人工智能和加速计算推动各行业能源效率

根据里斯本委员会研究报告，人工智能（AI）和加速计算正在显著提高多个行业的能源效率。这些进展非常重要，因为数据中心预计在不久的将来会占全球能源消耗的4%。

为何加速计算是可持续计算

加速计算利用NVIDIA GPU的并行处理能力，能在更短时间内完成更多工作，能耗比传统的基于CPU的系统更低。这种形式的计算正越来越多地被认为是可持续的计算。

当引入AI时，这些优势会得到进一步放大，因为AI本身具有并行性质。里斯本委员会研究的报告指出，机器学习和深度学习等AI应用在GPU上的表现远优于CPU，驱动了大量的能源节省。

加速AI的用户体验

全球各行业通过使用AI和加速计算报告了显著的能源效率提升。例如，金融服务公司Murex测试了NVIDIA的Grace Hopper超级芯片，实现了能源消耗减少4倍，完成时间减少7倍，这相对于仅使用CPU的系统。

同样，总部位于台湾的纬创利用NVIDIA Omniverse创建了一个测试室的数字孪生，改善其能源效率高达10%。这转化为每年减少了12万千瓦时的电力消耗和6万公斤的碳排放。

减少高达80%的碳排放

RAPIDS Accelerator for Apache Spark展示了在数据分析中减少高达80%的碳足迹的潜力，同时提供了5倍的平均速度提升和4倍的计算成本降低。Adobe、AT&T和美国国税局等大公司都在使用这项技术。

在医疗保健领域，Insilico Medicine利用NVIDIA驱动的AI发现了一种罕见呼吸疾病的药物候选物，以通常成本和时间的一小部分达到了第二阶段临床试验。

加速AI提升科学速度

国家能源研究科学计算中心（NERSC）也报告了使用NVIDIA A100 Tensor Core GPU带来的显著能源效率提升。他们的应用程序平均看到了5倍的能效提升，天气预报应用程序几乎达到了10倍的改进。

在最近的全球最节能超级计算机排名中，NVIDIA驱动的系统占据了前列，突显了加速计算可实现的巨大能源节省。

被低估的能源节省

尽管有这些进展，一些预测仅考虑AI模型训练期间的能耗，而忽略了部署阶段的效率优势。信息技术和创新基金会（ITIF）的一份研究报告驳斥了这些预测，强调了AI在训练后阶段能带来的显著能源节省。

报告敦促决策者认识到AI在实现低碳未来的潜力，并支持其采用以最大化经济和社会利益。

AI支持可持续性努力

各种报告进一步支持了AI在促进可持续性方面的作用。例如，AI可以提高天气建模的准确性，改善作物产量预测，并有助于发现高效的电池材料。

政府被鼓励采用AI工具来降低操作的碳排放，NVIDIA正在与许多初创公司合作解决气候问题，并开发专门用于气候科学的超级计算机Earth-2。

提高整个层次的能源效率

自成立以来，NVIDIA一直致力于提高其产品的能源效率。最近的创新包括NVIDIA GB200 Grace Blackwell超级芯片，在AI推理中比前几代提高了25倍的能效，以及BlueField-3 DPU，可以通过从CPU中卸载数据中心功能将功耗减少多达30%。

此外，NVIDIA与美国能源部资助的一项液冷技术正在开发中，承诺比当前的空气冷却系统提高20%的效率。

这些进步突显了NVIDIA致力于推动各行业的能源效率和支持可持续计算实践的承诺。

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