认知计算机如何帮助人工智能减少能耗
我们都听说过人工智能如何让我们的生活变得更加高效，但真正的问题是，是什么让人工智能变得高效？人工智能的灵魂是数据，在全球范围内，数据中心每年消耗约200太瓦时的电力。这些能源足以支持国家每年2000万个家庭的生活，并可为3.33亿辆汽车提供一年的动力。
数据中心只不过是一个仓库，里面装满了计算大数据河的计算机。近期，全球数据中心数量的增长引起了一个后果论的担忧：排放。那么，让我们来讨论一下:人工智能面临的功耗问题是什么？其解决方案有哪些？
电源问题
一位智者曾经说过：“解决问题的最好方法就是构建它。”这句话与当今面临的人工智能能源消耗问题产生了共鸣。这里的问题不是人工智能的能源产生，而是人工智能数据中心的整体能源消耗。人们可以将这种能源用于多种目的，例如使环境可持续并提高生活质量。
围绕人工智能的工作原理，有一件事引起了我们的注意：数据中心。随着各行业对人工智能的需求不断增加，对数据中心的需求也在增长。数据中心可能是人工智能/机器学习最重要的组成部分；它们帮助计算、分析和存储人工智能模型的数据。一个高度可扩展的数据中心可以有两个足球场那么大，能容纳大约4200个24U机架。
数据中心由数千台高性能计算机（HPC）组成，可以帮助人工智能完成高能耗任务。此外，根据国际能源署（IEA）的数据，其排放的温室气体占全球温室气体总量的3%。这只是问题的一个阶段；关键是提供能源消耗。
高效的解决方案
当分解问题时，会发现有两个相互关联的部分：消耗部分和排放部分。一家将技术和专业知识相结合以提高效率和可扩展性的企业推出了一种微芯片。这种微芯片是提高人工智能能源效率的关键。微芯片使人工智能成为科技世界的凤凰。
认知微芯片将帮助人工智能消耗更少的电量。人工智能的最终目标是像人类一样思考，而认知计算机可以做到这一点。其就像聪明的孩子，但可以更快地思考，更快地学习，并使用各种手段处理信息。微芯片可以学习预测和模式，并像人类一样做出决策。认知计算机使用的三项技术是自然语言处理器、机器学习和人工智能。人工智能正在帮助自身提高能源效率，实现绿色科技，并实现每个行业渴望的可持续发展目标。
是什么让认知计算机变得高效节能
谁会想到复制类人大脑处理能力可以给我们带来以下好处？但事实如此。这些多核微芯片/认知计算机可以以非常高的速度执行多任务，从而使数据中心消耗更少的能源。另一种是自适应算法，数据中心可以学习执行任务的最有效方法。最后，这些处理器旨在消耗更少的能源，并具有像智能手机一样的内置节能功能。
使认知计算机更快、更好、更智能的属性是：
并行处理自适应算法低功耗处理节能特点除此之外，认知计算机还有许多其他好处：
准确的数据分析改善客户互动提高生产力和服务质量升级故障排除和异常检测认知计算机还有许多好处有待探索；也许探索它们将帮助我们找到完美的解决方案。当然，认知计算机可以消除数据中心面临的众多挑战，但一些挑战也可能阻碍这些微芯片的实施。
实施这一算法需要什么？
认知计算机是功能强大的微处理器，可以使数据中心进入更高效的工作阶段。该芯片可以帮助全球数据中心实现预期的能耗轨迹。然而，这些高速数据处理计算机也面临着自己的挑战。以下是一些可能阻碍实施的挑战
复杂性
这里所讨论的微芯片可以利用人工智能和机器学习。其将程序和算法硬连接到集成电路（IC）上。人工智能和集成电路的一个提示可能会带来很多复杂性。当使用其来驱动多个IC协同工作以获得最佳结果的数据中心时，情况会变得更加复杂。
尽管现在是数字技术变得复杂的时代，但开发简化框架和平台至关重要。因此，我们在提高人工智能效率方面所采取的每一步都必须发展一个简化分支。最后，如果一项技术不能用于改善社会，那便不值得探索。
成本
为数据中心和人工智能系统实现所需能源效率的认知计算机的成本高昂。希望政府的举措和具有成本效益的技术能够为此做出贡献。
技能短缺
一方面，主要问题是人们对人工智能的应用相当乐观，几乎没有什么疑问。因此，这就造成了技能差距，没有多少工人能够学习、适应并为发展做出贡献。认知计算、人工智能和大数据技术是必须大规模探索的新一代概念。全球需要有专门的项目、认证和教育机构。
总结
由人工智能驱动的新世界有利有弊，每个解决方案亦是如此。需要注意的是，我们应保留好处，同时消除负面影响。当然，人工智能使用的数据中心存在巨大的能源消耗问题，但我们正在努力实施更多消耗更少能源的绿色人工智能。
认知计算机就是一个例子，它是这一漫长旅程中的一个里程碑。最后，实现可持续发展是每个技术解决方案提供商的首要目标。要适应、整合、利用支撑社会发展的核心精神，争取最有利的结果。
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