超越“数据驱动”：AI 的节能计算如何推动各行各业的创新和节约

随着计算技术的进步，复杂的人工智能模型和机器学习正在对商业和社会产生深远的影响。行业可以使用人工智能快速分析大量数据，从而获得有意义的见解、做出预测并自动化流程以提高效率。

在公共部门，政府机构正在实现卓越的灾难准备。生物医学研究人员正在更快地将新型药物推向市场。电信提供商正在构建更节能的网络。制造商正在减少产品设计、开发和制造过程中的排放。好莱坞电影公司正在以极低的成本和时间创造令人印象深刻的视觉效果。机器人正在执行重要任务，以帮助保护地球。投资顾问正在运行更多的交易场景以优化投资组合。

接受调查的公司中有 82% 已经在使用或探索人工智能，84% 的公司报告称他们正在增加对数据和人工智能计划的投资。任何推迟实施人工智能的组织都有可能错失新的效率提升并被淘汰。

82% 84%

然而，AI 工作负载对计算要求很高，而传统计算系统不具备开发和部署 AI 的能力。基于 CPU 的计算需要功率输入的线性增长，以满足 AI 和数据密集型工作负载日益增长的处理需求。如果数据中心使用基于碳的能源，那么企业就不可能在控制温室气体排放和履行可持续发展承诺的同时利用 AI 进行创新。此外，许多国家正在出台更严格的法规来强制执行数据中心的碳排放报告。

加速计算（使用 GPU 和特殊硬件、软件和并行计算技术）已成倍地提高了数据中心的性能和能源效率。

加速计算 能源效率 Perlmutter 每月减少 588 兆瓦时 速度提高 24 倍 AutoDock