Как при росте возможностей ИИ снизить его ресурсопотребление

РБКHi-Tech

Быстрее, мощнее, эффективнее

Как при росте возможностей ИИ снизить его ресурсопотребление

Автор: Анастасия Михалева. Иллюстрации: Мария Нестерова

Технологии искусственного интеллекта потребляют много ресурсов: электричество, воду, требуют дорогого оборудования. «РБК Тренды» изучили, как компании оптимизируют свои модели и как они внедряют энергоэффективные технологии и альтернативные источники энергии.

Сколько ресурсов тратит ИИ

Современные системы искусственного интеллекта требуют колоссальных вычислительных мощностей. Обучение и работа нейросетей сопровождаются значительным потреблением электроэнергии, использованием больших объемов данных и эксплуатацией мощного аппаратного обеспечения. Чем сложнее модель, тем выше ее ресурсозатраты, что становится ключевым вызовом для развития ИИ.

Электричество и CO2

Одним из самых ярких примеров ресурсоемкости ИИ является нейросеть GPT-4, разработанная компанией OpenAI. По разным оценкам, обучение GPT-3 потребовало около 1287 МВт·ч электроэнергии, что эквивалентно годовому потреблению 120 американских домов. Также известно, что ChatGPT в настоящее время может потреблять около 39,98 млн кВт·ч в день — нейросетью пользуются 400 млн активных юзеров еженедельно.

Исследование Университета Массачусетса показало, что создание одной модели нейросети может привести к выбросу более 280 тыс. кг CO2 — эквиваленту пятилетнего цикла эксплуатации автомобиля с двигателем внутреннего сгорания. Такие показатели вызывают обеспокоенность у экологов и подталкивают компании к поиску энергоэффективных решений.

Оборудование

Кроме электроэнергии, ИИ требует эксплуатации дорогостоящего оборудования: графических процессоров (GPU), тензорных процессоров (TPU) и серверных ферм — по оценкам Schneider Electric, в 2023 году 80% нагрузки ИИ-моделей в дата-центрах пришлось на генерацию результата, а 20% — на обучение.

Современные серверы, работающие с ИИ, генерируют большое количество тепла, и их охлаждение становится еще одной статьей расходов. Например, крупнейшие дата-центры, которые принадлежат Google или Microsoft, используют системы жидкостного охлаждения, чтобы снизить температуру процессоров и увеличить их производительность. Однако даже такие меры не устраняют проблему быстрого износа оборудования: современные GPU, работающие на полную мощность, могут терять производительность через 3–5 лет эксплуатации.

Вода

Менее очевидный, но значимый фактор, — это потребление воды. В 2023 году выяснилось, что центры обработки данных OpenAI потребляют миллионы литров воды ежегодно для охлаждения своих серверов. Исследования показывают, что на одно крупное обращение к ChatGPT может расходоваться до 500 мл воды в зависимости от климатических условий и типа системы охлаждения.

В условиях глобального изменения климата и дефицита водных ресурсов такие показатели не могут не вызывать вопросов о разумном использовании воды в технологической отрасли.

С ростом популярности ИИ-сервисов, таких как генеративные модели, автономные системы и продвинутые аналитические алгоритмы, потребление ресурсов будет только увеличиваться. Компании уже начали разрабатывать энергоэффективные чипы, использовать возобновляемые источники энергии и внедрять квантовые вычисления, но эти меры пока не решают проблему в полной мере.

В ближайшем будущем перед ИИ-индустрией встанет ключевой вызов: как сбалансировать развитие технологий и сохранение окружающей среды. Очевидно, что без комплексного подхода, включающего в себя оптимизацию моделей, развитие «зеленых» дата-центров и внедрение более экономичных алгоритмов, проблема чрезмерного ресурсопотребления искусственным интеллектом останется актуальной.

Как уменьшить расход ресурсов

Один из наиболее эффективных способов снижения потребления ресурсов ИИ — это оптимизация алгоритмов и моделей. Современные нейросети часто бывают избыточно сложными, что приводит к ненужным вычислительным затратам. Компании и исследователи работают над методами уменьшения размеров моделей без потери качества.

Наиболее известный исследовательский центр, занимающийся этой проблемой, — Суперкомпьютерный центр MIT Lincoln Laboratory (LLSC). В нем ученые разрабатывает методы, которые помогут центрам обработки данных сократить потребление энергии. Что особенно важно, исследователи обнаружили, что эти методы оказывают минимальное влияние на производительность модели.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Нереальная любовь Нереальная любовь

Как и почему «эмоциональные» чат-боты стали заменять настоящих партнеров

РБК
Дела сердечные: как современный ритм жизни влияет на риск возникновения инфаркта Дела сердечные: как современный ритм жизни влияет на риск возникновения инфаркта

Какие привычки бьют по сердцу сильнее наследственности?

Правила жизни
Александр Чулок: «Мы не стараемся угадать будущее, мы хотим его создать» Александр Чулок: «Мы не стараемся угадать будущее, мы хотим его создать»

Прогнозист Александр Чулок — о том, чем станет ИИ для общества в будущем

РБК
Борьба вместо рестлинга: Халк Хоган создал профессиональную лигу и привлек чемпионов Борьба вместо рестлинга: Халк Хоган создал профессиональную лигу и привлек чемпионов

Пиво, чемпионы и венчурные фонды: зачем Халк Хоган создал свою лигу?

Forbes
Пенсионный фонд: самые долгоживущие организмы на планете Пенсионный фонд: самые долгоживущие организмы на планете

Некоторые из живых организмов на нашей планете живут вечно

Популярная механика
Вам и не снилось… Вам и не снилось…

Почему тин-драмы это не просто поджанр кино и сериалов

Men Today
Зажигаем звезды Зажигаем звезды

Подборка историй о людях, которые двигают прогресс небывалым

ТехИнсайдер
Создатель большого балета: главные постановки хореографа Юрия Григоровича Создатель большого балета: главные постановки хореографа Юрия Григоровича

Как складывалась карьера хореографа Юрия Григоровича

Forbes
Кошка с собой Кошка с собой

Что стоит предусмотреть перед совместным отпуском с домашней кошкой

Новый очаг
Самка шимпанзе из заповедника Будонго вытерла пенис самца листьями после спаривания Самка шимпанзе из заповедника Будонго вытерла пенис самца листьями после спаривания

Как можно судить о зарождении медицины у людей на примере шимпанзе

N+1
Этноконфессиональные особенности мясного потребления Этноконфессиональные особенности мясного потребления

Под влиянием каких факторов меняется ассортимент мясной продукции

Агроинвестор
Замахнуться на святое: как молоко стало самым спорным продуктом XXI века Замахнуться на святое: как молоко стало самым спорным продуктом XXI века

Как молоко из символа здоровья стало предметом споров

Forbes
Режиссер Леонид Хейфец. Откровенно о Дорониной, Миронове и Борисове Режиссер Леонид Хейфец. Откровенно о Дорониной, Миронове и Борисове

Когда Ефремов пригласил меня, МХАТ как раз «пилился»

Коллекция. Караван историй
Свободный полет Свободный полет

Константин Хабенский всё больше увлечен режиссурой. И экспериментом

OK!
Прекрасная Агнета Прекрасная Агнета

55 метров роскоши: Project Agnetha от дизайнера Луки Дини

Y Magazine
Спокоен как самурай: как японская философия помогает выжить в трудные времена Спокоен как самурай: как японская философия помогает выжить в трудные времена

Что помогает японцам принимать неопределенность?

Forbes
Клопы использовали химическую сигнализацию пчел для охоты на них самих Клопы использовали химическую сигнализацию пчел для охоты на них самих

Клопы-хищнецы научились обманывать жертв, заманивая их в ловушку

N+1
Усилием воли Усилием воли

Все о подготовке емкостей для консервирования

КАНТРИ Русская азбука
Особый взгляд: 10 культовых фильмов, которые нам подарил Каннский кинофестиваль Особый взгляд: 10 культовых фильмов, которые нам подарил Каннский кинофестиваль

По случаю открытия 78-го смотра — десятка лучших фильмов в истории Канн

Правила жизни
Бесконечная пахота против дзена: как устроена азиатская корпоративная культура Бесконечная пахота против дзена: как устроена азиатская корпоративная культура

Карьерный ментор Анна Знаменская рассказала об азиатской офисной специфике

Правила жизни
Ожирение в детстве в четыре раза повысило вероятность долгосрочного отпуска по болезни в 25 лет Ожирение в детстве в четыре раза повысило вероятность долгосрочного отпуска по болезни в 25 лет

У страдавших ожирением в детстве высокая вероятность уйти в отпуск по здоровью

N+1
Женщины, которые слишком много думают: почему мы так зацикливаемся на негативе Женщины, которые слишком много думают: почему мы так зацикливаемся на негативе

Почему женщины зацикливаются на тревожных мыслях? Ищем ответы в книге психолога

Forbes
Карта мягкой посадки Карта мягкой посадки

Российская экономика остывает, а бизнес ищет растущие сегменты

Монокль
В уюте и прохладе В уюте и прохладе

Как защитить квартиру от жарких солнечных лучей

Лиза
Пресноводные русалки Пресноводные русалки

Когда-то давно, 200 тысяч лет назад, в Евразии появился необыкновенный зверь

Знание – сила
В состоянии равновесия В состоянии равновесия

Анна Снаткина о мужском и женском и об энергиях в пространстве

OK!
Наука в фантастике: эпизоды истории Наука в фантастике: эпизоды истории

После Второй мировой фантастика приобрела авторов, кардинально обновивших жанр

Наука и жизнь
От Тегерана до Потсдама: большая дипломатия в конце Второй мировой войны От Тегерана до Потсдама: большая дипломатия в конце Второй мировой войны

Как Сталин, Рузвельт и Черчилль преодолевали взаимное недоверие

Монокль
Коты любят молоко, но им его нельзя. Почему? Коты любят молоко, но им его нельзя. Почему?

Почему кошкам вообще не следует пить молоко?

ТехИнсайдер
Строго по графику Строго по графику

Чтобы вырастить всё в лучшем виде, многие садоводы опираются на лунный календарь

КАНТРИ Русская азбука
Открыть в приложении