Sdílet prostřednictvím

Pokrok v udržitelnosti umělé inteligence

Umělá inteligence má potenciál pomoci řešit mnoho největších problémů lidstva. Kromě neuvěřitelného příslibu a výhod umělé inteligence si však organizace uvědomují náročnost těchto aplikací na zdroje a potřebu řešit dopady umělé inteligence na životní prostředí. Organizace mají zájem o dosažení rovnováhy mezi hlubokými odbornými znalostmi v oblasti udržitelnosti a dostatečným strategickým přehledem a obchodní prozíravostí k dosažení těchto cílů:

  • Pochopte, jak používat umělou inteligenci pro udržitelná řešení a kde dělat kompromisy.
  • Identifikujte případy použití AI, které mají největší dopad na udržitelnost, nástroje a řešení, které je urychlují, a důvěryhodné poskytovatele AI.
  • Zmírněte rizika vyplývající z řešení udržitelnosti založených na umělé inteligenci, včetně nákladových a emisních dopadů, dopadů na hodnocení udržitelnosti a negativních reakcí zúčastněných stran.

Společnost Microsoft se jako vždy zavázala k odpovědné umělé inteligenci a svým ambiciózním cílům v oblasti udržitelnosti a je odhodlána se s touto výzvou vypořádat, aby svět mohl plně využít výhod umělé inteligence. Pro více informací si stáhněte naši Zprávu o udržitelnosti.

Optimalizace energetické a vodní účinnosti datového centra

Neustále ladíme svůj přístup k provozu datových center, abychom zlepšili energetickou účinnost, aniž by došlo ke snížení výkonu nebo spolehlivosti. Snižujeme také spotřebu vody, doplňujeme vodu v kritických regionech, zlepšujeme globální přístup k vodě a hygienu, podporujeme inovace v hospodaření s vodou a prosazujeme efektivní postupy týkající se vody. Náš přístup zmírňuje nedostatek vody, chrání kritická povodí a podporuje globální odolnost.

Energetika

Následující funkce ukazují, jak Microsoft posouvá energetickou účinnost ve svých datových centrech, včetně inovací v oblasti řízení spotřeby, nákupu obnovitelné energie a používání materiálů s nižšími emisemi uhlíku ve stavebnictví:

Schopnost Detaily
Snížení špičkového výkonu Project Forge využívá strojové učení k plánování trénování a odvozování AI během oken dostupné kapacity, což zlepšuje míru využití na 80–90 % ve velkém měřítku.
Využití energie Přerozděluje nevyužitý výkon z nevyužitých úloh a zvyšuje tak celkovou energetickou účinnost.
Bezuhlíková elektřina (CFE) V roce 2024 společnost Microsoft uzavřela smlouvy na 19 gigawattů (GW) nové obnovitelné energie prostřednictvím smluv o nákupu energie (PPA) v 16 zemích/oblastech a přidala cíl 100 % CFE do roku 2030 pro dodavatele, což pomáhá snižovat emise rozsahu 2.
Obnovitelné zdroje energie V roce 2024 jsme uzavřeli smlouvy na dalších 19 gigawattů (GW) obnovitelných zdrojů energie v 16 zemích/oblastech, čímž jsme diverzifikovali energetické portfolio.
Podpora místních komunit Umožnění datovým centrům, aby přispívala k místním dodávkám energie v obdobích s vysokou poptávkou – například využitím odpadního tepla z datových center v Dánsku k vytápění ~6000 domácností – a podpora postupů pro rozšíření CFE, trhů s odstraňováním uhlíku a interoperabilního vykazování.

Vodní

Následující funkce zdůrazňují, jak Microsoft zvyšuje efektivitu hospodaření s vodou v našich datových centrech, včetně inovací v oblasti hospodaření s vodou, její ochrany a doplňování:

Schopnost Detaily
Pozitivní vodní bilance Zajišťuje čistou vodu a kanalizaci pro 1,5 milionu lidí a je na dobré cestě doplnit více vody, než je spotřebováno v globálních provozech, a zlepšit efektivitu využívání vody v datových centrech.
Zachování Snížení spotřeby vody prostřednictvím kapalinových chladicích systémů, technologií opětovného použití vody a modernizace nových i stávajících datových center a budov kampusu.
Prediktivní modelování Nasazení přesného zavlažování s využitím testů půdní vlhkosti, satelitních a meteorologických dat a agronomického poradenství k poskytování zavlažovacích plány na míru.
Inovace Přechod od tradičních vzduchem chlazených datových center k návrhům kapalinového chlazení na úrovni čipů ve vlastněných datových centrech.
Doplnění Počet financovaných projektů doplňování se ve fiskálním roce 2024 zvýšil o 50 % (27 projektů) a odhaduje se, že poskytnou více než 50 milionů metrů krychlových objemového přínosu vody. Odhaduje se, že dosavadní programové smlouvy poskytnou více než 100 milionů metrů krychlových za dobu své životnosti.

Pokrok v materiálech s nižšími emisemi uhlíku

Odhaduje se, že ocel a cement produkují 13,5 procenta celosvětových emisí uhlíku. Minimalizace jejich uhlíkové stopy výrazně snižuje množství uhlíku vázaného ve stavbách. Ve společnosti Microsoft prosazujeme používání nízkouhlíkových stavebních materiálů v našich datových centrech.

Následující schopnosti ukazují některé z našich investic a inovací v oblasti materiálů s nižšími emisemi uhlíku:

Schopnost Detaily
Využití a akcelerace trhů Prostřednictvím fondu klimatických inovací v hodnotě 1 miliardy dolarů investuje Microsoft do urychlení inovací v oblasti nízkouhlíkových materiálů.
Ocel s téměř nulovým obsahem uhlíku Vývoj produktů z oceli s téměř nulovým obsahem uhlíku.
Nízkouhlíkové stavební materiály Integrování nových nízkouhlíkových materiálů do komponent datových center (například systémů vytápění, ventilace a klimatizace (HVAC)), zahrnutí požadavků na nízké emise uhlíku do stavebních smluv a hledání příležitostí ke zlepšení provozní efektivity.
Posilování postavení betonu jako úložiště uhlíku Napomáhání pokroku v technologiích betonu s nižšími emisemi uhlíku, které vstřikují zachycený oxid uhličitý do betonu, kde se CO2 okamžitě mineralizuje a je trvale uložen jako nanočástice ve fyzickém produktu.
Výstavba datového centra z masivního dřeva Výstavba prvních datových center s využitím hybridního masivního dřeva, oceli a ultralehkého dřeva – odhaduje se, že sníží množství uhlíku vázaného ve stavbách přibližně o 35 procent ve srovnání s ocelí a přibližně o 65 procent ve srovnání s betonovými prefabrikáty pro dvě nová datová centra.

Zlepšení energetické účinnosti umělé inteligence

Datová centra umožňují umělou inteligenci a cloud computing. Řešení náročnosti zdrojů našich datových center je v této nové éře umělé inteligence zásadní. Ve společnosti Microsoft měníme způsob výstavby a provozu datových center, abychom se s touto výzvou vypořádali. Integrací pokročilých stavebních materiálů, řešení obnovitelných zdrojů energie a inovativních technologií, jako je optimalizace výkonu, tepelná účinnost a rekuperace odpadního tepla, nastavujeme nový standard pro udržitelnější a odolnější infrastrukturu datových center.

Vyšší efektivita softwarového inženýrství

Následující funkce ukazují, jak Microsoft postupuje v pokroku v oblasti softwarového inženýrství s cílem zlepšit energetickou účinnost AI:

Schopnost Detaily
Spolupráce na standardech Jako zakládající člen nadace Green Software Foundation a člen nadace FinOps Foundation pomáhá Microsoft utvářet standardy a vyvíjet osvědčené postupy pro energetickou účinnost softwaru a optimalizaci cloudových zdrojů.
Chytřejší vývoj softwaru Azure Well-Architected Framework pro udržitelnost a související zásady podporují povědomí o uhlíkové stopě, optimalizaci zdrojů, plánování úloh, životnosti zařízení a používání specifikace uhlíkové náročnosti softwaru (SCI)

Klimatický akční plán společnosti Microsoft pro vývojáře podporuje více než 60 000 projektů opensourcového softwaru zaměřených na klima.
Integrované nástroje pro emise Optimalizace uhlíkové stopy v Azure poskytuje zákazníkům přehled o emisích z jejich zdrojů Azure a poskytuje doporučení ke zlepšení výpočetní efektivity a udržitelnosti.

Vytváření a optimalizace modelů AI pro složité scénáře AI

Následující funkce ukazují, jak Microsoft postupuje v pokroku v oblasti efektivity modelu AI ke snížení energetické náročnosti AI:

Schopnost Detaily
SLM místo LLM Malé jazykové modely (SLM) mohou dosáhnout podobných výsledků s menšími prostředky. SLM Phi společnosti Microsoft rozšiřují možnosti efektivních modelů AI a často v mnoha úkolech překonávají větší LLM.
Efektivita odvozování LLM Rozdělení fází rozděluje odvozování LLM do dvou fází na různých počítačích, aby se zvýšila efektivita. Splitwise umožňuje fázově specifické plánování a využití zdrojů, což poskytuje ~2,35násobnou propustnost při stejných rozpočtech na napájení/náklady a až 1,4× vyšší propustnost při o ~20 % nižších nákladech ve srovnání se současnými provedeními.

Umožnění přesného řízení spotřeby

Následující funkce ukazují, jak Microsoft postupuje v pokroku v oblasti řízení spotřeby s cílem zlepšit energetickou účinnost AI:

Schopnost Detaily
Přidělení úloh Přidělování úloh nejvhodnějším serverům, procesorům a prostředkům úložiště pomocí telemetrie napájení na hardwarové úrovni k celkovému zlepšení účinnosti.
Energetická náročnost výpočetních prostředků Inovace ke snížení energetické náročnosti výpočetních prostředků, i když se zvyšuje spotřeba na čip – příkladem může být virtuální plánování úloh řízené umělou inteligencí, bezpečné získávání nevyužité energie napříč datovými centry a rozšiřování obnovitelných zdrojů pro urychlení přechodu na bezuhlíkovou elektřinu.

Pokrok v oborových standardech pro datové formáty AI

Následující funkce ukazují, jak Microsoft rozvíjí oborovou spolupráci při vytváření a standardizaci datových typů nové generace pro efektivní trénování a odvozování AI:

Schopnost Detaily
Spolupráce v oboru Spolupráce s dalšími lídry v oboru na vytváření a standardizaci datových typů nové generace pro efektivní (méně energeticky náročné) trénování a odvozování umělé inteligence se zaměřením na užší formáty, které umožňují hardwaru provádět efektivnější – a nákladově efektivnější – výpočty umělé inteligence.

Společně s projektem Open Compute jsme spolupracovali s dalšími lídry v oboru z aliance Microscaling Formats (MX) Alliance s cílem vytvořit a standardizovat 6bitové a 4bitové datové typy nové generace pro trénování a odvozování AI.
  • Last updated on