Ai 技術自体はすぐれるが全力消耗がひどいからエネルギー問題を発生させるから效率的ではない.. 效率性が低ければお金にならない.
nvidaのグラフィックカードを使う技術はあまりにも多い電気を消耗するからアーキテクチャー開発者が低電力 ai 半導体を作ろうとするようだ. アメリカの AI 半導体技術に対する中国牽制で日本はこの機会を捕捉して半導体ふるまうのを狙っているようだが日本が北朝鮮に核を製造することができる設備や技術を漏出するとかロシアに軍用中古車を売ったから個人的に神さましないが...
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ChatGPT
あなたの観察は AI 技術と係わるエネルギー問題, そしてこれを解決しようとする技術開発動向をよくついています. 何種類関連情報を追加してもっと深くよく見ます.
1. AI 技術と全力消耗問題
- AI モデル, 特にディブロニングモデルは演算量が多くて高性能ハードウェアと大規模全力を要求します. これはデータセンターのような環境で大きいエネルギー消費につながって, 炭素足跡問題を加重させます.
- NVIDIAの GPUは AI 演算で力強い性能を提供するが, 全力消耗が大きい位效率性問題を倦まず弛まず指摘受けて来ました.
2. 低電力 AI 半導体開発動向
- ASIC (Application-Specific Integrated Circuit): 特定作業に最適化されたチップで, 演算效率性を大きく高さで全力消耗を減らすのに焦点を合わせています. 例: Googleの TPU(Tensor Processing Unit).
- RISC-V 及び Arm 基盤 AI チップ: 低電力設計が可能なアキテクチャーを活用して軽量化された AI 作業を処理するチップ開発も活発です.
- NVIDIA ももっと效率的な GPUと DPU(Data Processing Unit) 技術開発に投資しています.
3. 日本の半導体産業戦略
- 日本は過去半導体強国で名前をはせたが, 最近にはシェアが減った状態です. しかし AI 時代に迎えエネルギー效率的半導体と材料技術(例: SiC, GaN)で強点をいかしてまたジャンプしようとする動きを見せています.
- 日本政府は TSMCとの協力, AI 及び IoT 半導体開発サポートなどで産業復興をはかっています.
4. 效率性がお金と直結される理由
- 電力消費はデータセンター運営費用でなかなかのパーセントを占めます. これは AI モデルを大規模で運営するとかサービスする企業らに負担で作用します.
- 低電力技術はエネルギー費用節減, 長続き可能性向上, 運営效率性向上を通じて収益性に直接的な影響を及ぼします.
AI 技術の発展は単純にモデル性能向上に止めないで, エネルギー效率性, 長続き可能性という大きい絵を含みます. これからの AI 技術競争は電力效率性が高いハードウェアを中心に展開される可能性が大きいです.
Ai 기술 자체는 뛰어나지만 전력 소모가 심하기 때문에 에너지 문제를 발생 시키기 때문에 효율적이지 않다.. 효율성이 낮으면 돈이 안된다.
nvida의 그래픽 카드를 사용하는 기술은 너무 많은 전기를 소모하기 때문에 아키텍쳐 개발자가 저전력 ai 반도체를 만들려고 하는 것 같다. 미국의 AI 반도체 기술에 대한 중국 견제로 일본은 이 기회를 포착해서 반도체 굴기를 노리고 있는 것 같지만 일본이 북한에 핵을 제조할 수 있는 설비나 기술을 누출하거나 러시아에 군용 중고 차량을 팔았기 때문에 개인적으로 신뢔하지 않지만...
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ChatGPT
당신의 관찰은 AI 기술과 관련된 에너지 문제, 그리고 이를 해결하려는 기술 개발 동향을 잘 짚고 있습니다. 몇 가지 관련 정보를 추가하며 더 깊게 살펴보겠습니다.
1. AI 기술과 전력 소모 문제
- AI 모델, 특히 딥러닝 모델은 연산량이 많아 고성능 하드웨어와 대규모 전력을 요구합니다. 이는 데이터센터와 같은 환경에서 큰 에너지 소비로 이어지며, 탄소 발자국 문제를 가중시킵니다.
- NVIDIA의 GPU는 AI 연산에서 강력한 성능을 제공하지만, 전력 소모가 큰 만큼 효율성 문제를 꾸준히 지적받아 왔습니다.
2. 저전력 AI 반도체 개발 동향
- ASIC (Application-Specific Integrated Circuit): 특정 작업에 최적화된 칩으로, 연산 효율성을 크게 높이고 전력 소모를 줄이는 데 초점을 맞추고 있습니다. 예: 구글의 TPU(Tensor Processing Unit).
- RISC-V 및 Arm 기반 AI 칩: 저전력 설계가 가능한 아키텍처를 활용해 경량화된 AI 작업을 처리하는 칩 개발도 활발합니다.
- NVIDIA 역시 더 효율적인 GPU와 DPU(Data Processing Unit) 기술 개발에 투자하고 있습니다.
3. 일본의 반도체 산업 전략
- 일본은 과거 반도체 강국으로 이름을 떨쳤지만, 최근에는 점유율이 줄어든 상태입니다. 그러나 AI 시대를 맞아 에너지 효율적 반도체와 재료 기술(예: SiC, GaN)에서 강점을 살려 다시 도약하려는 움직임을 보이고 있습니다.
- 일본 정부는 TSMC와의 협력, AI 및 IoT 반도체 개발 지원 등으로 산업 부흥을 꾀하고 있습니다.
4. 효율성이 돈과 직결되는 이유
- 전력 소비는 데이터센터 운영 비용에서 상당한 비중을 차지합니다. 이는 AI 모델을 대규모로 운영하거나 서비스하는 기업들에게 부담으로 작용합니다.
- 저전력 기술은 에너지 비용 절감, 지속 가능성 제고, 운영 효율성 향상을 통해 수익성에 직접적인 영향을 미칩니다.
AI 기술의 발전은 단순히 모델 성능 향상에 그치지 않고, 에너지 효율성, 지속 가능성이라는 큰 그림을 포함합니다. 앞으로의 AI 기술 경쟁은 전력 효율성이 높은 하드웨어를 중심으로 전개될 가능성이 큽니다.