Nvidia CEO Jensen Huang के अनुसार AI का भविष्य और ऊर्जा

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5 पॉइंट द्वारा seanlee10 2024-10-04 | 2 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें

AI और ऊर्जा पर Jensen Huang के विचार:

  • AI training के लिए बहुत अधिक ऊर्जा की आवश्यकता होती है, लेकिन AI की वजह से कई क्षेत्रों में ऊर्जा की बचत भी संभव हो जाती है.
  • AI के माध्यम से ऊर्जा बचत के उदाहरण:
    • AI आधारित climate prediction, पारंपरिक supercomputer-आधारित तरीकों की तुलना में 3000 गुना कम बिजली खपत करता है
    • यदि smart grid बिजली नेटवर्क में AI लागू किया जाए, तो renewable energy से बिजली उत्पादन और उस बिजली के transmission को optimize किया जा सकता है
  • AI factory (AI training के लिए data center) वास्तव में बहुत अधिक ऊर्जा का उपयोग करती है. लेकिन:
    • जहाँ ऊर्जा का अतिउत्पादन होता है, वहाँ surplus energy का उपयोग किया जा सकता है, या
    • 100% समय चलाने के बजाय केवल training के समय चलाकर ऊर्जा बचाई जा सकती है
  • यदि AI का सही तरीके से उपयोग किया जाए, तो कुल मिलाकर ऊर्जा उपयोग बढ़ेगा, लेकिन ऐसा इसलिए होगा क्योंकि यह उन चीज़ों को संभव बनाएगा जो पहले संभव नहीं थीं, और उसके परिणामस्वरूप अर्थव्यवस्था बढ़ेगी और जीवन की गुणवत्ता बेहतर होगी

AI development के लिए NVIDIA की दिशा:

  • "accelerated computing" पर फोकस - AI computation के दौरान ऊर्जा खपत को optimize करने वाले विशेष processors विकसित किए जा रहे हैं
  • विभिन्न क्षेत्रों के अनेक startups के साथ मिलकर AI application के लिए एक collaborative ecosystem बनाया जा रहा है
  • policymakers और आम जनता के बीच AI की potential और application scope की समझ बढ़ाने पर ज़ोर
  • निकट भविष्य में AI, knowledge work और industry के महत्वपूर्ण हिस्से पर कब्ज़ा करेगा, ऐसी अपेक्षा

AI regulation के बारे में:

  • यह राय मौजूद है कि जब अमेरिकी कंपनियाँ AI को global स्तर पर उपलब्ध कराती हैं, तो यह national security के लिए खतरा बन सकता है, और इन दोनों के बीच संतुलन ढूँढना महत्वपूर्ण है
  • सरकार को केवल regulation लागू करने वाली संस्था नहीं, बल्कि सीधे AI का उपयोग करने वाला user भी होना चाहिए (क्योंकि तभी यह समझा जा सकेगा कि क्या रोकना है और क्या खोलना है)
  • AI data center को permit देना और उसे ऊर्जा उपलब्ध कराना regulation से जुड़ा एक प्रमुख मुद्दा है
  • भविष्य में regulation तैयार करने और उसकी समीक्षा करने में भी AI के उपयोग की संभावना अधिक है

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2 टिप्पणियां

 
savvykang 2024-10-04

> अगर smart grid बिजली नेटवर्क पर AI लागू किया जाए, तो renewable energy से बिजली के उत्पादन और उस तरह उत्पादित बिजली के transmission को optimize किया जा सकता है.

अगर transmission optimization के लिए भी AI की अतिरिक्त ज़रूरत है, तो smart grid में smart का मतलब आखिर क्या है?

> जिन क्षेत्रों में ऊर्जा का overproduction होता है, वहाँ surplus energy का उपयोग किया जा सकता है, या 100% capacity पर चलाने के बजाय केवल training के समय चलाकर ऊर्जा बचाई जा सकती है.

मुझे लगता है कि यह तो AI से अलग, तुरंत किया जाना चाहिए.
 
dukjin 2024-10-09

इससे संबंधित VPP उद्योग को देखें तो दिलचस्प लगता है। कहा जाता है कि renewable energy के बिजली उत्पादन का पूर्वानुमान लगाकर उसे पहले से प्रस्तुत करना grid की समग्र स्थिरता पर सकारात्मक प्रभाव डालता है, इसलिए (अतिउत्पादन - grid overload - blackout) AI महत्वपूर्ण है, https://repository.kisti.re.kr/bitstream/10580/…