Dirbtinio intelekto mokymo poveikis elektros tinklams
Dirbtinio intelekto (DI) mokymas reikalauja didžiulių skaičiavimo išteklių, o tai sukelia staigius elektros apkrovos svyravimus. Šie svyravimai kyla, kai serveriuose esančios vaizdo plokštės pradeda veikti visu pajėgumu, o po to beveik nustoja veikti, kai duomenys yra kopijuojami arba sinchronizuojami.
Staigūs apkrovos pokyčiai ir jų pasekmės
Šie staigūs perėjimai nuo minimalaus iki maksimalaus apkrovimo gali įvykti beveik akimirksniu, sukelti dešimčių ar net šimtų megavatų energijos suvartojimo pokyčius. Tai prilygsta tuo pačiu metu įjungtiems 75 tūkstančiams elektrinių virdulių. Tokie apkrovos pokyčiai neigiamai veikia elektros tinklų linijas ir elektrinių įrangą, greitai jas dėvėdami.
Sprendimai ir inovacijos
Technologijų įmonės, tokios kaip Microsoft, OpenAI ir NVIDIA, aktyviai ieško būdų, kaip sumažinti šiuos energijos suvartojimo šuolius. Vienas iš siūlomų sprendimų – įrengti didelius akumuliatorius duomenų centruose, kurie galėtų kaupti energiją iš anksto. Kita alternatyva – riboti vaizdo plokščių veikimą arba paleisti jas paeiliui, tačiau tai sulėtintų DI mokymo procesą.
Iššūkių sprendimas ateityje
Nors šiuo metu paprasto sprendimo nėra, bendrovės ir toliau ieško efektyvių būdų, kaip susidoroti su šiais iššūkiais, siekiant sumažinti poveikį miesto elektros tinklams ir užtikrinti, kad DI mokymas būtų kuo efektyvesnis ir tvarus.
