Из-за бурного роста искусственного интеллекта (ИИ) возникает потребность в более эффективном использовании энергоресурсов. Ожидается, что к 2028 году центры данных будут потреблять до 12% всей электроэнергии США. Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) и MIT-IBM Watson AI Lab предложили новое решение — методику EnergAIzer, которая помогает быстро оценить энергопотребление ИИ-задач.
Быстрая оценка энергозатрат
Традиционные методы моделирования, используемые для оценки энергопотребления, могут занимать часы или даже дни. Новая методика EnergAIzer позволяет получать точные оценки буквально за секунды. Это позволяет операторам центров данных эффективнее распределять ресурсы между различными моделями ИИ и процессорами, снижая потери энергии.
Как это работает
Разработчики EnergAIzer учли, что многие ИИ-задачи содержат повторяющиеся паттерны, которые можно использовать для быстрого предсказания энергозатрат. Инструмент может работать с различными аппаратными конфигурациями, в том числе с новыми, еще не внедренными дизайнами.
Кроме того, EnergAIzer позволяет разработчикам алгоритмов оценивать потенциальное энергопотребление новых моделей до их запуска, что способствует более экологичному подходу в разработке ИИ.
Преимущества для индустрии
Благодаря инструменту EnergAIzer, операторы и разработчики могут более осознанно подходить к вопросу энергопотребления. Это особенно важно для устойчивого развития ИИ, так как позволяет минимизировать энергозатраты без ущерба для производительности.
В будущем исследователи планируют протестировать EnergAIzer на новых конфигурациях GPU и расширить его функционал для работы с несколькими графическими процессорами одновременно. Это поможет еще больше оптимизировать энергопотребление и повысить эффективность работы центров данных.
