Draqon
Aktif Üye
Analiz: Yapay zeka güç tüketimini tahmin etmek neden zor?
Eğitim veya çıkarım
Muazzam güç yoğunluğu
Enerji gereksinimlerinin çıkarımı
Akım sınırlayıcı
Çözüm
Şu anda ChatGPT gibi büyük dil sistemleri gibi üretken yapay zeka modelleri geliştiren büyük şirketler arasında gerçek bir maddi savaş sürüyor. Bu yapay zeka yanıltıcılığı, uluslararası veri merkezlerinin zaten yüksek olan güç tüketiminin daha da hızlı artacağı yönündeki endişeleri artırıyor.
Büyük yapay zeka modellerinin sözde eğitimi, benzeri görülmemiş miktarda bilgi işlem gücü tüketir. 2024 yılı sonuna kadar en yeni H100 “Hopper” tipinde 2 milyonun üzerinde yapay zeka hesaplama hızlandırıcısını satmayı planlayan ABD şirketi Nvidia, bundan özellikle faydalanacak. Hepsi tam yükte çalışırken, 1,6 gigawatt’tan fazla elektrik tüketiyorlar; bu, en büyük nükleer reaktörlerden birinin sağladığı elektrikten daha fazla. Nvidia’nın yanı sıra başka birkaç şirket de yapay zeka hızlandırıcılarını hızla gelişen pazara sunuyor; Her biri 1 milyar avronun üzerinde fiyatlara sahip birkaç yapay zeka süper bilgisayarı şu anda yapım aşamasındadır. Ancak mevcut gelişimin uzun vadede devam etmeyeceğine dair güvenilir göstergeler de mevcut. Bunu anlamak için biraz geriye gitmemiz gerekiyor.
Yapay zeka terimi, temelde verileri işlemeleri dışında çok az ortak noktaya sahip olan çok farklı şeyleri ifade eder. Bunun sonucunda da farklı miktarlarda elektrik tüketirler. Yapay zeka algoritmaları onlarca yıldır Google Arama gibi popüler çevrimiçi hizmetlerin bir parçası. Google’ın şirket içi sunucuları için Tensör İşleme Birimleri (TPU) adı verilen kendi yapay zeka hızlandırıcılarını geliştirmesinin nedeni tam olarak budur. “Hızlandırıcı” terimi biraz yanıltıcıdır. Çünkü Google aramada PageRank algoritması için kullanılan TPU kartlar, görevi AMD veya Intel’in sıradan işlemcilerinden daha hızlı tamamlamakla kalmıyor, her şeyden önce enerji açısından da daha verimli.
Giderek daha fazla bilgi.
BT ve teknoloji için dijital abonelik.
- Tüm özel testler, kılavuzlar ve arka plan bilgileri
- Tüm dergilere abonelik: c’t, iX, MIT Technology Review, Mac & i, Make, c’t Photography doğrudan tarayıcıda okunur
- Risk yok: İlk ay ücretsiz, ardından haftalık 2,99 €. Dergi aboneleri daha da ucuza okuyor!
Ücretsiz ayını Başlat
Şimdi ÜCRETSİZ deneyin ve hemen okumaya devam edin!
Haberler+’a zaten abone oldunuz mu?
Giriş yapın ve okuyun
Şimdi kaydolun ve makaleleri hemen okuyun
Haberin Sonu