コンピューティング能力の需要が高まり続けるにつれて、さまざまな環境への影響が生じ、人工知能 (AI) 技術の発展が環境に与える損害に対する懸念が高まっています。 AI処理能力に対する需要の高まりは、巨大なデータセンターを冷却するために使用される淡水の消費量の増加につながっただけでなく、電力を石炭火力発電所に依存しているために大気汚染を悪化させています。 余剰水を利用して計算能力を高めるテクノロジー企業は、コンピューティング能力をさまざまな場所に瞬時に自由に割り当てることができます。しかし、テクノロジー大手は、この柔軟性を AI の環境コストを考慮するために使用するのではなく、資本コストと運用コストを最小限に抑えるために使用することが多いです。 このジレンマの明確な例は、アリゾナ州フェニックス地域に大規模なデータセンターを建設するといういくつかのテクノロジー企業の計画です。この砂漠地帯はコロラド川の流量減少による水不足に悩まされている。 たくさんの電気これらのデータセンターは、水の消費に加えて、発電所で発電された大量の電力も消費します。結果として生じる排出物には、地球温暖化の一因となる炭素だけでなく、粒子状物質や窒素酸化物などのその他の有害な汚染物質も含まれます。これらの元素はオゾンを形成し、肺を刺激する可能性があります。 データセンターから発生する汚染物質は重大な健康リスクをもたらします。これらには、がんや心臓病の発生率の上昇、寿命の短縮、その他の健康被害が含まれます。したがって、これらの発電所の近くに住む住民は、環境と健康への影響の矢面に立たされることになります。 AI は環境に悪影響を及ぼしますが、環境コストはすべてのデータセンターに公平に分配されるわけではありません。私たちは環境の不平等を減らし、人工知能を真に責任あるものにすべきです。 データセンターは現代のデジタル経済の重要な中枢であり、稼働するには膨大な量のエネルギーが必要です。これらの大規模な運用は、インターネット サービス、ビジネス アプリケーション、クラウド コンピューティング プラットフォームをサポートするためにノンストップで実行されます。 データセンターの運営に必要なさまざまなエネルギー源を詳しく見てみましょう。これらには、電気、再生可能エネルギー、エネルギー効率を改善するために開発された新しいソリューションが含まれます。 消費電力を計算する従来のデータセンターは、その運用に主に電力に依存しています。この電力は、サーバーやストレージ システムだけでなく、冷却システム、バックアップ電源、周辺機器にも必要です。 2022 年までに、世界中のデータセンターは年間約 300 テラワット時 (TWh) を消費し、世界の電力消費量の約 2% を占めることになります。 冷却システムが必要冷却システムはデータセンターのエネルギー消費の大部分を占めます。サーバーやその他の機器から発生する熱を減らすために電気を使用します。 従来の空調システムや、液体冷却などのより高度なソリューションが一般的です。場合によっては、企業は独創的な冷却ソリューションを採用しています。たとえば、フィンランドにある Google のデータセンターは、フィンランド湾の冷たい海水を使用して冷却されています。 再生可能エネルギーを活用してAIの環境コストを削減多くのデータセンター運営者は、業務の電力供給に再生可能エネルギーを利用する傾向が高まっています。これは持続可能な開発という世界的な潮流に呼応するものです。 これらの再生可能エネルギー源には、太陽光、風力、水力、地熱エネルギーが含まれます。たとえば、ノースカロライナ州にある Apple のデータセンターでは、100 エーカーの太陽光発電所を利用して、センターの電力需要の大部分を賄っています。 エネルギー効率と新技術近年、データセンターのエネルギー効率の向上に注目が集まっています。仮想化テクノロジーにより、必要な物理サーバーの数を大幅に削減できるため、エネルギー要件も削減されます。液体冷却などのより効率的な冷却技術も普及しつつあります。 一部のデータセンターは、フリークーリングを活用し、従来の冷却システムの必要性を減らすために、涼しい気候の場所に設置されています。たとえば、スウェーデンのルレオにある Facebook のデータセンターでは、極寒の北欧の空気を利用してサーバーを冷却しています。 さらに、人工知能と機械学習は、データセンターのエネルギー使用量を最適化するために使用されます。たとえば、Google の DeepMind AI は、データセンターの冷却に使用されるエネルギーを 40% 削減しました。 バックアップ電源システムが必要データセンターには、停電時にも稼働し続けるためのバックアップ電源システムが設けられていることがよくあります。これらのシステムは通常、無停電電源装置 (UPS)、発電機、およびバッテリーで構成されます。これらのバックアップ システムの最も一般的なエネルギー源には、ディーゼル発電機とリチウムイオン電池が含まれます。 コンピューティングパワーのニーズに対する将来のソリューションエネルギー需要が増加し続ける中、データセンターは効率を高め、環境への影響を軽減するための革新的なソリューションを模索しています。今後の方向性としては、再生可能エネルギーの利用拡大、より効率的な冷却技術の開発、人工知能を利用したエネルギー利用のさらなる最適化などが挙げられます。 デジタル経済とコンピューティング能力の需要が拡大し続けるにつれて、データセンター向けの革新的で環境に優しいエネルギー源を見つけることの重要性も高まります。 |
<<: GPT-4 は宇宙のすべてのデータを消費します! OpenAI、データ不足で相次いで訴訟に直面、カリフォルニア大学バークレー校教授が警告
>>: ポイントトラッキングが不要になり、DragGAN の欠陥を克服します。 USTCと上海AIラボが共同でFreeDragをリリース:セマンティックコンテンツの安定したドラッグ
[[407368]]今の世界は30年前とは大きく異なります。この変化の理由の一部は技術の発展です。今...
本稿では、海外の人工知能分野の科学技術発展の現状を調査し、その発展動向を判断するために、2021年の...
機械学習プラットフォームを構築する以前、iQiyi にはすでに比較的成熟したディープラーニング プラ...
翻訳者 |ブガッティレビュー | Chonglou他の人はAI画像を使って超リアルな顔を生成できるの...
[[385658]]この記事では、広く使用されているアルゴリズムである「ブルーム フィルター アルゴ...
TSMCの生産能力不足により、Nvidiaはチップ製造をIntelに頼らざるを得なくなったのか? T...
自動化されたセキュリティの将来には機械学習が関与するでしょう。人工知能と機械学習の進歩により、ロボッ...
イスラエルとパレスチナの紛争が深刻化するにつれ、ソーシャルメディアのプラットフォーム上には現地の情景...
一部の企業にとって、新型コロナウイルス感染症のパンデミックは壊滅的な打撃となっている。しかし、他の企...
昨年末、「運命を変えるスクリーン」が話題になった。当時、賛成派も反対派もそれぞれ多くの見解を述べてい...
近年、新型コロナウイルスやロシア・ウクライナ戦争、エネルギー危機など、世界規模の問題が次々と発生し、...
テクノロジーは建設業界にかつてないほど大きな影響を与えています。クラウドベースのコラボレーションやデ...
[51CTO.com オリジナル記事] Baidu は 2019 年第 2 四半期の財務報告を発表し...