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 世(shi)界經(jing)濟論壇(tan)官網近日報道指出(chu)，為(wei)讓人工(gong)智(zhi)能（AI）發揮其變革潛力、提高(gao)生產力水平及(ji)社會福祉，人類必須確保它(ta)可持續地發展。這一愿景(jing)面臨的核心難題在(zai)于，隨著算力和性能的不斷(duan)提升(sheng)，能耗也在(zai)快速增(zeng)長(chang)。

AI生態系統，從硬件(jian)、訓練協議(yi)到操作技術(shu)，都會(hui)耗費大量能源。鑒于此，科學家正在設(she)法(fa)(fa)讓其更節能。措施包(bao)括改(gai)變AI的(de)運行策(ce)略、研(yan)制更節能的(de)算(suan)法(fa)(fa)和芯片等。

能源“吞金獸”

AI是能(neng)源(yuan)密集(ji)型技術(shu)。它究竟有多耗(hao)能(neng)？數(shu)據給出(chu)了(le)答案。

據法(fa)(fa)國《回(hui)聲報》網(wang)站報道，AI平臺“抱(bao)抱(bao)臉”研(yan)究員兼環境問題主管薩沙·盧喬尼表(biao)示，Midjourney或Dall-E等AI算(suan)法(fa)(fa)生成一張圖(tu)片消耗的(de)(de)電(dian)(dian)力，相(xiang)當于(yu)給一部智能(neng)手機充滿(man)電(dian)(dian)。一塊英偉達H100型圖(tu)形處(chu)理單元一年消耗的(de)(de)電(dian)(dian)量，比一個中等規(gui)模的(de)(de)美國家庭一年所(suo)耗的(de)(de)電(dian)(dian)量還要多。

美國《哈佛(fo)雜志》網站(zhan)提出，大(da)語言模型在(zai)生成類似人類、連貫且符合(he)上下文(wen)邏輯(ji)的(de)文(wen)本方面做得更好。但這種改進也(ye)有代價(jia)，訓練GPT-3消耗的(de)能(neng)源(yuan)相當于120個(ge)美國家庭一(yi)年消耗的(de)能(neng)源(yuan)。美國《紐約(yue)(yue)時報(bao)》的(de)報(bao)道(dao)更是驚人，ChatGPT每(mei)天要響應大(da)約(yue)(yue)2億個(ge)請求，這一(yi)過程(cheng)中(zhong)消耗超(chao)過50萬度電。

世(shi)界經濟論壇的數據顯示，運(yun)行(xing)AI任務所需的能(neng)源消(xiao)耗，年增長率介(jie)于26%至(zhi)36%之間。這意味(wei)著到2027年，AI行(xing)業(ye)消(xiao)耗的能(neng)源堪比冰島或荷蘭(lan)等(deng)國家一年的能(neng)耗。

改變運行策略

讓AI更節能勢在必行(xing)。

首(shou)先(xian)是調(diao)整AI運(yun)行(xing)策略(lve)。世界經(jing)濟論(lun)壇官網指出，AI運(yun)行(xing)一(yi)般分兩個主要階段(duan)：訓練(lian)(lian)階段(duan)和(he)推理(li)階段(duan)。在(zai)訓練(lian)(lian)階段(duan)，模型通過消化大量數據來學習和(he)開發；經(jing)過訓練(lian)(lian)后，它們進入推理(li)階段(duan)，用于解(jie)決(jue)使用者提(ti)出的問(wen)題。在(zai)這兩個階段(duan)限制能(neng)(neng)耗(hao)，可將AI運(yun)行(xing)總能(neng)(neng)耗(hao)降低12%到15%。

美(mei)國俄勒岡州立大(da)學電氣工程與(yu)計(ji)算機(ji)科學學院(yuan)托馬斯·迪特(te)瑞(rui)克(ke)教授指(zhi)出(chu)，另一(yi)個有(you)效的(de)策略(lve)是優化調度以節(jie)省能(neng)(neng)源。例(li)如(ru)，在夜(ye)間運(yun)行(xing)輕量級(ji)的(de)任務，或在寒冷的(de)月(yue)份(fen)運(yun)行(xing)更大(da)的(de)項目(mu)等(deng)，也(ye)可節(jie)省大(da)量能(neng)(neng)源。此外，將AI處理轉移到(dao)數據中心也(ye)有(you)助(zhu)于減少其碳排放，因為數據中心的(de)運(yun)行(xing)效率(lv)非常高，其中有(you)些運(yun)行(xing)使用(yong)了(le)綠色能(neng)(neng)源。

從長(chang)(chang)(chang)遠看，促進(jin)AI與(yu)新興量子技術(shu)的(de)協同也(ye)是引導AI走向可持續發(fa)展(zhan)的(de)重(zhong)要(yao)戰略(lve)。傳統計(ji)算(suan)能耗隨計(ji)算(suan)需(xu)求(qiu)增加(jia)呈指數級增長(chang)(chang)(chang)，而量子計(ji)算(suan)和能耗之間(jian)呈線性增長(chang)(chang)(chang)。

此外，量(liang)子技(ji)術可使AI模型更(geng)緊湊、學習效率(lv)更(geng)高并可改善其整體(ti)功(gong)能。

新模型和新器件

AI公司之間競爭的一個驅動力(li)是相信越(yue)(yue)大越(yue)(yue)好(hao)，這也意味著參(can)(can)數越(yue)(yue)來越(yue)(yue)多(duo)，能耗(hao)越(yue)(yue)來越(yue)(yue)大。例如，GPT-4擁有(you)1.8萬億個參(can)(can)數，而其“前身”GPT-3擁有(you)1750億個參(can)(can)數。因此，為讓AI更節能，不少科學家正在嘗試(shi)找(zhao)出不需要那么多(duo)參(can)(can)數的算(suan)法。

HawAI.tech公(gong)(gong)司使用(yong)了新型電子元器件和基于概(gai)率論的(de)(de)AI技術來節(jie)省(sheng)能(neng)耗。在相同時(shi)段和能(neng)耗下(xia)，新器件運(yun)算速度是英偉(wei)達Jeston芯(xin)片(pian)的(de)(de)6.4倍。該公(gong)(gong)司聯合創始(shi)人兼首席執行官(guan)拉(la)斐(fei)爾·弗里施(shi)表(biao)示，結(jie)合概(gai)率論和更(geng)優化的(de)(de)電子元器件，他(ta)們的(de)(de)解決(jue)方案所用(yong)的(de)(de)數據和能(neng)源(yuan)會(hui)更(geng)少(shao)。

此外，模擬人腦功能(neng)的(de)(de)神經形態(tai)芯片也有望提(ti)升AI的(de)(de)效(xiao)率(lv)。近日(ri)，英特(te)爾公司(si)發布了名(ming)為Hala Point的(de)(de)大型(xing)神經擬態(tai)系統。其內置1152個(ge)(ge)基(ji)于Intel四制程的(de)(de)Loihi 2處理(li)器(qi)，支持多達11.5億(yi)個(ge)(ge)神經元和(he)(he)1280億(yi)個(ge)(ge)突(tu)觸，每秒可(ke)處理(li)超(chao)過(guo)380萬億(yi)個(ge)(ge)8位突(tu)觸和(he)(he)超(chao)過(guo)240萬億(yi)個(ge)(ge)神經元操(cao)作。它(ta)獨(du)特(te)的(de)(de)功能(neng)可(ke)實(shi)現未來AI應用的(de)(de)實(shi)時持續學習(xi)，如(ru)解決科學和(he)(he)工(gong)程問(wen)題、物流、智能(neng)城市基(ji)礎設施管理(li)、大語言(yan)模型(xing)和(he)(he)AI代理(li)等(deng)。

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