我們都聽說過人工智能如何讓我們的生活變得更加高效，但真正的問題是，是什么讓人工智能變得高效?人工智能的靈魂是數據，在全球范圍內，數據中心每年消耗約200太瓦時的電力。這些能源足以支持國家每年2000萬個家庭的生活，并可為3.33億輛汽車提供一年的動力。

數據中心只不過是一個倉庫，里面裝滿了計算大數據河的計算機。近期，全球數據中心數量的增長引起了一個后果論的擔憂：排放。那么，讓我們來討論一下:人工智能面臨的功耗問題是什么?其解決方案有哪些?

電源問題

一位智者曾經說過：“解決問題的最好方法就是構建它。”這句話與當今面臨的人工智能能源消耗問題產生了共鳴。這里的問題不是人工智能的能源產生，而是人工智能數據中心的整體能源消耗。人們可以將這種能源用于多種目的，例如使環境可持續并提高生活質量。

圍繞人工智能的工作原理，有一件事引起了我們的注意：數據中心。隨著各行業對人工智能的需求不斷增加，對數據中心的需求也在增長。數據中心可能是人工智能/機器學習最重要的組成部分;它們幫助計算、分析和存儲人工智能模型的數據。一個高度可擴展的數據中心可以有兩個足球場那么大，能容納大約4200個24U機架。

數據中心由數千臺高性能計算機(HPC)組成，可以幫助人工智能完成高能耗任務。此外，根據國際能源署(IEA)的數據，其排放的溫室氣體占全球溫室氣體總量的3%。這只是問題的一個階段;關鍵是提供能源消耗。

高效的解決方案

當分解問題時，會發現有兩個相互關聯的部分：消耗部分和排放部分。一家將技術和專業知識相結合以提高效率和可擴展性的企業推出了一種微芯片。這種微芯片是提高人工智能能源效率的關鍵。微芯片使人工智能成為科技世界的鳳凰。

認知微芯片將幫助人工智能消耗更少的電量。人工智能的最終目標是像人類一樣思考，而認知計算機可以做到這一點。其就像聰明的孩子，但可以更快地思考，更快地學習，并使用各種手段處理信息。微芯片可以學習預測和模式，并像人類一樣做出決策。認知計算機使用的三項技術是自然語言處理器、機器學習和人工智能。人工智能正在幫助自身提高能源效率，實現綠色科技，并實現每個行業渴望的可持續發展目標。

是什么讓認知計算機變得高效節能

誰會想到復制類人大腦處理能力可以給我們帶來以下好處?但事實如此。這些多核微芯片/認知計算機可以以非常高的速度執行多任務，從而使數據中心消耗更少的能源。另一種是自適應算法，數據中心可以學習執行任務的最有效方法。最后，這些處理器旨在消耗更少的能源，并具有像智能手機一樣的內置節能功能。

使認知計算機更快、更好、更智能的屬性是：

• 并行處理
• 自適應算法
• 低功耗處理
• 節能特點

除此之外，認知計算機還有許多其他好處：

• 準確的數據分析
• 改善客戶互動
• 提高生產力和服務質量
• 升級故障排除和異常檢測

認知計算機還有許多好處有待探索;也許探索它們將幫助我們找到完美的解決方案。當然，認知計算機可以消除數據中心面臨的眾多挑戰，但一些挑戰也可能阻礙這些微芯片的實施。

實施這一算法需要什么?

認知計算機是功能強大的微處理器，可以使數據中心進入更高效的工作階段。該芯片可以幫助全球數據中心實現預期的能耗軌跡。然而，這些高速數據處理計算機也面臨著自己的挑戰。以下是一些可能阻礙實施的挑戰

復雜性

這里所討論的微芯片可以利用人工智能和機器學習。其將程序和算法硬連接到集成電路(IC)上。人工智能和集成電路的一個提示可能會帶來很多復雜性。當使用其來驅動多個IC協同工作以獲得最佳結果的數據中心時，情況會變得更加復雜。

盡管現在是數字技術變得復雜的時代，但開發簡化框架和平臺至關重要。因此，我們在提高人工智能效率方面所采取的每一步都必須發展一個簡化分支。最后，如果一項技術不能用于改善社會，那便不值得探索。

成本

為數據中心和人工智能系統實現所需能源效率的認知計算機的成本高昂。希望政府的舉措和具有成本效益的技術能夠為此做出貢獻。

技能短缺

一方面，主要問題是人們對人工智能的應用相當樂觀，幾乎沒有什么疑問。因此，這就造成了技能差距，沒有多少工人能夠學習、適應并為發展做出貢獻。認知計算、人工智能和大數據技術是必須大規模探索的新一代概念。全球需要有專門的項目、認證和教育機構。

總結

由人工智能驅動的新世界有利有弊，每個解決方案亦是如此。需要注意的是，我們應保留好處，同時消除負面影響。當然，人工智能使用的數據中心存在巨大的能源消耗問題，但我們正在努力實施更多消耗更少能源的綠色人工智能。

認知計算機就是一個例子，它是這一漫長旅程中的一個里程碑。最后，實現可持續發展是每個技術解決方案提供商的首要目標。要適應、整合、利用支撐社會發展的核心精神，爭取最有利的結果。