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エネルギー消費の最適化とは？課題と対策・製品を解説
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AI・人工知能におけるエネルギー消費の最適化とは？
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深層学習の学習時間を短縮するためには複数のGPUによる
並列計算が必要です。
効率的に並列計算を行う手法を模索することで、効果的な学習を実現！
また、モデル並列、データ並列、パイプライン並列など、ユースケースに
沿った効率的な学習方法を模索し、実装・実験を実施します。
【技術詳細】
■ユースケースにあった並列学習の実行
■GPUの配置における処理の割り当て問題の解決
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
業界最先端！ AIを使ったGPUの効率的な利用について解説
当資料では「チップから船舶まで：Ansys SimAIプラットフォームで設計を
最適化」について掲載されております。
設計や開発にシミュレーションを導入して製品を最適化するエンジニアや
設計者などにとってAIは、最適化をさらに強化するツールです。
また、数値流体力学(CFD)などの一般的なシミュレーション手法とSimAI
ツールを組み合わせることで、新しい船体形状を1分以内に予測できます。
【掲載内容】
■チップ設計を強化
■自動車の空力特性を向上
■エンジンブラケットを向上
■データに基づく意思決定で船体設計を加速化
■AIを活用したシミュレーションを採用
■詳細はこちら
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
【資料】Ansys SimAIプラットフォームで設計を最適化
『ベイズ最適化』とは、全体の形が未知の関数や微分ができない関数の
最大値または最小値を、関数の形を推定しながら探索的に求める手法です。
未知の評価にとても時間やコストがかかるような状況で、いかに少ない
評価回数で好適な値を探せるかがポイントです。
当資料ではこの他に「FA分野での活用事例」や「システム連携・幅広い提案」
「Pipeline Pilotの製品概要」などを掲載しております。
【ベイズ最適化 用途例】
■各種装置の運転条件の最適化
■各種材料の好適組成の探索
■機械学習のハイパーパラメータ探索に利用
■効率的に精度の良い学習モデルの発見
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【資料】ベイズ最適化
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AI・人工知能におけるエネルギー消費の最適化
AI・人工知能におけるエネルギー消費の最適化とは？
AI技術の発展と普及に伴い、その学習や推論に必要な計算リソースが増大し、それに伴うエネルギー消費も増加しています。AI・人工知能のエネルギー消費の最適化とは、AIシステムの開発・運用において、電力消費量を削減し、環境負荷を低減するための技術的・戦略的な取り組みを指します。これは、持続可能なAIの実現と、運用コストの削減に不可欠な要素です。
課題
計算リソースの膨大な消費
大規模なAIモデルの学習や複雑な推論処理には、高性能なハードウェアと長時間の計算が必要であり、これが電力消費の主要因となっています。
非効率なアルゴリズムとモデル
エネルギー効率を考慮しないアルゴリズムや、過剰に複雑なモデル構造は、必要以上の計算リソースを消費し、エネルギー効率を低下させます。
データセンターの電力負荷
AIの計算処理の多くはデータセンターで行われ、その冷却システムを含めた電力消費は、データセンター全体のエネルギー負荷を増大させます。
ハードウェアの性能向上と消費電力のトレードオフ
AI処理能力の向上は、しばしば消費電力の増加を伴います。性能とエネルギー効率のバランスを取ることが課題です。
対策
省電力型アルゴリズムの開発
計算量を削減し、より少ないリソースで同等以上の性能を発揮するアルゴリズムや、エネルギー効率を考慮したモデルアーキテクチャを設計・採用します。
ハードウェアの最適化と効率化
AI処理に特化した低消費電力のハードウェア（ASIC、FPGAなど）の活用や、既存ハードウェアの効率的な運用方法を検討します。
分散学習・推論の効率化
複数のデバイスやサーバーで計算を分散させる際に、通信オーバーヘッドを最小限に抑え、全体としてのエネルギー消費を削減する手法を導入します。
運用管理とモニタリングの強化
AIシステムの稼働状況をリアルタイムで監視し、不要な計算を停止したり、負荷に応じてリソースを動的に調整したりすることで、無駄な電力消費を防ぎます。
対策に役立つ製品例
エネルギー効率最適化システム
AIモデルの学習・推論プロセスにおける計算リソースの使用状況を分析し、エネルギー消費を削減するための推奨設定や自動調整機能を提供します。
省電力AIチップセット
AI演算に特化し、従来の汎用プロセッサと比較して大幅に低い消費電力で高い処理能力を実現する半導体デバイスです。
モデル圧縮・量子化ツール
AIモデルのサイズを小さくし、計算に必要なリソースを削減することで、推論時のエネルギー消費を低減するソフトウェアツールです。
データセンターエネルギー管理システム
AIワークロードの電力消費を詳細に追跡・分析し、冷却システムを含めたデータセンター全体のエネルギー効率を最大化するソリューションです。
