг бууруулж болох ч усны хэрэглээ, техник хангамжийн үйлдвэрлэл, цахим хаягдал зэрэг бусад нөлөөллийг арилгадаггүй. Мөн бага өртөгтэй тооцоолол нь нийт хэрэглээг нэмэгдүүлэхэд хүргэдэг "сэргэлтийн нөлөө"-г автоматаар авч үздэггүй. Сэргээгдэх эрчим хүч нь чухал хөшүүрэг боловч тэдгээр нь ул мөрийн стекийн зөвхөн нэг хэсэг юм.
Сэргэлтийн нөлөө гэж юу вэ, энэ нь хиймэл оюун ухаан болон тогтвортой байдалд яагаад чухал вэ?
Үр ашгийн өсөлт нь ямар нэгэн зүйлийг хямд эсвэл хялбар болгодог тул хүмүүс үүнийг илүү их хийдэг - заримдаа хэмнэлтийг арилгадаг үед сэргэлтийн нөлөө үүсдэг. Хиймэл оюун ухааны тусламжтайгаар хямд үйлдвэрлэл эсвэл автоматжуулалт нь контент, тооцоолол, үйлчилгээний нийт эрэлтийг нэмэгдүүлж чаддаг. Тийм ч учраас үр дүнг практик дээр хэмжих нь дангаар нь үр ашгийг тэмдэглэхээс илүү чухал юм.
Бүтээгдэхүүнд хор хөнөөл учруулахгүйгээр хиймэл оюун ухааны нөлөөллийг бууруулах практик аргууд юу вэ?
Нийтлэг арга бол хэмжилтээс (эрчим хүч ба нүүрстөрөгчийн тооцоолол, ашиглалт) эхэлж, дараа нь даалгаварт тохирох хэмжээтэй загваруудыг гаргаж, кэш хийх, багцлах, богино гаралтаар дүгнэлтийг оновчтой болгох явдал юм. Квантчлах, нэрэх, сэргээх замаар нэмэгдүүлэх зэрэг техникүүд нь тооцооллын хэрэгцээг бууруулж чадна. Үйл ажиллагааны сонголтууд - нүүрстөрөгчийн эрчимээр ажлын ачааллыг хуваарилах, тоног төхөөрөмжийн ашиглалтын хугацааг уртасгах гэх мэт - ихэвчлэн том ялалт авчирдаг.
Хиймэл оюун ухаан байгаль орчинд хор хөнөөл учруулахын оронд хэрхэн тусалж чадах вэ?
Хиймэл оюун ухаан нь бодит системийг оновчтой болгоход ашиглагдах үед ялгарал болон хаягдлыг бууруулж чадна: сүлжээний урьдчилсан мэдээ, эрэлтийн хариу арга хэмжээ, барилгын HVAC хяналт, ложистикийн чиглүүлэлт, урьдчилсан засвар үйлчилгээ, алдагдлыг илрүүлэх. Энэ нь мөн ой модыг устгах сэрэмжлүүлэг, метан илрүүлэх зэрэг байгаль орчны хяналтыг дэмжиж чадна. Гол нь систем нь зөвхөн илүү сайн хянах самбар биш, харин шийдвэрээ өөрчилж, хэмжигдэхүйц бууралт хийх эсэх юм.
Хиймэл оюун ухааныг “ногоон аргаар угаах”-аас зайлсхийхийн тулд компаниуд ямар үзүүлэлтүүдийг мэдээлэх ёстой вэ?
Зөвхөн том нийт тооноос илүү даалгавар тус бүрийн эсвэл хүсэлт тус бүрийн үзүүлэлтийг тайлагнах нь илүү утга учиртай, учир нь энэ нь нэгжийн түвшинд үр ашгийг харуулдаг. Эрчим хүчний хэрэглээ, нүүрстөрөгчийн тооцоолол, ашиглалт, мөн - шаардлагатай бол - усны нөлөөллийг хянах нь илүү тодорхой хариуцлага тооцох боломжийг олгодог. Мөн чухал: хил хязгаарыг (юу багтсан) тодорхойлж, тоон нотолгоогүйгээр "байгальд ээлтэй хиймэл оюун ухаан" гэх мэт тодорхой бус шошго хэрэглэхээс зайлсхий.
Лавлагаа
-
Олон улсын эрчим хүчний агентлаг (ОУЭА) - Эрчим хүч ба хиймэл оюун ухаан - iea.org
-
Олон улсын эрчим хүчний агентлаг (IEA) - Эрчим хүчний оновчлол ба инновацийн хиймэл оюун ухаан - iea.org
-
Олон улсын эрчим хүчний агентлаг (ОУЭА) - Дижиталчлал - iea.org
-
Лоуренс Берклигийн Үндэсний Лаборатори (LBNL) - АНУ-ын Мэдээллийн Төвийн Эрчим Хүчний Хэрэглээний Тайлан (2024) (PDF) - lbl.gov
-
Ли нар - Хиймэл оюун ухааныг “цангах” мэдрэмжийг багасгах нь (2023) (PDF) - arxiv.org
-
ASHRAE (TC 9.9) - Гол өгөгдлийн төвүүдэд шингэн хөргөлтийн үүсэл ба өргөжилт (PDF) - ashrae.org
-
Ногоон сүлжээ - PUE-A Метрикийн цогц шалгалт - thegreengrid.org
-
АНУ-ын Эрчим Хүчний Яам (DOE) - FEMP - Холбооны мэдээллийн төвүүдийн хөргөлтийн усны үр ашгийн боломжууд - energy.gov
-
АНУ-ын Эрчим Хүчний Яам (DOE) - FEMP - Өгөгдлийн Төвүүдийн Эрчим Хүчний Үр Ашиг - energy.gov
-
АНУ-ын Байгаль орчныг хамгаалах агентлаг (EPA) - Хагас дамжуулагчийн үйлдвэрлэл - epa.gov
-
Олон улсын цахилгаан холбооны холбоо (ОУЦХ) - Дэлхийн цахим хаягдлын хяналт 2024 - itu.int
-
OECD - Эрчим хүчний үр ашгийг дээшлүүлэх олон талт ашиг тус (2012) (PDF) - oecd.org
-
Нүүрстөрөгчийн эрчимжилтийн API (GB) - carbonintensity.org.uk
-
imec - Чип үйлдвэрлэлд хүрээлэн буй орчинд үзүүлэх нөлөөллийг бууруулах - imec-int.com
-
НҮБ-ын Байгаль орчны хөтөлбөр - MARS хэрхэн ажилладаг вэ - unep.org
-
Дэлхийн Ойн Ажиглалт - Ой модыг устгах САЙХАН сэрэмжлүүлэг - globalforestwatch.org
-
Алан Тюрингийн хүрээлэн - Биологийн олон янз байдал болон экосистемийн эрүүл мэндийг үнэлэх хиймэл оюун ухаан болон бие даасан системүүд - turing.ac.uk
-
КодКарбон - Арга зүй - mlco2.github.io
-
Голами нар - Квантчлалын аргуудын судалгаа (2021) (PDF) - arxiv.org
-
Льюис нар - Нэвтрүүлгээр нэмэгдүүлсэн үе (2020) - arxiv.org
-
Хинтон нар - Мэдлэгийг мэдрэлийн сүлжээнд нэрэх нь (2015) - arxiv.org
-
КодКарбон - codecarbon.io