包括世界經濟論壇在內的許多預測（8 ways AI can help save the planet）都吹捧了人工智能（AI）在“拯救地球”中可以發揮不可或缺的作用。

的確，人工智能是各種技術不可或缺的一部分，從無人駕駛汽車到更靈活的災難響應系統，再到智能建筑和數據收集網絡，從能源消耗到森林砍伐，它都可以監控。

這種樂觀看法的另一面是，有許多道德方面的考慮要考慮。此外，就功耗和小工具產生的所有電子廢物而言，人工智能對氣候的影響正日益成為人們關注的問題。

馬薩諸塞州大學阿默斯特分校的研究表明，“訓練”神經網絡做出決策或搜索它們以尋找答案的過程帶來的終生排放是美國普通汽車的五倍。這也是一個不可忽視的數據。

如果事情按照當前的軌跡繼續下去，那意味著什么？

目前，數據中心用電量約占全球的2%。半導體公司Applied Materials首席執行官Gary Dickerson在2019年8月預測，按照目前AI的采用速度，在底層計算機服務器硬件和軟件沒有變化的情況下，運行這些應用程序所需的數據中心可能會占用全部電力負載的15%。盡管已經取得了一些進展，但是上周他還是對此發出了警告。

他對一個長期的行業會議SemiconWest的與會者說：“定制設計至關重要。” “新的系統架構、新的專用芯片設計、連接存儲器和邏輯的新方法、新的存儲器以及內存中的計算，都可以顯著提高每瓦的計算性能。”

那么，這意味著有解決方案了嗎？

來自Applied Materials、Arm、谷歌、英特爾、微軟和VMware的技術人員上周分享了有關進步的見解，如果對AI技術進行投資的企業開始分享技術，這些進步將有助于我們避免出現最極端的未來情況。盡管大部分小組討論都是高度技術性的，但對于那些考慮將AI應用于氣候解決方案的人來說，這是我的總結。

熟悉計算硬件設計中的“管芯堆疊”概念。人們擔心摩爾定律（認為集成電路上的晶體管數量每兩年翻一番）的想法正在放緩。因此，越來越多的半導體工程師開始討論將多個芯片堆疊在一起的設計，以便在給定的空間內容納更多的處理能力。

微處理器公司Arm的研究員Rob Aitken預測，這些設計將首先出現在將高性能處理與非常本地化的內存相結合的計算基礎架構中。他在小組討論會上說：“垂直堆疊實質上使您可以獲得更多的連接帶寬，并允許您以較低的電容獲得該帶寬，以降低功耗，并降低延遲，這意味著性能得到了提高。”

因此，絕對要尋找更專業的硬件。

記住這個縮寫：MRAM，magnetic random-access memory，它代表磁性隨機存取存儲器，這種格式在待機模式下的功耗比現有技術要低得多，后者需要能量來維持其信息的“狀態”，并在彈出時迅速響應處理請求。著眼于這一市場的知名企業包括：英特爾、Micron、高通、三星、東芝等，他們都有著強大的研發力量。

考慮使用無碳能源在云數據中心中運行AI應用。這可能意味著將某些工作負載所需的處理能力推遲到一天中的某個設施更可能使用可再生能源的時間。

英特爾云解決方案架構師Samantha Alt表示：“如果我們能夠在綠色、清潔、節能的情況下運行這些工作負載，那么現在，我們將真正運行這些非常高的計算工作負載，這正是我們想要的。”

“但是，如果我們進一步采取行動，并且只有在這種清潔能源可用時才讓數據中心運行，那該怎么辦？我們有一個數據中心，當我們擁有足夠的綠色、清潔能源時它就處于喚醒狀態，否則處于休眠狀態。”

這是Google在4月份討論的一項技術，但尚未廣泛使用，它將需要關注新的冷卻設計以防止設備運行過熱，以及內存組件在設備進入和退出睡眠模式時可以動態響應。

對于邊緣應用，這可能意味著在您要使其變得更智能的一些小工具或系統中使用精通AI的專用處理器，例如汽車系統、智能手機或建筑系統。處理（至少其中一些）不是在本地將所有數據發送到大規模的集中式云服務中。

微軟智能設備總經理Moe Tanabian表示：“我們有很大的發展潛力，特別是當我們將AI推向邊緣時。 “為什么邊緣很重要？我們從人工智能中獲得了很多人工智能驅動的任務和收益，這些任務和收益本質上是本地的。您想知道一個房間里有多少人：人數不斷增長。這非常有價值，因為當整體整個建筑物的HVAC系統可以更高效，可以顯著降低主要建筑物的能耗平衡。”

所有這一切的關鍵在于，要想使AI能夠處理許多我們希望它為應對氣候危機而需要處理的事情，必將需要對基礎設施進行相當大的升級。

這些系統大修對環境的影響必須立即成為數據中心采購標準的一部分，而半導體行業則需要采取正確的措施。英特爾和AMD一直處于領先地位，上周Applied Materials放棄了這一挑戰，但業界需要喚醒更多人。
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