DARPA przeznaczy 1,83 mln dolarów na pomiar zużycia energii przez AI — OilPrice
Agencja Zaawansowanych Projektów Badawczych w Obszarze Obronności DARPA przeznaczy 1,83 mln dolarów na dwuletni projekt E-CALC, którego celem jest ocena zużycia energii przez systemy sztucznej inteligencji na wszystkich etapach procesu pracy. Nad projektem będą pracować specjaliści z Michigan Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign oraz wykonawcy obronnego BAE Systems, informuje OilPrice.
Ocena kosztów energii
Projekt nosi nazwę E-CALC — Energy Calculus for ML Lifecycle Optimization. Jego celem jest umożliwienie deweloperom oceny zużycia energii na każdym etapie działania AI: od przetwarzania danych i trenowania modelu po jego praktyczne zastosowanie.
Zgodnie z założeniami twórców system ma zastąpić liczne kosztowne i czasochłonne testy różnych kombinacji oprogramowania i sprzętu oceną wydatków energetycznych. Michigan Engineering zaznaczyło, że niedopasowanie oprogramowania do sprzętu może prowadzić do utraty do 30% energii elektrycznej wykorzystywanej do trenowania modeli AI.
Więcej aktualnych wiadomości na kanale UA.News w Telegramie Telegram.
Dokładniejsze śledzenie kosztów energii, według oceny Michigan Engineering, może zmniejszyć zużycie energii elektrycznej, obniżyć koszt korzystania z AI i wydłużyć czas pracy urządzeń zasilanych bateriami.
Zastosowania w obronności
Technologia może być przydatna dla systemów wojskowych i obronnych, w których sprzęt polowy oraz zdalne kompleksy obliczeniowe muszą uruchamiać złożone algorytmy AI przy ścisłych ograniczeniach mocy i poziomu naładowania baterii.
Kierownik E-CALC, profesor nadzwyczajny Wydziału Informatyki i Inżynierii Uniwersytetu Michigan Mosharaf Chowdhury, oświadczył, że niekontrolowany wzrost zużycia energii przez AI może podnosić koszty, obciążać infrastrukturę energetyczną i utrudniać wdrażanie zaawansowanych systemów. Według OilPrice Międzynarodowa Agencja Energetyczna prognozuje, że do 2030 roku zużycie energii elektrycznej przez centra danych wzrośnie ponad dwukrotnie w porównaniu z 2024 rokiem, kiedy wynosiło około 420 terawatogodzin.
