De systeemindustrie als geheel maakt zich niet druk om macht. Ik weet dat het een gewaagde uitspraak is, maar ik geloof dat het waar is. De halfgeleiderindustrie maakt zich enigszins zorgen, maar slechts indirect. Ze geven om stroom omdat thermische problemen de functionaliteit beperken die ze op een chip of in een pakket kunnen persen.

Sommige gebruikers, zoals beheerders van datacenters, beweren om stroom te geven omdat dit van invloed is op de hoeveelheid infrastructuur en koeling die ze nodig hebben, maar hun woorden zijn enigszins hol omdat ik ze nog nooit heb zien twijfelen aan de energie-efficiëntie van de software waarop ze draaien de apparatuur. Ze rekenen die kosten door, en omdat hun concurrenten hetzelfde doen, is er geen echt probleem. Ze hebben nog steeds schaalvoordelen die het vaak goedkoper maken dan het hebben van eigen datacenters.

In het beste geval is de zorg voor een halfgeleider, afgezien van wat hun chip kan beperken, ook relatief. Als een concurrent een chip zou aanbieden die de helft van het vermogen verbruikt, zijn klanten misschien bereid om er wat meer voor uit te geven, of om er de voorkeur aan te geven in vergelijking met een oplossing die meer stroom verbruikt. Maar hoeveel meer zouden ze betalen? En is het de investering waard? De levensduur van de batterij is een secundaire zorg voor functionaliteit, en in het geval van een Apple-product, stijl.

In veel van mijn interviews de laatste tijd heb ik een impliciete afkeer gehoord van een toenemend aantal mensen over de omvang van de stroomverspilling. Ik heb artikelen geschreven om die verspilling te benadrukken, maar het enige waar de meeste mensen over zullen praten, zijn de technieken die beschikbaar zijn om het vermogen voldoende te verminderen zodat chips niet verbranden. Verder dan dat gaan ze niet. Niemand zal iets zeggen over de echte stroomverspilling die plaatsvindt. Om een ​​eenvoudig voorbeeld te geven: waarom blijft de GPU een afbeelding weergeven als de schermen op mijn desktopcomputer in slaapstand gaan? Er moet een backfeed zijn om te zeggen of de gegenereerde gegevens daadwerkelijk worden gebruikt. Zolang de framebuffer wordt onderhouden of tijdig kan worden geregenereerd, is al het andere afval en verbruikt de GPU een aanzienlijk deel van mijn totale computervermogen.

Software blijft de grootste boosdoener, omdat softwarebedrijven altijd beweren dat productiviteit het allerbelangrijkste is. In mijn laatste reeks interviews zei iemand dat een smartphone waarschijnlijk 5x langer mee zou gaan als de software in een efficiënte taal was geschreven. Anderen hebben gezegd dat software-engineers geen tools zullen gebruiken waarmee ze prestaties of vermogen kunnen analyseren als ze niet op of in de buurt van real-time snelheden werken. Ze zijn ook niet bereid te betalen voor iets dat dat kan bieden. Kortom, ze hebben geen reden om hun software te verbeteren, behalve het kiezen van de juiste algoritmen of het concentreren op krappe lussen. Zelfs dan lijken maar weinigen het goed te doen en geen aandacht te besteden aan een efficiënte gegevenslay-out of iets dergelijks.

Ik weet uit eerdere ervaring als softwaremanager binnen de EDA-industrie hoe inefficiënt zelfs low-level softwarepakketten zijn. Hoewel ik destijds alleen geïnteresseerd was in prestaties, verbood ik mijn technische team om ongeveer de helft van de standaard C-bibliotheek te gebruiken. Routines zoals malloc en printf probeer zo algemeen te zijn dat ze enorme hoeveelheden opgeblazen gevoel bevatten, wat gemakkelijk kan worden vermeden. Ze moesten me bewijzen waarom ze een uitzondering moesten krijgen, wat zeldzaam was. In plaats daarvan hebben we een kleine hoeveelheid tijd geïnvesteerd in het creëren van routines die waren afgestemd op onze behoeften en vele malen sneller liepen. Dat zou ook hebben geresulteerd in veel minder vermogen.

Ik ken andere EDA-bedrijven die soortgelijke dingen deden, maar dat was 20 jaar geleden en ik weet niet zeker of dat vandaag de dag nog steeds wordt gedaan. Ik betwijfel het, maar geef alsjeblieft commentaar als soortgelijke dingen nog steeds worden gedaan.

Buiten onze werkomgevingen geven steeds meer mensen aan zich zorgen te maken over het milieu. Die woorden zijn ook wat hol. Ja, ze kunnen een elektrische auto kopen of wat wijzigingen aanbrengen, maar ze gebruiken ook graag zaken als ChatGPT, dat enorme hoeveelheden stroom verbruikt, of gratis software zoals socialemediaplatforms. Ze twijfelen nooit aan de werkelijke milieukosten daarvan. Dat de milieuschade enigszins verborgen is, maakt het nog niet acceptabel.

We zijn verslaafd aan gratis software en het milieu betaalt de prijs. We worden aangemoedigd om methodologieën te gebruiken die software toewijzen aan enorme machinesparken in plaats van betere algoritmen te ontwikkelen. Ik wil stroomopties in software waarmee ik onnodige grafische afbeeldingen of overdreven mooie interfaces kan uitschakelen. Geef me de goedkope en zuinige optie.

Veel van de ontwikkeling in AI is voor doeleinden die de mensheid niet vooruit helpen of een netto voordeel opleveren. Hoewel sommigen de ethiek van AI in twijfel trekken, vraag ik me ook af of we ons de milieu-impact kunnen veroorloven die gepaard gaat met deze enorme datamodellen.

Misschien word ik op mijn oude dag afgestompt, maar ik word het beu dat de technische wereld twee gezichten heeft. Het wordt tijd dat we ons echt zorgen gaan maken over stroom, ook al kost die meer.