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ChatGPT這種大型人工智能（AI）語言模型在世界上取得了顯著的成功，而直到現在才有更多的人注意到，訓練和運行AI模型會產生驚人的碳排放量。
國際能源署日前公布的數據表明，全球各國數據中心的溫室氣體排放量，已占到全球溫室氣體總排放量的1%左右。大型語言模型訓練已產生數千噸的碳排放，這與全球2050年實現“碳中和”的目標相悖。
美國麻省理工新聞網曾發布一篇名為《新工具可幫助減少人工智能模型消耗的能源》的文章，提到麻省理工學院林肯實驗室超級計算中心（LLSC）正在開發一項技術，幫助數據中心降低能源消耗。他們的技術涵蓋從對硬件進行功耗限制，到采用能夠提前停止AI訓練的新型工具。但這些技術對模型性能的影響微乎其微，在以后工作中將推動綠色計算研究。
與許多數據中心一樣，LLSC在硬件上運行的AI作業數量顯著增加。LLSC的計算機科學家注意到能源使用量的增加，并對更高效運行作業的方法產生了好奇。綠色計算是該中心的原則，其能源完全來自無碳能源。
訓練人工智能模型，需要使用耗電量大的圖形處理單元（GPU）。自從實施功耗限制以來，LLSC超級計算機上的GPU溫度降低了約17攝氏度，并且溫度更加穩定，減少了冷卻系統的壓力。降低硬件運行溫度還有可能提高可靠性和使用壽命。他們現在正考慮推遲購買新硬件，以減少中心的“內在碳排放”。
責任編輯：張愛華
