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ENERGAIZER: IL METODO DEL MIT PER STIMARE I CONSUMI ENERGETICI DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE
La crescita dell’intelligenza artificiale sta trasformando il modo in cui lavoriamo, produciamo contenuti, analizziamo dati e gestiamo servizi digitali. Ma questa trasformazione ha un costo energetico sempre più rilevante. Ogni modello AI, ogni sistema generativo e ogni applicazione avanzata richiede capacità di calcolo, e questa capacità di calcolo vive nei data center.
Secondo il Lawrence Berkeley National Laboratory, entro il 2028 i data center potrebbero arrivare a consumare fino al 12% dell’elettricità totale degli Stati Uniti. È un dato che mostra con chiarezza quanto la sostenibilità dell’intelligenza artificiale sia ormai una questione concreta. Non basta chiedersi quanto siano potenti i modelli: serve capire anche quanta energia consumino e come sia possibile ridurre gli sprechi.
In questa direzione si inserisce il lavoro dei ricercatori del MIT e del MIT-IBM Watson AI Lab, che hanno sviluppato un nuovo metodo chiamato EnergAIzer. Si tratta di uno strumento capace di stimare in pochi secondi il consumo energetico di un determinato carico di lavoro AI eseguito su uno specifico processore o acceleratore.
PERCHÉ STIMARE I CONSUMI DELL’AI È COSÌ DIFFICILE
Nei data center moderni, migliaia di GPU, cioè unità di elaborazione grafica, lavorano per addestrare e far funzionare modelli di intelligenza artificiale. Il consumo di energia di una GPU non è fisso: cambia in base alla configurazione, al tipo di modello, alla quantità di dati da elaborare e al modo in cui il lavoro viene distribuito.
I metodi tradizionali per stimare questi consumi sono molto dettagliati, ma anche lenti. Spesso richiedono di scomporre un carico di lavoro in singole operazioni e simulare passo dopo passo come ogni parte del processore venga utilizzata. Per attività complesse come l’addestramento dei modelli o la preparazione dei dati, questo tipo di simulazione può richiedere ore o giorni.
Per un operatore di data center, tempi così lunghi sono poco pratici. Se bisogna decidere rapidamente quale configurazione usare, quale modello eseguire o come distribuire il lavoro tra più processori, una stima che arriva dopo giorni rischia di essere poco utile.
EnergAIzer nasce proprio per superare questo limite. Il metodo sviluppato dal MIT sfrutta una caratteristica dei carichi di lavoro AI: molti presentano schemi ripetitivi. Gli sviluppatori, infatti, scrivono programmi ottimizzati per sfruttare al meglio le GPU, distribuendo i calcoli tra i diversi nuclei di elaborazione e organizzando il movimento dei dati in modo efficiente. Questa struttura regolare può essere utilizzata per stimare il consumo energetico in modo molto più rapido.
ENERGIZER E IL FUTURO DEI DATA CENTER PIÙ EFFICIENTI
EnergAIzer non si limita a semplificare il calcolo. I ricercatori hanno integrato nel modello anche costi energetici aggiuntivi che spesso vengono trascurati. Ogni volta che una GPU avvia un programma, ad esempio, esiste un consumo fisso legato alla configurazione iniziale. Ogni operazione sui dati comporta poi un ulteriore costo energetico. Inoltre, problemi di accesso alla memoria o rallentamenti nel trasferimento dei dati possono aumentare il tempo di esecuzione e quindi il consumo complessivo.
Per rendere le stime più accurate, il team ha raccolto misurazioni reali da GPU e le ha usate per correggere il modello. Il risultato è uno strumento rapido, ma anche affidabile. Nei test, EnergAIzer ha stimato i consumi energetici con un errore di circa l’8%, un valore comparabile a quello dei metodi tradizionali, ma ottenuto in pochi secondi anziché in ore.
Il sistema può essere utile a diversi livelli. Gli operatori dei data center potrebbero usarlo per allocare meglio le risorse, scegliendo la combinazione più efficiente tra modello, processore e configurazione. Gli sviluppatori di algoritmi potrebbero valutare l’impatto energetico di un nuovo modello prima ancora di distribuirlo. I progettisti di hardware potrebbero testare in anticipo nuove architetture, comprese configurazioni non ancora installate.
Questo approccio è importante perché la sostenibilità dell’intelligenza artificiale non dipende da una sola soluzione. Servono energie rinnovabili, reti più efficienti, hardware migliore e software progettato con maggiore attenzione ai consumi. Ma serve anche la capacità di misurare rapidamente ciò che accade.
EnergAIzer va proprio in questa direzione: rende il consumo energetico più visibile, più prevedibile e quindi più governabile. In un settore in cui la velocità di crescita è altissima, avere strumenti capaci di orientare le scelte operative può fare la differenza.
Il messaggio è chiaro: l’intelligenza artificiale non potrà essere davvero sostenibile se continuerà a consumare energia senza che nessuno sappia, in tempo reale, quanta ne stia usando. La prima forma di efficienza è la conoscenza. E in questo caso, stimare meglio significa consumare meglio.
Servizio a cura di Claudia Chasen, redazione TV7.
