为什么模拟 AI 可能是节能计算的未来
人工智能改变了我们的生活方式，为我们日常依赖的工具和服务提供动力。从聊天机器人到智能设备，大部分进步都来自数字人工智能。它非常强大，可以处理大量数据以提供令人印象深刻的结果。但这种能力的代价是巨大的：能源消耗。数字人工智能需要 […]The post Why Analog AI Could Be the Future of Energy-Efficient Computing appeared first on Unite.AI.
来源:Unite.AI人工智能改变了我们的生活方式，为我们日常依赖的工具和服务提供动力。从聊天机器人到智能设备，大部分进步都来自数字人工智能。它非常强大，可以处理大量数据以提供令人印象深刻的结果。但这种能力的代价是巨大的：能源消耗。数字人工智能需要巨大的计算能力，消耗大量能源并产生热量。随着人工智能系统的发展，这种能源负担变得越来越难以忽视。
模拟人工智能可能是答案。通过处理连续信号，它有望实现更高效、可持续的前进道路。让我们探索它如何解决这一日益严峻的挑战。
数字人工智能中的能源问题
每次您与聊天机器人互动或播放推荐驱动的播放列表时，某个地方都有一台计算机在处理数据。对于数字人工智能系统来说，这意味着处理数十亿甚至数万亿的数字。这些系统使用所谓的二进制代码（1 和 0）来表示和操作数据。这是一种久经考验的方法，但它非常耗能。
AI 模型，尤其是复杂的模型，需要大量的计算能力。例如，深度学习模型需要在几天甚至几周的时间里对大量数据集进行计算。一次训练课程所用的电量相当于整个城镇一天的用电量。而这还只是训练而已。一旦这些模型部署完毕，它们仍然需要电力来执行语音识别、电影推荐或机器人控制等任务。
需求 整个城镇消耗的能量不会凭空消失。它会变成热量。这就是为什么你会在数据中心发现巨大的冷却系统。这些系统可以防止硬件过热，但又增加了一层能耗。这是一个不可持续的循环。
不可持续 并非自然形成 昂贵且难以实现