研究人員發現新方法減少雲端運算的有害影響：「我們針對預設淘汰進行研究」
根據Tech Xplore刊載的卡內基梅隆大學報告，研究人員發現了一種大幅減少雲端運算對環境影響的方法。報告指出，大學的科學家團隊創建了一個系統化方法來設計和部署他們稱之為GreenSKUs的方案，即「碳效能伺服器設計，旨在減少雲端的整體排放，同時提高其效率。」
研究人員還創建了一個名為GSF的創新框架，允許「雲端供應商系統化地做出明智的碳效能SKU設計和部署決策。」根據報告，團隊將GSF應用於Microsoft Azure的生產限制，理論上能減少該平台約10%的全球暖化污染。
這類解決方案可能在減少進入大氣的污染物方面發揮重大作用。根據報告，目前信息和通信技術約佔全球碳污染的2%至4%，如果不加以控制，這一比例預計將大幅上升。由於雲端運算的運作和製造影響，它在這方面的貢獻不小。
研究人員指出，像ChatGPT這樣的人工智能平台預計將成為污染上升的主要原因之一，因為它們運行需要大量能源。
卡內基梅隆大學研究的首席研究員、電氣和計算機工程博士生Jaylen Wang表示：「機器學習和大型語言模型如ChatGPT的興起，將使得有必要在雲端部署具有專用硬件的伺服器。」
公司和科學家正在尋找減少這種影響的方法。例如，德國的一個項目正在風力渦輪機內建造數據中心，以提高其可持續性。此外，微軟最近達成了一項協議，允許其利用核能為數據中心供電（值得注意的是，由於核廢料處理和過去的核事故，這一能源來源作為清潔能源仍具爭議性）。
同時，卡內基梅隆大學團隊還解決了與技術相關的另一個環境問題——預設淘汰，這導致了大量浪費。根據市場和消費者數據提供商Statista的研究，2022年全球產生了約6800萬噸電子廢物，預計到2030年將達到約9000萬噸。
根據日內瓦環境網絡，電子廢物對人類和環境有害，因為它是有毒的，不可生物降解，並在土壤、空氣、水和生物中積累。而預設淘汰導致的大量電子廢物，因頻繁生產新技術產品進一步加劇了全球變暖污染。
Wang表示：「在我們的工作中，我們針對預設淘汰進行研究，通過在我們的碳效能伺服器設計中重用退役的組件。尋找在計算領域中更長時間使用硬件的方法，是這項工作所激勵的。」
編輯評論：
這項研究揭示了雲端運算對環境的潛在影響，並提出了一個創新性的解決方案來應對。GreenSKUs和GSF框架的引入，不僅在技術上具有突破性，更重要的是，它們對於減少碳足跡的實際應用具有深遠意義。此外，這項研究強調了技術行業中的預設淘汰問題，這是一個長期以來被忽視但急需解決的問題。透過重用現有硬件，這不僅能減少電子廢物，還有助於延長設備的使用壽命，從而減少對新資源的需求。這些努力反映了技術與環境可持續性之間的平衡，對於未來的科技發展方向提供了重要的參考。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯
