Inhaltsverzeichnis
Die Zukunft der KI und der Effizienz von Rechenzentren
Herausforderungen einer KI-gesteuerten nachhaltigen Entwicklung
Anstieg der Nachfrage
Heim Technologie-Peripheriegeräte KI Der doppelte Einfluss künstlicher Intelligenz auf die Leistung und Nachhaltigkeit von Rechenzentren

Der doppelte Einfluss künstlicher Intelligenz auf die Leistung und Nachhaltigkeit von Rechenzentren

Mar 20, 2024 pm 03:41 PM
人工智能 erneuerbare Energie Rechenzentrum KI

Rechenzentren stehen vor immer größeren Herausforderungen bei der Verbesserung der Energieeffizienz und der Energieverwaltung. Mit der zunehmenden Verbreitung KI-gesteuerter Arbeitslasten nimmt der Ressourcendruck auf Rechenzentren weiter zu, was Bedenken hinsichtlich des Energieverbrauchs und der ökologischen Nachhaltigkeit aufkommen lässt. Es wird prognostiziert, dass sich der Stromverbrauch globaler Rechenzentren bis 2026 mehr als verdoppeln wird. Dies zeigt, dass die Rechenzentrumsbranche ihre Anstrengungen verstärken muss, um Maßnahmen zur Verbesserung der Energieeffizienz und zur Reduzierung unnötiger Energieverschwendung zu ergreifen, um künftigen Herausforderungen gewachsen zu sein. Um den Energieverbrauch zu senken, können Rechenzentren effizientere Kühlsysteme einführen, die Serverauslastung optimieren, Energierückgewinnung und andere technische Maßnahmen implementieren. Gleichzeitig müssen auch Regierungen, Branchenorganisationen und Unternehmen zusammenarbeiten

Es ist verständlich, dass die Rolle der künstlichen Intelligenz in Rechenzentren grundlegende Veränderungen mit sich bringen wird. Künstliche Intelligenz ist zu einem wichtigen Treiber für die Entwicklung zukünftiger Infrastruktur geworden. Kurz gesagt, jedes Rechenzentrum wird in ein KI-Rechenzentrum umgewandelt … und dieser Wandel vollzieht sich so schnell, dass viele Menschen es kaum bemerken. Dieser Wandel findet jedoch bereits statt und wird tiefgreifende Auswirkungen auf unsere Infrastruktur haben.

KI treibt seit Jahren Effizienzsteigerungen voran, indem sie Lastform, Wetter, entsprechenden Kühlbedarf und mehr vorhersagt und Arbeitslasten und MEP-Systeme anpasst, um Kosten- und Klimaziele voranzutreiben. Meiner Meinung nach geht es in der nächsten Phase nicht nur um die Effizienz von Laufzeitprozessen, sondern die KI trägt jetzt dazu bei, grundlegendere Durchbrüche zu ermöglichen, beispielsweise durch die Entdeckung neuer Materialien, die wiederum zu Innovationen in der Batterietechnologie, also der Energiespeicherung, und einer beschleunigten Einführung führen werden der erneuerbaren Energien entwickeln.

Eine bedeutende Chance für KI in der Rechenzentrumsbranche liegt an der Schnittstelle zu Rechenzentren und Netzen. Der dramatische Anstieg der Nachfrage nach Rechenzentren und die Entstehung großer Rechenzentren im Gigawatt-Maßstab haben die Netzbetreiber vor neue Herausforderungen gestellt.

Der doppelte Einfluss künstlicher Intelligenz auf die Leistung und Nachhaltigkeit von Rechenzentren

Die Zukunft der KI und der Effizienz von Rechenzentren

Die Vorhersagefähigkeiten der KI können helfen, indem sie Einblicke in den Rechenzentrumsbetrieb im Zusammenhang mit verschiedenen externen Faktoren liefern, wie z. B. dem Echtzeit-Kohlenstoffgehalt von Versorgungsleistungen und der Berücksichtigung der Verteilung Wetterbedingungen, Energiekapazität usw. und tragen so erheblich zur Reduzierung des Energieverbrauchs und der CO2-Emissionen bei. Dies könnte es der Rechenzentrumsbranche ermöglichen, Kühlsysteme zu optimieren, eine vorausschauende Wartung anstelle einer vorbeugenden Wartung zu ermöglichen und den Stromverbrauch basierend auf der Arbeitslastpriorität dynamisch anzupassen.

Durch Datenmusteranalyse ist künstliche Intelligenz in der Lage, den Kühlbedarf vorherzusagen, den Luftstrom zu optimieren und Möglichkeiten zur Energieeinsparung zu entdecken, wodurch der Gesamtenergieverbrauch und die CO2-Emissionen effektiv reduziert werden. Dieser proaktive Ansatz trägt dazu bei, die Effizienz und Nachhaltigkeit des Rechenzentrumsbetriebs zu verbessern.

Der Bericht „State of the Data Center“ identifiziert Probleme wie Strom- und Kühlungsbeschränkungen, Anfälligkeit der Infrastruktur und steigende Kohlenstoffemissionen als zentrale Herausforderungen, die angegangen werden müssen, um die Nachhaltigkeit der gesamten Branche zu verbessern. Da die Branche immer größer wird und der Energiebedarf enorm ist, müssen wir großen Wert auf nachhaltige Praktiken legen und die Anwendung erneuerbarer Energien aktiv erforschen.

Künstliche Intelligenz kann den Betrieb des Kühlsystems basierend auf Echtzeitanforderungen genau konfigurieren und gleichzeitig Informationen zur Vorhersage der Stromverbrauchseffizienz bereitstellen, wodurch die Vorhersage der Stromverbrauchseffizienz unterstützt wird.

Herausforderungen einer KI-gesteuerten nachhaltigen Entwicklung

Die Messung und Berichterstattung über die Auswirkungen von KI auf die Umwelt ist eine große Herausforderung. Insbesondere wenn es um Kohlenstoffemissionen und Wasserverbrauch geht, erschwert das Fehlen einheitlicher Standards die Bewertung der Umweltauswirkungen der KI-Technologie von Rechenzentren. Obwohl Rechenzentren in der Regel ihren Gesamtenergie-, CO2-Ausstoß und Wasserverbrauch melden, bleibt eine genaue Bewertung der Umweltauswirkungen von KI schwierig. Die Herausforderung besteht darin, dass nicht alle KI-Modelle als eigenständige Dienste laufen. Einige KI-Modelle sind nur Teil anderer Dienste, was es schwieriger macht, die Umweltauswirkungen eines bestimmten KI-Modells genau einzuschätzen. Daher sind verfeinerte Methoden zur Messung der Umweltauswirkungen von KI erforderlich, um ein umfassenderes Verständnis ihrer potenziellen Auswirkungen und Nachhaltigkeit zu ermöglichen. Um die Umweltauswirkungen von KI-Technologien effektiv zu bewältigen, müssen spezifischere Standards und Richtlinien entwickelt werden, damit Rechenzentren und relevante Interessengruppen diese Auswirkungen genauer melden und bewerten können. Darüber hinaus ist es von entscheidender Bedeutung, einen transparenten Mechanismus zu etablieren, der es Verbrauchern und Unternehmen ermöglicht, die tatsächlichen Umweltauswirkungen der von ihnen verwendeten KI-Technologien zu verstehen. Nur durch gemeinsame Anstrengungen und eine strengere Aufsicht können wir die potenziellen Risiken der Technologie der künstlichen Intelligenz für die Umwelt effektiver bewältigen und das Ziel einer nachhaltigen Entwicklung erreichen.

Einige Brancheninsider sagen voraus, dass beschleunigtes Computing der „Ermöglicher“ der KI-Revolution ist und es uns ermöglichen wird, mit weniger Ressourcen mehr zu erreichen, wenn es um die Rechenzentrumsinfrastruktur geht. Während beschleunigtes Computing die Dichte einzelner Racks erhöht, kann die Gesamtzahl der Racks im Rechenzentrum erheblich reduziert werden. Mit anderen Worten: Durch beschleunigtes Rechnen können wir mit weniger Ressourcen mehr erreichen. Insgesamt müssen die umfassenderen Auswirkungen der KI auf den Energieverbrauch und die Umwelt berücksichtigt werden, während daran gearbeitet wird, ihre Fähigkeiten zur Bereitstellung nachhaltiger Lösungen zu nutzen.

Anstieg der Nachfrage

Obwohl Rechenzentren mit dem Aufkommen künstlicher Intelligenz vor vielen Herausforderungen stehen, ist künstliche Intelligenz insgesamt positiv für die Welt und dies ist die aufregendste Zeit für die Menschheit, aber als Rechenzentren haben wir als Branchenführer eine Wir haben die Verantwortung sicherzustellen, dass wir als Tor zur künstlichen Intelligenz dienen und diese verantwortungsvoll bereitstellen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDer doppelte Einfluss künstlicher Intelligenz auf die Leistung und Nachhaltigkeit von Rechenzentren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

R.E.P.O. Energiekristalle erklärten und was sie tun (gelber Kristall)
1 Monate vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Beste grafische Einstellungen
1 Monate vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Will R.E.P.O. Crossplay haben?
1 Monate vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw. SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht

See all articles