Inteligjenca Artificiale po rritet me shpejtësi, dhe po kështu po rritet edhe numri i kompjuterëve që e furnizojnë me energji atë. Prapa skenave, kjo rritje e shpejtë po ushtron një barrë të madhe mbi qendrat e të dhënave që përdorin modele të inteligjencës artificiale. Këto objekte po përdorin më shumë energji se kurrë.
Modelet e Inteligjencës Artificiale po bëhen më të mëdha dhe më komplekse. Sistemet më të përparuara të sotme kanë miliarda parametra, vlera numerike të nxjerra nga të dhënat e trajnimit dhe funksionojnë në mijëra çipe kompjuterike. Për të vazhduar, kompanitë janë përgjigjur duke shtuar më shumë harduer, më shumë çipe, më shumë memorie dhe rrjete më të fuqishme. Kjo qasje e forcës brutale e ka ndihmuar inteligjencën artificiale të bëjë hapa të mëdhenj, por ka krijuar edhe një sfidë të re: Qendrat e të dhënave po bëhen gjigantë të etur për energji.
Disa kompani teknologjike po reagojnë duke kërkuar të furnizojnë vetë qendrat e të dhënave me karburante fosile dhe centrale bërthamore. Kërkesa për energji nga Inteligjenca Artificiale ka nxitur gjithashtu përpjekjet për të bërë çipe kompjuterike më efikase.
Unë jam inxhinier kompjuterash dhe profesor në Georgia Tech, i specializuar në informatikën me performancë të lartë. Shoh një rrugë tjetër për të frenuar oreksin e energjisë së IA-së: T’i bëjmë qendrat e të dhënave më të vetëdijshme për burimet dhe efikase.
Energjia dhe nxehtësia
Qendrat moderne të të dhënave të Inteligjencës Artificiale mund të përdorin po aq energji elektrike sa një qytet i vogël. Dhe nuk është vetëm informatika që konsumon energji. Memoria dhe sistemet e ftohjes janë gjithashtu kontribuues të mëdhenj. Ndërsa modelet e inteligjencës artificiale rriten, ato kanë nevojë për më shumë hapësirë ruajtjeje dhe qasje më të shpejtë në të dhëna, të cilat gjenerojnë më shumë nxehtësi. Gjithashtu, ndërsa çipat bëhen më të fuqishëm, heqja e nxehtësisë bëhet një sfidë qendrore.
Ftohja nuk është vetëm një detaj teknik; është një pjesë e rëndësishme e faturës së energjisë. Ftohja tradicionale bëhet me sisteme të specializuara të ajrit të kondicionuar që largojnë nxehtësinë nga raftet e serverëve. Metodat e reja si ftohja me lëng po ndihmojnë, por ato gjithashtu kërkojnë planifikim dhe menaxhim të kujdesshëm të ujit. Pa zgjidhje më të zgjuara, kërkesat për energji dhe kostot e inteligjencës artificiale mund të bëhen të paqëndrueshme.
Edhe me të gjitha këto pajisje të përparuara, shumë qendra të dhënash nuk funksionojnë në mënyrë efikase. Kjo ndodh sepse pjesë të ndryshme të sistemit nuk komunikojnë gjithmonë me njëra-tjetrën. Për shembull, softueri i planifikimit mund të mos e dijë që një çip po mbinxehet ose që një lidhje rrjeti është e bllokuar. Si rezultat, disa servera qëndrojnë pa punë, ndërsa të tjerë kanë vështirësi të përballojnë ritmin. Kjo mungesë koordinimi mund të çojë në shpërdorim të energjisë dhe burime të pashfrytëzuara.
Adresimi i kësaj sfide kërkon ripërcaktimin e mënyrës së projektimit dhe menaxhimit të sistemeve që mbështesin inteligjencën artificiale. Kjo do të thotë largim nga shkallëzimi me forcë brutale dhe drejt një infrastrukture më të zgjuar dhe më të specializuar.
Ja tre ide kryesore:
Adresoni ndryshueshmërinë në harduer. Jo të gjithë çipat janë të njëjtë. Edhe brenda të njëjtës gjeneratë, çipat ndryshojnë në shpejtësinë e funksionimit dhe sasinë e nxehtësisë që mund të tolerojnë, duke çuar në heterogjenitet si në performancë ashtu edhe në efikasitetin e energjisë. Sistemet kompjuterike në qendrat e të dhënave duhet të njohin ndryshimet midis çipave në performancë, tolerancën ndaj nxehtësisë dhe përdorimin e energjisë, dhe të përshtaten në përputhje me rrethanat.
Përshtatuni ndaj kushteve në ndryshim. Ngarkesat e punës së inteligjencës artificiale ndryshojnë me kalimin e kohës. Për shembull, pikat e nxehta termike në çipa mund të shkaktojnë ngadalësimin e tyre, furnizimi luhatës i rrjetit mund të kufizojë fuqinë maksimale që qendrat mund të tërheqin, dhe shpërthimet e të dhënave midis çipave mund të krijojnë mbingarkesë në rrjetin që i lidh ato. Sistemet duhet të jenë të dizajnuara për t’iu përgjigjur në kohë reale gjërave si temperatura, disponueshmëria e energjisë dhe trafiku i të dhënave.
Si funksionon ftohja e qendrës së të dhënave
Inxhinierët që projektojnë çipa, softuerë dhe qendra të dhënash duhet të punojnë së bashku. Kur këto ekipe bashkëpunojnë, ato mund të gjejnë mënyra të reja për të kursyer energji dhe për të përmirësuar performancën. Për këtë qëllim, kolegët e mi, studentët dhe unë në AI Makerspace të Georgia Tech, një qendër të dhënash IA me performancë të lartë, po i eksplorojmë këto sfida në mënyrë praktike. Ne po punojmë në disiplina të ndryshme, nga hardueri te softueri e deri te sistemet e energjisë, për të ndërtuar dhe testuar sisteme IA që janë efikase, të shkallëzueshme dhe të qëndrueshme.
Shkallëzim me inteligjencë
IA ka potencialin për të transformuar shkencën, mjekësinë, arsimin dhe më shumë, por rrezikon të godasë kufijtë në performancë, energji dhe kosto. E ardhmja e IA-së varet jo vetëm nga modele më të mira, por edhe nga një infrastrukturë më e mirë.
Për të vazhduar rritjen e Inteligjencës Artificiale në një mënyrë që i sjell dobi shoqërisë, besoj se është e rëndësishme të kalojmë nga shkallëzimi me forcë në shkallëzimin me inteligjencë.
/Motilokal.com
