A mesterségesintelligencia-fejlesztések energiaszükséglete közismerten nagy, és a jövőben az igény növekedni fog. Energetikai szakértők félelme, hogy a folyamat az energiaforrások kimerüléséhez vezethet, a félvezető-gyártásban kulcsszereplő Tajvan szigetén már pár éven belül komoly problémák…

A fosszilis tüzelőanyagok, például a szén óriási károkat okoznak a környezetnek. Megújuló energiaforrásokkal, mint a nap- vagy a szélenergiával egyelőre lehetetlen kielégíteni az infokom szektor mesterségesintelligencia-fejlesztések miatt folyamatosan növekvő áramigényét. Szakemberek a biztonságot…

Malajzia legdélebbi szövetségi államában, a Szingapúrral határos Johorban fellendülőben van az adatközpont-építés. A fekvés, a természeti erőforrások, a befektetőbarát kormány ideálissá teszik az országot, amely így fontos szerepet játszhat a mesterséges intelligencia további fejlődésében. A…

Az ország orvosi praxisainak többségét megzavaró év eleji (hibás szoftverfrissítés miatti) globális IT-infrastruktúra leállásra reagálva, a cyberbiztonság növelése érdekében, az Egyesült Királyság kritikus infrastruktúrának tekinti az adatközpontokat. A lépéssel segíteni igyekeznek az érzékeny…

Amerikai technológiai cégek bitcoin-bányászok által birtokolt energiavagyonra törekednek. Ezek a cégek egymással versengenek, hogy biztosítsák a csökkenő villamosenergia-ellátás miatti kieséseket. A mesterséges intelligencia és a felhőszámítások miatt egyre többet fogyasztó adatközpontjaik miatt van…

Az Illinois állambeli Északnyugati Egyetemen új nanoelektromos eszközt fejlesztettek gépitanulás-alapú osztályozó feladatok valóban energiahatékony megvalósítására. Az eszköz a jelenlegi technológiák fogyasztásának századrészét használva hatalmas adatmennyiség feldolgozására,…

Gépi tanulást energiafogyasztásra vonatkozó döntéshozásra használó kerettel akár hatvan százalékkal csökkenthető az energiahasználat, miközben a nagy szerverekben és szuperszámítógépeknél világszerte alkalmazott többmagos processzorokban nem romlik a számítási teljesítmény. A Washington Állami…

A gépi tanuláshoz és a gyakorláshoz használt adatsorok energiafogyasztása egyre több problémát vet fel. Egy, a mélytanulás széndioxid-lábnyomáról szóló 2019-es tanulmány szerzői kimutatták, hogy egyetlen nagy nyelvi modell begyakoroltatásának károsanyag-kibocsátása annyi, mint egy átlagautóé öt év…

Adatközpontokban több tízezer, folyamatosan adatokat feldolgozó szerver van. Klasztereket ütemező algoritmusok valósidőben osztják szét közöttük a feladatokat; egyrészt a hozzáférhető erőforrásokat akarják hatékonyan kihasználni, másrészt gyorsan el kívánják végezni a munkát. Az algoritmusokat…