智网互联实验室

20261025

来自《时代报》（El Tiempo）的报道

人工智能（Inteligencia artificial，IA）的进步和电子设备功能的增加，已将能耗置于科技行业的中心。

处理器制造商、开发者和运营商寻求在不按比例增加使用所需电力的情况下提高系统性能。

当前手机允许运行电子游戏、处理照片、使用人工智能工具和开展工作任务。

然而，这些功能也需要能源资源，这推动了寻找能以更低能耗执行更多操作的技术。

讨论还延伸到数据中心，随着人工智能系统和数字服务的发展，其电力需求有所增加。

根据国际能源署（AIE）的数据，2024年数据中心消耗了约415太瓦时（TWh）的电力，相当于全球电力消耗的1.5%。

该机构的预测表明，到2030年这一需求可能达到945太瓦时，与日本（Japón）的年电力消耗相当。如果估算成真，这些设施的能源支出将是2024年记录的两倍多。

数字服务的增长并不一定意味着排放量按比例增加。

根据全球移动通信系统协会（GSMA）的数据，2019年至2023年间，全球移动数据流量翻了两番，而移动行业的运营排放量减少了8%。

这些数字表明，技术活动的增加可能与运营效率的提高同时发生，尽管能耗的降低取决于基础设施、设备设计和资源管理等因素。

该行业的策略之一是开发将操作分配到不同组件的处理器。

这样，每项任务都可以通过最合适的处理单元执行，以避免不必要的能源消耗。

在这一过程中，涉及中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）以及专门用于人工智能的组件，即神经网络处理器（NPU）。

直接在设备上运行人工智能模型是正在开发的另一种替代方案。

这项技术允许执行某些操作而无需不断依赖外部服务器，这可以减少传输信息和使用远程基础设施的需求。

联发科（MediaTek）哥伦比亚（Colombia）、中美洲（Centroamérica）和加勒比（Caribe）区域副总监帕特里夏·贝拉斯克斯（Patricia Velásquez）解释说，能效已成为开发新技术平台的目标之一。

“技术创新也意味着学会更好地利用可用资源。今天我们寻求开发平台，以提供越来越先进的体验，而这不意味着以同样的速度增加消耗。性能与效率之间的这种结合对于智能设备的未来至关重要。”

处理器设计的改进旨在优化不同的日常活动。其中包括应用程序的运行、图像处理、电子游戏和信息存储。

智能处理：在CPU、GPU和专用单元之间分配任务，以更好地利用设备资源。人工智能：通过旨在降低能耗的引擎直接在设备上运行模型。电子游戏和娱乐：优化图形处理以提供更高的流畅度并管理电池使用。内存和存储：改进信息传输以促进组件的高效运行。

作为这些进步的示例，根据其制造商提供的数据，采用2纳米制造工艺开发的天玑9600 Pro（Dimensity 9600 Pro）处理器与前一代相比，能效有所提高。

公布的数据表明，CPU在单核操作中的能效提高了37%，在多核任务中提高了61%。就人工智能专用单元而言，其性能提升了40%，而在电子游戏方面，报告称在最大性能条件下效率提高了24%。

这些数字对应于制造商提供的比较数据，并不一定代表每个用户将体验到的节省，因为消耗取决于应用程序、设备配置和运行条件。

设备的能效并不完全取决于处理器。设备制造商、电信运营商和应用程序开发者也可以通过优化其产品、网络和服务来参与其中。

就用户而言，维护设备、充分利用其功能以及延长其使用寿命是与更负责任地使用技术资源相关的一些做法。

编辑：康晨雨

校对：姚少杰

科讯搜寻：兰吉

本文使用ChatGPT辅助翻译，内容服务于中拉科技互鉴，不代表平台观点，如有疏漏，欢迎指正。