世界经济论坛官网近日报道指出，为让人工智能（AI）发挥其变革潜力、提高生产力水平及社会福祉，人类必须确保它可持续地发展。这一愿景面临的核心难题在于，随着算力和性能的不断提升，能耗也在快速增长。
AI生态系统，从硬件、训练协议到操作技术，都会耗费大量能源。鉴于此，科学家正在设法让其更节能。措施包括改变AI的运行策略、研制更节能的算法和芯片等。
能源“吞金兽”
AI是能源密集型技术。它究竟有多耗能？数据给出了答案。
据法国《回声报》网站报道，AI平台“抱抱脸”研究员兼环境问题主管萨沙·卢乔尼表示，Midjourney或Dall-E等AI算法生成一张图片消耗的电力，相当于给一部智能手机充满电。一块英伟达H100型图形处理单元一年消耗的电量，比一个中等规模的美国家庭一年所耗的电量还要多。
美国《哈佛杂志》网站提出，大语言模型在生成类似人类、连贯且符合上下文逻辑的文本方面做得更好。但这种改进也有代价，训练GPT-3消耗的能源相当于120个美国家庭一年消耗的能源。美国《纽约时报》的报道更是惊人，ChatGPT每天要响应大约2亿个请求，这一过程中消耗超过50万度电。
世界经济论坛的数据显示，运行AI任务所需的能源消耗，年增长率介于26%至36%之间。这意味着到2027年，AI行业消耗的能源堪比冰岛或荷兰等国家一年的能耗。
改变运行策略
让AI更节能势在必行。
首先是调整AI运行策略。世界经济论坛官网指出，AI运行一般分两个主要阶段：训练阶段和推理阶段。在训练阶段，模型通过消化大量数据来学习和开发；经过训练后，它们进入推理阶段，用于解决使用者提出的问题。在这两个阶段限制能耗，可将AI运行总能耗降低12%到15%。
美国俄勒冈州立大学电气工程与计算机科学学院托马斯·迪特瑞克教授指出，另一个有效的策略是优化调度以节省能源。例如，在夜间运行轻量级的任务，或在寒冷的月份运行更大的项目等，也可节省大量能源。此外，将AI处理转移到数据中心也有助于减少其碳排放，因为数据中心的运行效率非常高，其中有些运行使用了绿色能源。
从长远看，促进AI与新兴量子技术的协同也是引导AI走向可持续发展的重要战略。传统计算能耗随计算需求增加呈指数级增长，而量子计算和能耗之间呈线性增长。
此外，量子技术可使AI模型更紧凑、学习效率更高并可改善其整体功能。
新模型和新器件
AI公司之间竞争的一个驱动力是相信越大越好，这也意味着参数越来越多，能耗越来越大。例如，GPT-4拥有1.8万亿个参数，而其“前身”GPT-3拥有1750亿个参数。因此，为让AI更节能，不少科学家正在尝试找出不需要那么多参数的算法。
HawAI.tech公司使用了新型电子元器件和基于概率论的AI技术来节省能耗。在相同时段和能耗下，新器件运算速度是英伟达Jeston芯片的6.4倍。该公司联合创始人兼首席执行官拉斐尔·弗里施表示，结合概率论和更优化的电子元器件，他们的解决方案所用的数据和能源会更少。
此外，模拟人脑功能的神经形态芯片也有望提升AI的效率。近日，英特尔公司发布了名为Hala Point的大型神经拟态系统。其内置1152个基于Intel四制程的Loihi 2处理器，支持多达11.5亿个神经元和1280亿个突触，每秒可处理超过380万亿个8位突触和超过240万亿个神经元操作。它独特的功能可实现未来AI应用的实时持续学习，如解决科学和工程问题、物流、智能城市基础设施管理、大语言模型和AI代理等。
世界经济论坛官网近日报道指出，为让人工智能（AI）发挥其变革潜力、提高生产力水平及社会福祉，人类必须确保它可持续地发展。这一愿景面临的核心难题在于，随着算力和性能的不断提升，能耗也在快速增长。
AI生态系统，从硬件、训练协议到操作技术，都会耗费大量能源。鉴于此，科学家正在设法让其更节能。措施包括改变AI的运行策略、研制更节能的算法和芯片等。
能源“吞金兽”
AI是能源密集型技术。它究竟有多耗能？数据给出了答案。
据法国《回声报》网站报道，AI平台“抱抱脸”研究员兼环境问题主管萨沙·卢乔尼表示，Midjourney或Dall-E等AI算法生成一张图片消耗的电力，相当于给一部智能手机充满电。一块英伟达H100型图形处理单元一年消耗的电量，比一个中等规模的美国家庭一年所耗的电量还要多。
美国《哈佛杂志》网站提出，大语言模型在生成类似人类、连贯且符合上下文逻辑的文本方面做得更好。但这种改进也有代价，训练GPT-3消耗的能源相当于120个美国家庭一年消耗的能源。美国《纽约时报》的报道更是惊人，ChatGPT每天要响应大约2亿个请求，这一过程中消耗超过50万度电。
世界经济论坛的数据显示，运行AI任务所需的能源消耗，年增长率介于26%至36%之间。这意味着到2027年，AI行业消耗的能源堪比冰岛或荷兰等国家一年的能耗。
改变运行策略
让AI更节能势在必行。
首先是调整AI运行策略。世界经济论坛官网指出，AI运行一般分两个主要阶段：训练阶段和推理阶段。在训练阶段，模型通过消化大量数据来学习和开发；经过训练后，它们进入推理阶段，用于解决使用者提出的问题。在这两个阶段限制能耗，可将AI运行总能耗降低12%到15%。
美国俄勒冈州立大学电气工程与计算机科学学院托马斯·迪特瑞克教授指出，另一个有效的策略是优化调度以节省能源。例如，在夜间运行轻量级的任务，或在寒冷的月份运行更大的项目等，也可节省大量能源。此外，将AI处理转移到数据中心也有助于减少其碳排放，因为数据中心的运行效率非常高，其中有些运行使用了绿色能源。
从长远看，促进AI与新兴量子技术的协同也是引导AI走向可持续发展的重要战略。传统计算能耗随计算需求增加呈指数级增长，而量子计算和能耗之间呈线性增长。
此外，量子技术可使AI模型更紧凑、学习效率更高并可改善其整体功能。
新模型和新器件
AI公司之间竞争的一个驱动力是相信越大越好，这也意味着参数越来越多，能耗越来越大。例如，GPT-4拥有1.8万亿个参数，而其“前身”GPT-3拥有1750亿个参数。因此，为让AI更节能，不少科学家正在尝试找出不需要那么多参数的算法。
HawAI.tech公司使用了新型电子元器件和基于概率论的AI技术来节省能耗。在相同时段和能耗下，新器件运算速度是英伟达Jeston芯片的6.4倍。该公司联合创始人兼首席执行官拉斐尔·弗里施表示，结合概率论和更优化的电子元器件，他们的解决方案所用的数据和能源会更少。
此外，模拟人脑功能的神经形态芯片也有望提升AI的效率。近日，英特尔公司发布了名为Hala Point的大型神经拟态系统。其内置1152个基于Intel四制程的Loihi 2处理器，支持多达11.5亿个神经元和1280亿个突触，每秒可处理超过380万亿个8位突触和超过240万亿个神经元操作。它独特的功能可实现未来AI应用的实时持续学习，如解决科学和工程问题、物流、智能城市基础设施管理、大语言模型和AI代理等。
患者只需吸入特制的“氙气”，3.5秒后一幅人体肺部磁共振3D影像就呈现出来。影像中，气体可抵达肺部的位置清晰可见，患者的肺部微结构、气体交换功能情况等一目了然。日前，中国科学院精密测量科学 美国布朗大学研究团队在最新一期《自然·电子学》上描述了一种无线通信网络。它可有效地传输、接收和解码来自数千个微电子芯片的数据。研究团队试图模仿大脑神秘且高效的工作方式。对 眼眸深邃似海、璨如星河，中国医学科学院生物医学工程研究所眼科诊疗技术研发团队（以下简称“团队”）正是眼眸“侦探”。该团队不久前被授予“国家卓越工程师团队”称号。别看人眼只有8克左右，却 记者3月21日获悉，由中国科学院自动化研究所和中国科学院香港创新研究院联合研发的医疗领域AI多模态大模型——CARES Copilot 1.0日前在香港正式发布，现已面向香港神经外科医生开放使 人类的语言自产生以来，就不断演化发展。发音、词汇、语法的演变过程，是语言学家较为关注的领域。语言演化的根本动力是什么，演化又呈现出怎样的规律？我国科学家主导的一项心理学研究显示，人类的某 记者3月21日从中国科学技术大学获悉，该校物理学院张斗国教授课题组，提出并实现了一种基于矢量光场调控原理的动量空间偏振滤波器件。该滤波器件安装于传统无标记光学显微镜后，可采集到单个纳米 。本文链接：多管齐下让人工智能更节能|科技创新世界潮http://www.sushuapos.com/show-2-5723-0.html
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