Tại sao QH điện 8 cần bổ sung dự &#225;n điện!? Trong khi nhu cầu sd điện của hầu hết người d&#226;n kh&#244;ng tăng!?***


Ph&#225;t triển AI cần rất nhiều năng lượng điện v&#236; qu&#225; tr&#236;nh huấn luyện v&#224; triển khai m&#244; h&#236;nh AI đ&#242;i hỏi khối lượng t&#237;nh to&#225;n khổng lồ. Dưới đ&#226;y l&#224; c&#225;ch AI ti&#234;u tốn nguồn điện:

1. Huấn luyện m&#244; h&#236;nh AI
	•	Qu&#225; tr&#236;nh huấn luyện AI, đặc biệt l&#224; c&#225;c m&#244; h&#236;nh lớn như GPT hay DALL&#183;E, y&#234;u cầu h&#224;ng triệu đến h&#224;ng tỷ ph&#233;p t&#237;nh to&#225;n ma trận phức tạp.
	•	C&#225;c GPU (Graphics Processing Unit) v&#224; TPU (Tensor Processing Unit) chạy li&#234;n tục trong thời gian d&#224;i, đ&#244;i khi k&#233;o d&#224;i h&#224;ng tuần hoặc h&#224;ng th&#225;ng, ti&#234;u tốn h&#224;ng megawatt điện.
	•	V&#237; dụ: Một m&#244; h&#236;nh AI lớn c&#243; thể ti&#234;u tốn h&#224;ng trăm MWh (megawatt-giờ), tương đương lượng điện sử dụng của h&#224;ng ngh&#236;n hộ gia đ&#236;nh trong một năm.

2. Triển khai v&#224; sử dụng AI
	•	Sau khi huấn luyện, c&#225;c m&#244; h&#236;nh AI vẫn cần năng lượng để xử l&#253; c&#225;c truy vấn (inference).
	•	Mỗi khi người d&#249;ng gửi y&#234;u cầu đến AI (như nhập c&#226;u hỏi v&#224;o ChatGPT), hệ thống phải thực hiện nhiều ph&#233;p t&#237;nh để tạo ra c&#226;u trả lời.
	•	Đối với AI thời gian thực hoặc AI tr&#234;n đ&#225;m m&#226;y, trung t&#226;m dữ liệu phải lu&#244;n hoạt động, l&#224;m tăng mức ti&#234;u thụ điện.

3. Hệ thống l&#224;m m&#225;t trung t&#226;m dữ liệu
	•	C&#225;c GPU v&#224; TPU chạy li&#234;n tục tạo ra lượng nhiệt lớn, y&#234;u cầu hệ thống l&#224;m m&#225;t mạnh để duy tr&#236; hiệu suất v&#224; tr&#225;nh hỏng h&#243;c.
	•	Hệ thống l&#224;m m&#225;t (chẳng hạn như điều h&#242;a kh&#244;ng kh&#237; hoặc l&#224;m m&#225;t bằng chất lỏng) cũng ti&#234;u tốn một lượng điện đ&#225;ng kể.

4. Bảo tr&#236; v&#224; n&#226;ng cấp hệ thống
	•	C&#225;c trung t&#226;m dữ liệu AI li&#234;n tục n&#226;ng cấp phần cứng để duy tr&#236; hiệu suất v&#224; giảm ti&#234;u hao năng lượng.
	•	Qu&#225; tr&#236;nh n&#224;y bao gồm sản xuất v&#224; thay thế chip, ổ cứng, hệ thống lưu trữ dữ liệu, vốn cũng ti&#234;u tốn t&#224;i nguy&#234;n điện v&#224; g&#226;y t&#225;c động đến m&#244;i trường.

Hướng giảm thiểu ti&#234;u thụ điện của AI
	•	Sử dụng phần cứng tiết kiệm năng lượng: Nhiều c&#244;ng ty đang ph&#225;t triển c&#225;c GPU v&#224; TPU hiệu quả hơn để giảm điện năng ti&#234;u thụ.
	•	Tối ưu h&#243;a thuật to&#225;n AI: C&#225;c m&#244; h&#236;nh nhỏ gọn hơn c&#243; thể mang lại hiệu suất tốt m&#224; kh&#244;ng cần sức mạnh t&#237;nh to&#225;n khổng lồ.
	•	Sử dụng năng lượng t&#225;i tạo: Một số trung t&#226;m dữ liệu AI đang chuyển sang điện mặt trời, gi&#243; để giảm t&#225;c động m&#244;i trường.
	•	Tăng cường l&#224;m m&#225;t tự nhi&#234;n: C&#225;c trung t&#226;m dữ liệu ở v&#249;ng kh&#237; hậu lạnh c&#243; thể tận dụng kh&#244;ng kh&#237; b&#234;n ngo&#224;i để giảm chi ph&#237; l&#224;m m&#225;t.

T&#243;m lại, AI ti&#234;u tốn nhiều điện v&#236; n&#243; đ&#242;i hỏi t&#237;nh to&#225;n mạnh mẽ v&#224; duy tr&#236; hệ thống hoạt động li&#234;n tục. Tuy nhi&#234;n, c&#225;c giải ph&#225;p tiết kiệm năng lượng đang được nghi&#234;n cứu để giảm thiểu t&#225;c động n&#224;y.

Tại sao QH điện 8 cần bổ sung dự án điện!? Trong khi nhu cầu sd điện của hầu hết người dân không tăng!?***


Phát triển AI cần rất nhiều năng lượng điện vì quá trình huấn luyện và triển khai mô hình AI đòi hỏi khối lượng tính toán khổng lồ. Dưới đây là cách AI tiêu tốn nguồn điện:

1. Huấn luyện mô hình AI
	•	Quá trình huấn luyện AI, đặc biệt là các mô hình lớn như GPT hay DALL·E, yêu cầu hàng triệu đến hàng tỷ phép tính toán ma trận phức tạp.
	•	Các GPU (Graphics Processing Unit) và TPU (Tensor Processing Unit) chạy liên tục trong thời gian dài, đôi khi kéo dài hàng tuần hoặc hàng tháng, tiêu tốn hàng megawatt điện.
	•	Ví dụ: Một mô hình AI lớn có thể tiêu tốn hàng trăm MWh (megawatt-giờ), tương đương lượng điện sử dụng của hàng nghìn hộ gia đình trong một năm.

2. Triển khai và sử dụng AI
	•	Sau khi huấn luyện, các mô hình AI vẫn cần năng lượng để xử lý các truy vấn (inference).
	•	Mỗi khi người dùng gửi yêu cầu đến AI (như nhập câu hỏi vào ChatGPT), hệ thống phải thực hiện nhiều phép tính để tạo ra câu trả lời.
	•	Đối với AI thời gian thực hoặc AI trên đám mây, trung tâm dữ liệu phải luôn hoạt động, làm tăng mức tiêu thụ điện.

3. Hệ thống làm mát trung tâm dữ liệu
	•	Các GPU và TPU chạy liên tục tạo ra lượng nhiệt lớn, yêu cầu hệ thống làm mát mạnh để duy trì hiệu suất và tránh hỏng hóc.
	•	Hệ thống làm mát (chẳng hạn như điều hòa không khí hoặc làm mát bằng chất lỏng) cũng tiêu tốn một lượng điện đáng kể.

4. Bảo trì và nâng cấp hệ thống
	•	Các trung tâm dữ liệu AI liên tục nâng cấp phần cứng để duy trì hiệu suất và giảm tiêu hao năng lượng.
	•	Quá trình này bao gồm sản xuất và thay thế chip, ổ cứng, hệ thống lưu trữ dữ liệu, vốn cũng tiêu tốn tài nguyên điện và gây tác động đến môi trường.

Hướng giảm thiểu tiêu thụ điện của AI
	•	Sử dụng phần cứng tiết kiệm năng lượng: Nhiều công ty đang phát triển các GPU và TPU hiệu quả hơn để giảm điện năng tiêu thụ.
	•	Tối ưu hóa thuật toán AI: Các mô hình nhỏ gọn hơn có thể mang lại hiệu suất tốt mà không cần sức mạnh tính toán khổng lồ.
	•	Sử dụng năng lượng tái tạo: Một số trung tâm dữ liệu AI đang chuyển sang điện mặt trời, gió để giảm tác động môi trường.
	•	Tăng cường làm mát tự nhiên: Các trung tâm dữ liệu ở vùng khí hậu lạnh có thể tận dụng không khí bên ngoài để giảm chi phí làm mát.

Tóm lại, AI tiêu tốn nhiều điện vì nó đòi hỏi tính toán mạnh mẽ và duy trì hệ thống hoạt động liên tục. Tuy nhiên, các giải pháp tiết kiệm năng lượng đang được nghiên cứu để giảm thiểu tác động này.