可持续进步：人工智能与加速计算如何推动能源效率
内容提要
公司使用NVIDIA技术推动可持续人工智能发展，加速计算提供能源效率，金融、制造和医疗等行业受益。
延伸解读
能效提升的关键：部署阶段而非训练
文章指出，AI模型生命周期中，高达90%的成本和全部能效收益发生在训练后的部署阶段。训练大模型虽耗能，但推理阶段能耗相对较低，且能带来实际效率提升。因此，仅关注训练能耗的预测会低估AI的整体节能潜力。ITIF报告也认为，类似早期对电商和视频流能耗的夸大预测，对AI的能耗担忧也可能被高估。
加速计算如何实现可持续性
加速计算利用GPU并行处理，在更短时间内完成更多工作，从而比通用CPU服务器消耗更少能源。文章举例，Murex使用Grace Hopper超级芯片，能耗降低4倍，完成时间减少7倍；NERSC的测试显示，A100 GPU应用能效平均提高5倍，天气预报应用提升近10倍。这表明，加速计算本身就是可持续计算。
行业应用中的实际节能效果
多个行业已从AI和加速计算中获得能效收益。制造业中，Wistron利用Omniverse数字孪生提高整体能效10%，年节电12万千瓦时，减碳6万公斤。金融服务业中，Murex的测试显示能耗降低4倍。医疗领域，Insilico Medicine以十分之一成本和三分之一时间将药物推进到二期临床。这些案例证明，AI在部署阶段能带来显著的环境和经济效益。
政策视角：AI是气候解决方案的一部分
政策分析机构如Lisbon Council和R Street Institute认为，AI在应对气候变化方面具有重要潜力，可提高天气建模和作物产量预测准确性，并助力开发更高效的电池材料。他们呼吁政策制定者不要暂停AI发展，而应帮助实现其潜力，以推动经济增长和社会福利。ITIF也建议政府将AI作为脱碳工具。
Q&A
NVIDIA技术如何推动可持续人工智能的发展？
NVIDIA技术通过加速计算和人工智能提高能源效率，帮助金融、制造和医疗等行业减少能耗。
加速计算相比传统计算有什么优势？
加速计算利用并行处理，能在更短时间内完成更多任务，从而减少能耗，具有更高的可持续性。
在金融服务领域，NVIDIA技术带来了哪些具体的能效提升？
Murex公司使用NVIDIA Grace Hopper超级芯片，能耗减少4倍，完成时间减少7倍。
Wistron如何利用NVIDIA技术提高制造业的能源效率？
Wistron通过NVIDIA Omniverse创建数字双胞胎，提升了整体能源效率10%。
RAPIDS加速器在数据分析中如何减少碳足迹？
RAPIDS加速器可以将数据分析的碳足迹减少80%，同时提高速度和降低计算成本。
NVIDIA在气候变化和可持续发展方面的潜力是什么？
NVIDIA的技术可以提高天气建模和作物产量预测的准确性，助力应对气候变化。
