データセンターは大量の電力を消費します。しかしAIはエネルギーを大量に消費する必要はない

世界経済フォーラム（AI が地球を救う 8 つの方法）を含む多くの予測では、人工知能 (AI) が「地球を救う」上で果たす重要な役割が強調されています。

実際、AI は、自動運転車から、より柔軟な災害対応システム、スマート ビルディング、エネルギー消費から森林破壊まであらゆるものを監視できるデータ収集ネットワークまで、幅広いテクノロジーに不可欠な要素となっています。

この楽観的な見方の裏側には、考慮すべき倫理的な点が数多くあるという点があります。さらに、電力消費とガジェットによって生成されるすべての電子廃棄物の両面で、AI の気候への影響がますます懸念されるようになっています。

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マサチューセッツ大学アマースト校の研究によると、ニューラルネットワークに意思決定を「訓練」したり、答えを探したりするプロセスによって、平均的なアメリカ車の生涯排出量の5倍の排出量が発生するという。これも無視できないデータです。

物事が現在の軌道で進み続けるとしたら、それは何を意味するのでしょうか?

現在、データセンターは世界の電力消費量の約 2% を占めています。半導体企業アプライドマテリアルズのCEO、ゲイリー・ディッカーソン氏は2019年8月、AI導入の現状のペースでは、基盤となるコンピュータサーバーのハードウェアとソフトウェアに変更がなければ、これらのアプリケーションを実行するために必要なデータセンターが全体の電力負荷の15%を消費する可能性があると予測した。ある程度の進展があったにもかかわらず、彼は先週、警告を発した。

「カスタム設計は極めて重要です」と、長年続いている業界カンファレンスである SemiconWest の出席者らに語った。「新しいシステム アーキテクチャ、新しい特殊チップ設計、メモリとロジックを接続する新しい方法、新しいメモリ、メモリ内のコンピューティングはすべて、ワットあたりのコンピューティング性能を劇的に向上させることができます。」

ということは、解決策があるということでしょうか?

先週、Applied Materials、Arm、Google、Intel、Microsoft、VMware の技術者らが、AI に投資する企業が技術を共有し始めれば、最も極端な将来のシナリオを回避するのに役立つ可能性のある進歩についての知見を共有しました。パネルディスカッションの多くは非常に技術的な内容でしたが、気候変動の解決策に AI を適用することを検討している方のために、私の要約を以下に示します。

コンピューティング ハードウェア設計における「ダイ スタッキング」の概念に関する知識。ムーアの法則（集積回路上のトランジスタの数は2年ごとに倍増するという考え方）が減速しているという懸念があります。その結果、より多くの半導体エンジニアが、複数のチップを積み重ねて、与えられたスペースにより多くの処理能力を詰め込む設計について議論し始めています。

マイクロプロセッサ企業 Arm の研究者である Rob Aitken 氏は、これらの設計は、高性能処理と非常にローカル化されたメモリを組み合わせたコンピューティング インフラストラクチャで最初に登場すると予測しています。 「垂直スタッキングにより、接続の帯域幅が本質的に拡大し、その帯域幅をより低い静電容量で、より低い電力で、より低いレイテンシで得ることができるため、パフォーマンスが向上します」と、同氏はパネルディスカッションで述べた。

したがって、より専門的なハードウェアを探す必要があります。

この頭字語を覚えておいてください: MRAM は、磁気ランダム アクセス メモリの略で、情報の「状態」を維持し、処理要求が発生したときにすばやく応答するためにエネルギーを必要とする既存のテクノロジよりも、スタンバイ モードではるかに少ない電力を使用する形式です。この市場に注力している有名企業には、Intel、Micron、Qualcomm、Samsung、Toshiba などがあり、いずれも強力な研究開発能力を備えています。

カーボンフリーエネルギーを使用してクラウド データ センターで AI アプリケーションを実行することを検討してください。これは、特定のワークロードに必要な処理能力を、施設が再生可能エネルギーを使用する可能性が高くなる時間帯に延期することを意味する可能性があります。

「これらのワークロードを環境に優しく、クリーンで、エネルギー効率の高い方法で実行できれば、非常に高いコンピューティング ワークロードを実行できるようになります。これはまさに私たちが望んでいることです」と、Intel のクラウド ソリューション アーキテクトである Samantha Alt 氏は述べています。

「しかし、これをさらに一歩進めて、このクリーン エネルギーが利用できるときだけデータ センターを稼働させたらどうなるでしょうか。十分なグリーン クリーン エネルギーがあるときに起動し、それ以外のときは休止状態になるデータ センターが実現します。」

これは Google が 4 月に議論した技術だが、まだ広く利用可能ではなく、デバイスが過熱するのを防ぐための新しい冷却設計や、デバイスがスリープ モードに入ったり終了したりするときに動的に応答できるメモリ コンポーネントに重点を置く必要がある。

エッジ アプリケーションの場合、これは、自動車システム、スマートフォン、ビル システムなど、よりスマートにしたいガジェットやシステムに、専用の AI 対応プロセッサを使用することを意味する場合があります。ローカルで（少なくとも一部を）処理する代わりに、すべてのデータは大規模な集中型クラウド サービスに送信されます。

「特に AI をエッジに押し出すことで、当社には大きな成長の可能性があります」と、マイクロソフトのインテリジェント デバイス担当ゼネラル マネージャー、モー タナビア氏は語ります。「エッジが重要なのはなぜでしょうか。当社は、本質的にローカルな AI によって多くの AI 主導のタスクとメリットを得られるからです。」部屋に何人いるのか知りたいのですが、その数は増え続けています。これは、建物全体の HVAC システム全体をより効率的にすることができれば、メインの建物のエネルギー収支を大幅に削減できるため、非常に価値があります。 ”

これらすべてのポイントは、気候危機と戦うために私たちが AI に期待する多くのことを実行できるようにするには、インフラのかなり大規模なアップグレードが必要になるということです。

こうしたシステムの全面改修による環境への影響は、直ちにデータセンターの調達基準の一部に組み込む必要があり、半導体業界は適切な措置を講じる必要があります。 Intel と AMD が先頭に立ってこの取り組みを進めており、Applied Materials は先週この取り組みを断念したが、業界はもっと目を覚ます必要がある。