AI革命はネットゼロデータセンターを終わらせるか?

AI革命はネットゼロデータセンターを終わらせるか?

データセンターは現代生活に欠かせないものです。あらゆるものがインターネットでつながっているこの時代において、インターネットは私たちの経済と自律性の基盤となり、いつでもどこでもアプリケーションやデータにアクセスできるようにして、私たちの生活や余暇体験を豊かにします。

これらの施設は重要であるにもかかわらず、あまり理解されていません。しかし、最近ではデータセンターに注目する人も増え、データセンターに対する意見も出始めています。

データセンターが環境に与える影響については多くの議論が行われています。たとえば、気候危機に関して言えば、データセンターは多くの注目を集めたいだけなので、必ずしもメディアでよく取り上げられるわけではありません。

エネルギー消費量をある程度の確実性を持って定量化することはほぼ不可能ですが、専門家は、データセンターが世界中で生成される全電力の約 1% を消費していると推定しています。それはそれほど誇張された話ではないように聞こえますが、残りの 99% によって動かされている他の何百万もの事柄について考えてみてください。

さらに重要なのは、エネルギー源も考慮する必要があることです。それは化石燃料ですか、それとも再生可能エネルギーから来ているのでしょうか?

データセンターは冷却のために大量の水を必要とするため、「冷却」も注目の話題です。ただし、データセンターの規模が異なるため、正確な数値を示すことは困難です。しかし、一般的なデータセンターでは 1 日あたり約 300 万〜 500 万ガロンの水が使用されているという見解は一致しています。この水は通常、地元の水源から取水され、近隣のコミュニティにも供給されます。

温室効果ガスの排出、熱の無駄、レガシー機器の廃棄などの要因を考慮すると、世論がデータセンターを望ましくない施設と見なすのも不思議ではありません。

データセンターの二酸化炭素排出量を増加させるもう一つの新たな要因は、特に人工知能 (AI) の人気の高まりに伴うデータセンターの需要の増加です。

人工知能は、「従来の」アプリケーションに比べて計算負荷がはるかに高くなります。 ChatGPT や Bard のような生成 AI アプリケーションが使用されるたびに、Google での標準的な検索クエリの約 50 ~ 100 倍のエネルギーが消費されます。さらに、大規模な言語モデルのトレーニングには大量のリソースが必要となり、最大 1,287 メガワット時の電力を消費し、500 トンを超える炭素が発生します。

この電力増加の需要は、ますます複雑化するアルゴリズムや計算を処理する必要性、データストレージとアクセスの増加、より強力なグラフィックス処理装置 (GPU) とテンソル処理装置 (TPU) の導入など、より多くのエネルギーを必要とするさまざまな要因の組み合わせの結果です。

AI革命以前にネットゼロデータセンターが実現不可能だったとしたら、今はもう不可能なのでしょうか?

データセンターをクリーンかつグリーンにすることは可能でしょうか?

グーグルやマイクロソフトなどの大企業を含む企業は長年にわたり、データセンターの環境への影響を削減する取り組みを行ってきました。例えば、マイクロソフトの月面着陸計画「プロジェクト・ナティック」や、2030年までに水資源の積極的活用を実現するというグーグルの取り組みなどです。

しかし、こうした壮大なビジョンにもかかわらず、今私たちにできることはあるのでしょうか?

まず、技術の進化という要素があります。ハードウェアとソフトウェアの驚異的な革新と進歩が絶えず起こっています。これにより、サーバーの効率が向上し、重要でないアプリケーションのスリープ状態のよりスマートな管理を含む電力節約能力が向上し、回復力と安定性が向上し、汚染を引き起こすバックアップ発電機が不要になります。

一方、業界は、レガシーハードウェアや冗長ハードウェアのリサイクルについてより賢明になる必要がありますが、その中に機密データが保存されていることを考えると、これは困難な場合が多くあります。

データ センターの設計も、内部、外部、中央の場所によって影響を受ける炭素排出量の削減に重要な役割を果たします。循環型アプローチを採用し、持続可能な材料を使用し、クリーンなエネルギーと水への十分なアクセスを確保する必要があります。

再生可能エネルギー源からのクリーンエネルギーは、データセンターのネットゼロ排出を達成するための最も重要な要素です。電力網から安定的かつ確実に電力を得ることができれば素晴らしいでしょう。しかし将来的には、データセンターが独自の独立したオフグリッド電源を備え、純粋なグリーン電力を確保し、近隣のコミュニティへの電力供給への悪影響を軽減する可能性があります。

いくつかの施設では、施設の電力供給に燃料電池を使用するという大胆な措置を講じています。理想的には、これらのセルは水素で駆動されることになります。 「グリーン水素」はまだ大規模には利用できないが、ガスで動く燃料電池は利用可能だ。使用するガスの種類に応じて、温室効果ガスの削減、窒素酸化物の排出、騒音公害の削減にも役立ちます。まさに都心部や住宅地周辺の敷地に最適なソリューションです。

さらに、オフグリッド電力を使用することで、業界にとってのもう 1 つの利点は、センターをグリッドに接続するには時間がかかるため、実装がより迅速になり、市場投入までの時間が短縮されることです。これは、忍耐力で知られる業界ではありません。

データ センターを冷却するとなると、一般的な見解に疑問を投げかける必要もあります。冷却空気が最善の冷却ソリューションなのでしょうか?

液体冷却は、IBM System 360 などの初期のメインフレームやスーパーコンピュータでは普及していましたが、その後数十年で段階的に廃止されました。しかし、ここ数年、単相および二相浸漬冷却、コールドプレート冷却、リアドアクーラーなど、さまざまな形式の冷却が復活しています。

これらすべてのアプローチにより、最大 98% の熱回収が可能になり、これに伴い燃料電池からの熱の再利用の品質も向上します。

覚えておいてください、この熱は本質的に廃棄物であり、暖房に再利用したり、都市農業にエネルギーを提供したり、さらには地域暖房システムに追加したり、エネルギー変換前にバイオマスを乾燥したりすることができます。すべての業界と同様に、浸漬媒体流体に、地元の水や土壌を汚染する可能性のある PFAS (永久的) 化学物質が含まれていないことを注意深く確認する必要があることに留意することが重要です。

したがって、AI の圧力の有無にかかわらず、業界がネットゼロのデータセンター施設を構築するために実行できる手順があります。

<<:  英国の反トラスト規制当局は、低性能のAIシステムの拡散を防ぐためのAI規制原則を策定した。

>>:  34B パラメータが GPT-4 を上回ります! 「数学的普遍モデル」MAmmoTH オープンソース: 平均精度が最大 29% 向上

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

30年の沈黙と60年の経験を経て、「人工知能」の過去と現在とは?

30年以上沈黙していた「人工知能」という言葉は、ここ2年で非常に人気が高まり、テクノロジー企業の主...

データマイニング分野のトップ10の古典的なアルゴリズムの1つであるC4.5アルゴリズム(超詳細なコード付き)

古典的なデータマイニングアルゴリズムのトップ 10 は次のとおりです。導入C4.5 は決定木アルゴリ...

...

2020年のコロナウイルスパンデミックが仕事の未来に与える影響

[[323304]] [51CTO.com クイック翻訳] 疫病の影響により、多くの企業従業員がリモ...

滴滴出行のスマート交通建設における3つの短期目標:信号機の改善、バスシステムのオンライン化、予測スケジュール

[51CTO.comより] 両会期中の政府活動報告に人工知能が盛り込まれた。万鋼科学技術部長は、中国...

...

NVIDIA GPU が一戦で神となる!黄仁訓は人工知能に賭け、1兆ドル規模のグラフィックカード帝国を築く

AlexNet ニューラル ネットワークから ChatGPT、生成 AI の爆発的な増加まで、NVI...

人工知能が話題になって3年。雇用情勢は依然として明るいのか?

私が人工知能の分野で働き始めた頃は、まだ広大な海でした。モデルの展開方法さえ知っていれば、モデルの調...

新たな AI の冬を回避するにはどうすればよいでしょうか?

人工知能はここ数年で大きな進歩を遂げてきましたが、開発者の過剰な約束とエンドユーザーの非現実的な期待...

...

インテリジェントなケアに加えて、感情的なニーズもあります。人工知能と高齢者ケアについてお話ししましょう。

2017年は「人工知能」が輝きました。ディープラーニング「AlphaGo」が柯潔に勝利し、無人運転...

スイスの企業がボストンのロボット犬よりも多くの車輪を備えた車輪足ハイブリッド移動ロボットを開発

ロボットファンの多くにとって、四足歩行ロボットといえば、まずボストン・ダイナミクス社のロボット犬を思...

...

人工知能時代のITサービスを変える8つのテクノロジー

サービスは人間が行う仕事だということを否定する人はいないでしょう。しかし、テクノロジーはサービスを強...