Trong cuộc chạy đua điên cuồng chống lại quả bom hẹn giờ carbon đang rình rập, những gã khổng lồ công nghệ đang phải vật lộn với những hậu quả môi trường do các trung tâm dữ liệu rộng lớn của họ gây ra trên toàn thế giới. Các trung tâm dữ liệu này, thiết yếu để cung cấp năng lượng cho cơ sở hạ tầng kỹ thuật số ngày nay, đã nổi lên như những người tiêu dùng năng lượng tham lam, đặc biệt khi nhu cầu về trí tuệ nhân tạo (AI) tiếp tục tăng vọt. 

Khi AI ngày càng trở nên không thể thiếu trong các ngành công nghiệp khác nhau, nhu cầu năng lượng của các trung tâm dữ liệu cũng bùng nổ. Ngược lại, điều này đòi hỏi phải có hành động khẩn cấp để giảm thiểu tác động môi trường to lớn của chúng.

Sự thèm ăn năng lượng của AI: Giải phóng khí thải của trung tâm dữ liệu 

Từ năm 2010 đến năm 2018, ước tính có khoảng 550% tăng trên toàn cầu về số lượng khối lượng công việc của trung tâm dữ liệu và các phiên bản điện toán.

Các trung tâm dữ liệu và mạng truyền dẫn cùng đóng góp tới 1.5% về tiêu thụ năng lượng toàn cầu. Họ thải ra một lượng carbon dioxide tương đương với sản lượng hàng năm của Brazil. 

Siêu tỷ lệ như Google, microsoftvà đàn bà gan dạ đã cam kết thực hiện các mục tiêu đầy tham vọng về khí hậu, nhằm mục đích khử cacbon cho hoạt động của họ. Hyperscalers là cơ sở quy mô lớn, được tối ưu hóa cao và hiệu quả. 

Tuy nhiên, sự phổ biến của AI đặt ra thách thức lớn cho những mục tiêu này. Bản chất tiêu tốn nhiều năng lượng của các đơn vị xử lý đồ họa (GPU), cần thiết cho việc đào tạo mô hình AI, làm tăng thêm sự căng thẳng về nguồn năng lượng. 

Theo Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA), việc đào tạo một mô hình AI tiêu thụ nhiều điện năng hơn 100 hộ gia đình trong một năm.

Theo một nguồn khác, lượng sức mạnh tính toán cần thiết cho việc đào tạo AI sẽ tăng gấp đôi sau mỗi 6 tháng. Năm mươi năm trước, điều đó xảy ra 20 tháng một lần, như được thấy trong biểu đồ bên dưới. 

Đáng báo động hơn, chỉ trong hơn một thập kỷ, sức mạnh tính toán được sử dụng để phát triển mô hình AI đã tăng lên gấp 10 tỷ lần. Và nó sẽ không chậm lại.

Ước tính của ngành dự báo rằng việc sử dụng năng lượng có thể tăng lên 13% vào năm 2030 trong khi tỷ lệ phát thải carbon toàn cầu sẽ ở mức 6% trong cùng một năm.

Cái giá của AI: Cân bằng giữa sức mạnh và tiến bộ

Những rủi ro về khí hậu do điện toán điều khiển bằng AI gây ra là rất sâu sắc, với Nvidia CEO Jensen Huang nhấn mạnh các yêu cầu năng lượng đáng kể của AI. Jensen dự kiến ​​​​sẽ tăng gấp đôi chi phí trung tâm dữ liệu trong vòng 5 năm để phù hợp với hệ sinh thái AI đang mở rộng.

Ví dụ: chi phí tính toán để đào tạo các mô hình AI tiên tiến như GPT-3, có 175B tham số và GPT-4 tiềm năng là đáng kể có thể dự đoán được. Lần huấn luyện cuối cùng của GPT-3 ước tính dao động từ 500,000 USD đến 4.6 triệu USD. 

Việc huấn luyện GPT-4 có thể tốn khoảng 50 triệu USD. Tuy nhiên, khi tính toán yêu cầu tính toán cho phép thử và lỗi trước lần huấn luyện cuối cùng, tổng chi phí đào tạo có thể vượt quá 100 triệu USD.

Trung bình, các mô hình AI quy mô lớn tiêu thụ khoảng 100x nhiều tài nguyên tính toán hơn các mô hình AI hiện đại khác. Nếu xu hướng tăng kích thước mô hình tiếp tục với tốc độ hiện tại, một số ước tính dự đoán chi phí tính toán sẽ vượt qua toàn bộ GDP của Hoa Kỳ vào năm 2037.

Theo nhà khoa học máy tính Kate Saenko, sự phát triển của GPT-3 đã vượt qua 550 tấn CO2 và tiêu thụ 1,287 MW giờ có điện. Nói cách khác, lượng khí thải này tương đương với lượng khí thải do một cá nhân tạo ra 550 các chuyến bay khứ hồi giữa New York và San Francisco.

Chưa kể những con số đó còn tính đến lượng khí thải liên quan trực tiếp đến việc phát triển hoặc chuẩn bị sử dụng AI. Các nguồn phát thải khác không được bao gồm. 

Giải pháp giảm lượng khí thải carbon của trung tâm dữ liệu 

Để giảm thiểu lượng khí thải của trung tâm dữ liệu, các doanh nghiệp trong ngành đã theo đuổi nhiều chiến lược khác nhau, bao gồm đầu tư vào năng lượng tái tạo và sử dụng tín chỉ carbon. 

Mặc dù những sáng kiến ​​này đã mang lại một số tiến bộ, nhưng việc áp dụng AI ngày càng tăng đòi hỏi các biện pháp bổ sung để đạt được mức giảm phát thải có ý nghĩa.

Chiến lược chuyển tải của Google là minh chứng cho một cách tiếp cận đầy hứa hẹn để giải quyết thách thức này. Nó đồng bộ hóa hoạt động của trung tâm dữ liệu với nguồn năng lượng tái tạo sẵn có hàng giờ.

Bằng cách triển khai các thuật toán phần mềm phức tạp, Google xác định các khu vực có năng lượng mặt trời và gió dư thừa trên lưới điện và tăng cường hoạt động của trung tâm dữ liệu ở những khu vực này một cách có chiến lược. 

• Logic đằng sau cách tiếp cận này rất đơn giản: Giảm lượng khí thải bằng cách cải tiến cách thức hoạt động của các trung tâm dữ liệu. 

Gã khổng lồ công nghệ cũng đã khởi xướng sáng kiến ​​đầu tiên nhằm điều chỉnh mức tiêu thụ điện năng của một số trung tâm dữ liệu nhất định với các nguồn không có carbon hàng giờ. Mục tiêu là cung cấp năng lượng sạch cho máy móc 24/7.

Theo Michael Terrell, người đứng đầu chương trình 64/13 của Google, các trung tâm dữ liệu của Google được cung cấp năng lượng bằng năng lượng không có carbon trong khoảng 85% thời gian, với 90 cơ sở trong khu vực đạt mức phụ thuộc 24% vào các nguồn đó và 7 cơ sở trên toàn cầu vượt mốc XNUMX%. chiến lược năng lượng không có carbon.

Cirrus Nexus tích cực giám sát lưới điện toàn cầu để xác định các khu vực có nguồn năng lượng tái tạo dồi dào. Sau đó, họ phân bổ tải tính toán một cách chiến lược để giảm thiểu lượng khí thải carbon. Bằng cách tận dụng các nguồn năng lượng tái tạo và tối ưu hóa hoạt động của trung tâm dữ liệu, lượng khí thải carbon đã giảm đáng kể. 

Công ty đã có thể cắt giảm 34% lượng phát thải điện toán đối với một số khối lượng công việc và khách hàng. Nó sử dụng các dịch vụ đám mây được cung cấp bởi Amazon, Microsoft và Google. 

Điều hướng cuộc khủng hoảng năng lượng do AI điều khiển

Trong những năm gần đây, cả Google và Amazon đều đã thử nghiệm điều chỉnh cách sử dụng trung tâm dữ liệu. Họ làm điều đó cho cả hoạt động nội bộ và khách hàng sử dụng dịch vụ đám mây của họ. 

Nvidia đưa ra một giải pháp khác cho cuộc khủng hoảng năng lượng do AI điều khiển này – công nghệ phân tích tăng tốc điện toán xanh. Nó có thể cắt giảm tới 80% chi phí điện toán và lượng khí thải carbon. 

Việc triển khai dịch chuyển phụ tải đòi hỏi phải có sự hợp tác giữa các nhà vận hành trung tâm dữ liệu, các công ty điện lực và nhà vận hành lưới điện để giảm thiểu khả năng gián đoạn lưới điện. Tuy nhiên, chiến lược này có nhiều hứa hẹn trong việc thúc đẩy các mục tiêu bền vững trong ngành trung tâm dữ liệu.

Khi nhu cầu về AI tăng cao, việc giải quyết các yêu cầu năng lượng của trung tâm dữ liệu là điều tối quan trọng để giảm thiểu lượng khí thải carbon. Các chiến lược đổi mới như dịch chuyển tải đưa ra lộ trình hướng tới đạt được mức độ trung hòa carbon đồng thời đảm bảo độ tin cậy và hiệu quả của các hoạt động của trung tâm dữ liệu trong bối cảnh ngày càng được điều khiển bởi AI.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://carboncredits.com/carbon-countdown-ais-10-billion-rise-in-power-use-explodes-data-center-emission/