Осенью 2024 года исследователи представили Perseus — инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для снижения энергопотребления при обучении больших языковых моделей, таких как GPT OpenAI, до 30 процентов. Этого удалось достигнуть, просто сделав использование графических процессоров, применяемых для обучения ИИ, более эффективным с помощью программного обеспечения.
Ученые утверждают, что нынешний способ обработки сетевых пакетов в центрах обработки данных крайне неэффективен. Небольшое изменение порядка обработки задач должно привести к снижению энергопотребления до 30 процентов.
По словам Мартина Карстена, профессора компьютерных наук в Университете Ватерлоо, все это можно сравнить с оптимизацией производственного процесса с целью исключения ненужных процессов. Реструктурировав процесс обработки сетевых пакетов, Карстен и его команда смогли значительно улучшить использование кэша ЦП.
Все, что нужно сделать, это изменить около 30 строк кода Linux. Linux используется в центрах обработки данных всех крупных технологических компаний. Однако Amazon и Google крайне консервативны, когда дело касается модернизации систем.
По крайней мере, ученым уже удалось интегрировать своё решение в новейшее ядро Linux (6.13). По словам Карстена, теперь технологическим компаниям достаточно просто щелкнуть мышкой, чтобы сэкономить несколько гигаватт-часов энергии.
В конечном итоге почти каждый интернет-сервис мог бы значительно сократить потребление энергии отдельными запросами, такими как поиск Google или запросы ChatGPT. Ожидается, что в ближайшие годы потребность серверных центров в энергии еще больше возрастет, особенно из-за развития искусственного интеллекта.
Согласно прогнозу Goldman Sachs, сделанному в мае 2024 года, ожидается, что «революция искусственного интеллекта» приведет к увеличению энергопотребления в центрах обработки данных на 160 процентов к 2030 году. Тогда центрам обработки данных по всему миру потребуется более 1000 тераватт-часов энергии в год вместо нынешних 400 тераватт-часов.