Google은 AI와 머신러닝이 지속 가능성 전략을 어떻게 형성하는지 공개합니다.
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Google은 AI와 머신러닝이 지속 가능성 전략을 어떻게 형성하는지 공개합니다.

Mar 09, 2024

jijomathai - stock.adobe.com

Google은 소비자와 기업이 온실가스(GHG)를 억제할 수 있는 실시간 조정을 수행할 수 있도록 함으로써 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 소비자와 기업 활동의 환경 발자국을 줄이는 데 어떻게 도움이 되는지 공개했습니다. ) 배출.

이 분야의 작업에 대한 자세한 내용은 거대 기술 기업의 가장 최근 연례 환경 보고서에서 확인할 수 있습니다. 2022년 12월 31일까지 12개월 동안 다루는 이 문서는 24시간 내내 무탄소 에너지(CFE)로 데이터 센터와 사무실을 운영하려는 거대 기술 기업의 노력이 어떻게 진행되고 있는지, 그리고 에너지 소비량을 줄이기 위한 노력에 대한 업데이트를 제공합니다. 그 작업이 진행 중입니다.

“우리는 모든 데이터 센터와 사무실에서 약 64%의 24시간 CFE를 달성했습니다. [그리고] 올해는 Google이 소유하고 운영하는 데이터 센터 외에도 사무실과 타사 데이터 센터를 포함하도록 CFE 보고를 확장했습니다. "라고 회사는 말했다.

"2022년 말에 우리가 계약한 유역 프로젝트를 통해 올림픽 규모의 수영장 400개 이상에 해당하는 2억 7,100만 갤런의 물을 보충하여 우리가 사용한 담수의 120%를 보충한다는 목표를 달성했습니다."

또한 이 보고서는 스스로를 "AI 우선 기업"이라고 선언한 지 7년이 지난 지금 이 기술이 어떻게 회사 자체의 기후 변화 완화 노력을 뒷받침하고 있는지를 기록하고 있습니다.

지금까지 회사는 "개인에게 더 나은 정보, 조직의 운영 최적화, 향상된 예측 및 예측"을 제공할 수 있는 기후 변화 대응 도구 개발을 가속화하기 위해 AI를 사용하고 있다고 밝혔습니다.

예를 들어, 회사는 Google 지도가 AI를 사용하여 사용자가 A에서 B까지 이동하는 데 사용하는 연료 및 배터리 전력의 양을 최소화함으로써 보다 친환경적인 방식으로 여행을 계획할 수 있도록 돕는 방식을 지적했습니다.

“친환경 경로는 출시 이후 약 1.2미터톤의 예상 탄소 배출을 방지하는 데 도움이 되었습니다. 이는 1년 동안 약 250,000대의 연료 기반 자동차를 도로에서 운행하지 않는 것과 같습니다.”라고 보고했습니다.

이 기술은 또한 AI 모델이 호스팅되는 데이터 센터가 보다 에너지 효율적인 방식으로 실행되도록 지원함으로써 AI 모델의 환경적 영향을 줄이는 회사의 작업에 유용한 것으로 입증되었습니다.

보고서에서는 "우리는 데이터 센터를 세계에서 가장 효율적인 곳으로 만들고 더 많은 탄소 없는 에너지를 조달함으로써 보다 깨끗한 클라우드 컴퓨팅에 상당한 투자를 했습니다"라고 밝혔습니다. “우리는 고객이 데이터와 AI를 통해 배출량을 줄이고 기후 위험을 완화하기 위한 실시간 결정을 내릴 수 있도록 돕고 있습니다.”

이 점을 강조하기 위해 회사는 Google Cloud 고객에게 Active Assist 기능을 출시했다고 언급했습니다. 이 기능은 기계 학습을 사용하여 사용되지 않고 잠재적으로 낭비가 될 수 있는 워크로드를 식별하여 해당 워크로드를 중지하여 비용을 절약하는 동시에 조직의 탄소 배출량을 줄일 수 있습니다. 시간.

그러나 이면에서 보고서는 이러한 방식으로 AI의 사용을 늘리면 데이터 센터에서 수행하는 작업량이 증가하여 AI의 환경 영향과 에너지 소비 습관에 대한 우려가 커지고 있음을 인정했습니다. 작업 부하.

보고서는 “AI가 변곡점에 있는 상황에서 우리 데이터센터의 AI 컴퓨팅으로 인한 에너지 사용 및 배출의 미래 증가를 예측하는 것은 어려운 일입니다.”라고 말했습니다.

“역사적으로 연구 결과에 따르면 AI/ML 컴퓨팅 수요가 증가함에 따라 이 기술을 구동하는 데 필요한 에너지는 많은 예측이 예측한 것보다 훨씬 느린 속도로 증가했습니다. 우리는 워크로드의 탄소 배출량을 크게 줄이기 위해 테스트된 방법을 사용했습니다. 이러한 원칙을 모두 합치면 모델 훈련에 드는 에너지가 최대 100배, 배출량이 최대 1,000배 감소했습니다.”

보고서는 다음과 같이 덧붙였습니다. "우리는 이러한 테스트된 관행을 계속 적용하고 AI 컴퓨팅을 보다 효율적으로 만드는 새로운 방법을 계속 개발할 계획입니다."