Потребление воды ИИ: неустойчивая жажда генеративного ИИ

Генеративный ИИ стал в моде с тех пор, как ChatGPT от OpenAI дал обычным пользователям возможность взаимодействовать с искусственным интеллектом, как с другом на улице. Теперь оказывается, что увлечение созданием таких программ нанесло непредвиденный ущерб водным ресурсам по всей стране.

В своем ежегодном отчете об устойчивом развитии компания Microsoft, многомиллиардный инвестор OpenAI, сообщила, что ее центры обработки данных в Айове и других регионах потребили почти 1,7 миллиарда галлонов H ₂ 0 в 2022 году. Это на 34% больше, чем она использовала в 2021 году, и этого достаточно. заполнить 2500 бассейнов олимпийского размера.

Хотя Microsoft не сообщила конкретно, что привело к необычному всплеску, эксперты говорят, что это не совпадение, когда специалисты по обработке данных компании, как предполагалось, обучали большие языковые модели (LLM), которые обеспечивают интеллект ChatGPT.

Этот вывод о потреблении воды ИИ, кажется, имеет смысл, поскольку Google, как сообщается, также израсходовал более 5,6 миллиардов галлонов воды в 2022 году, или на 20% больше, чем в предыдущем году, одновременно обучая LLM своему инструменту генеративного ИИ Bard.

ИИ, вода и центры обработки данных

В погоне за удовлетворением делового и потребительского спроса на инструменты искусственного интеллекта следующего поколения компании как никогда активизируют деятельность центров обработки данных, чтобы обучать модели и отвечать на запросы пользователей инструментов.

Более горячее оборудование центров обработки данных, нуждающееся в охлаждении, требует большого количества воды для испарительных систем, чтобы поддерживать умеренно низкую температуру.

Фактически, по данным The Washington Post , крупный центр обработки данных может использовать от 1 до 5 миллионов галлонов воды в день, или столько же, сколько город с населением от 10 000 до 50 000 человек.

Более того, в исследовании исследователей из Калифорнийского университета в Риверсайде говорится, что ChatGPT требуется в среднем 500-миллилитровая бутылка воды на каждые 10–50 задаваемых вопросов, в зависимости от того, где расположены серверы.

«Это неустойчиво с точки зрения экологии, затрат и производительности», — сказал Information Week Джо Кейпс, генеральный директор разработчика систем охлаждения LiquidStack. «Рост цен на электроэнергию делает этот [подход] все более дорогим, а мощные процессоры, необходимые для современных технологий обработки данных… просто генерируют слишком много тепла, чтобы с ним можно было справиться с воздушным охлаждением».

Gen AI: Куда уходит вода?

Есть несколько причин, почему центры обработки данных, связанные с искусственным интеллектом, так жарко и жаждут, в том числе:

1. Высокая плотность мощности : серверы ИИ быстро нагреваются при обработке огромных объемов данных, необходимых для передачи знаний ИИ.
2. Непрерывная работа . Центры обработки данных, используемые для обучения LLM, часто работают круглосуточно, 7 дней в неделю, что требует постоянного охлаждения.
3. Энергоэффективность : водяное охлаждение не зависит от температуры наружного воздуха, поэтому оно более эффективно, чем альтернативные системы воздушного охлаждения.
4. Масштабируемость . Поскольку центры обработки данных масштабируются для размещения более крупных моделей искусственного интеллекта, их увеличенная мощность требует еще большего охлаждения для поддержания их производительности и надежности.

Шаолей Рен, соавтор исследования Калифорнийского университета в Риверсайде, говорит, что потребление воды, обусловленное потреблением энергии, не является проблемой в краткосрочной перспективе, поскольку генеративный искусственный интеллект все еще находится на ранних стадиях своего развития. Однако в долгосрочной перспективе, по его словам, сообщения об увеличении использования воды в сфере высоких технологий должны стимулировать общественные дебаты о будущем сохранении окружающей среды.

И Microsoft, и Google публично взяли на себя обязательство к 2030 году пополнять запасы воды больше, чем потребляют.

Корпоративная социальная ответственность и устойчивое развитие: как спасти землю

Сегодня корпоративная социальная ответственность должна включать в себя устойчивость. Откройте для себя примеры, определения и способы достижения устойчивой торговли.

Как уменьшить воздействие ИИ на окружающую среду

Эксперты отрасли говорят, что компании могут предпринять несколько шагов, чтобы гарантировать, что генеративный ИИ не истощит серьезные запасы воды в будущем.

Если инфраструктуре поддержки ИИ требуются большие объемы воды для охлаждения, имеет смысл разместить ее вблизи озер, рек и прудов. Но если эти водоемы существуют в пострадавших от засухи районах, таких как запад США, такое расположение может привести к серьезным операционным и деловым проблемам, когда водоснабжение внезапно будет ограничено или даже прекращено.

По этой причине Рен рекомендует компаниям начать искать способы использования программного обеспечения для балансировки нагрузки обучения ИИ в разных местах или запланировать его на более прохладное время дня или года, чтобы минимизировать испарение воды во время охлаждения.

Он добавляет, что по мере того, как люди узнают о воздействии ИИ на окружающую среду, компаниям необходимо внимательно относиться к тому, как жители могут относиться к их планам по строительству местных центров обработки данных. Усилия Google по созданию центра обработки данных, который, как сообщается, будет использовать 7,6 миллиона литров воды в день (достаточно для обеспечения ежедневного потребления воды 55 000 человек), вызвали ожесточенные местные протесты в пострадавшем от засухи Уругвае.

Эксперты советуют там, где это возможно, использовать оборудование, использующее наружный воздух для охлаждения помещений. Но когда температура поднимается выше 85°F, что часто случается в более жарком климате, таком как Финикс или Восточная Азия, это может оказаться невозможным. В таких ситуациях компаниям необходимо исследовать и разрабатывать новые технологии охлаждения, которые используют меньше воды.

Microsoft проделала некоторую работу в этой области, используя адиабатическое охлаждение, при котором кондиционеры проталкивают воздух над испаряющейся средой, чтобы повысить влажность воздуха и снизить температуру с минимальным потреблением энергии. В Евле, Швеция, компания также собирает дождевую воду и нагнетает охлаждающую влагу в свой центр обработки данных, когда влажность наружного воздуха падает ниже 5%.

По мнению экспертов, еще одной тактикой является более широкое использование систем охлаждения, в которых используется переработанная, а не пресная вода.

Защита драгоценных запасов воды

Рен говорит, что общественность должна требовать прозрачности в отношении обязательств по использованию и сохранению воды. Решения искусственного интеллекта от компаний, которые доказывают, что делают все возможное для экономии воды, будут более привлекательными для клиентов, добавляет он.

Рен говорит, что еще есть время включить сохранение воды в обучение и технологии искусственного интеллекта, но время закончится, если к этому вопросу не относиться как можно серьезнее.

«Вообще говоря, мы еще не подошли к моменту, когда ИИ ощутимо отобрал один из наших самых важных природных ресурсов», — говорит он. «Если мы будем более внимательно относиться к использованию ИИ, я думаю, мы определенно сможем убедиться, что общие преимущества ИИ будут положительными».