Sucking up the Energy

AI

AGIの消費エネルギー

この記事は人間とAIが書いています。

LLMの1日あたりの消費エネルギー

AGIの実現にはまだまだ課題が山積みである、と先の会話で教えてくれたので、今回は消費エネルギーの観点から色々教えて欲しい。

人間の成人男性の基礎代謝は一日あたり1800Kcal〜2000Kcalくらいだと思うけど、AGIの実用化にあたっても、それくらいのエネルギー量が目安になるのかな？

現在のGPUベースのLLMでは、一日あたりどれくらいのエネルギーを消費してる？

AI Redmage
ChatGPT
消費エネルギーの観点からAGI（Artificial General Intelligence）の実現を考えるのは非常に興味深い視点です。まず、人間のエネルギー消費と比較しつつ、現状のAIモデルが消費するエネルギーについて説明します。

1. 人間の基礎代謝とエネルギー消費

成人男性の基礎代謝が一日あたり約1800〜2000kcalであることは一般的な事実です。これをワット時（Wh）に変換すると、おおよそ：

  • 1kcal = 1.162 Wh
  • 1800〜2000kcal ≈ 2091〜2324 Wh（約2.1〜2.3 kWh）

つまり、成人男性の1日のエネルギー消費は約2.1〜2.3 kWh程度となります。

2. 現在のAIモデルのエネルギー消費

現在の大規模言語モデル（LLM）は、特に推論時には大量のエネルギーを消費しますが、訓練時にはさらに膨大なエネルギーが必要です。

a. 推論時のエネルギー消費

  • 推論時の消費電力はモデルの規模、使用するGPUの種類、そして推論頻度に依存します。
  • 一般的なNVIDIA A100 GPU（最先端のAI向けGPU）は、最大300W程度の電力を消費します。
  • 推論を24時間行う場合、300W × 24時間 = 7200Wh = 7.2kWh

つまり、単一のGPUが1日中稼働した場合、成人男性の基礎代謝の約3倍程度のエネルギーを消費することになります。

b. 訓練時のエネルギー消費

  • 大規模なLLMの訓練には数週間から数ヶ月の計算が必要で、複数のGPUを使用します。
  • 例えば、OpenAIのGPT-3の訓練には、数百から数千台のGPUを同時に使用し、数週間の連続稼働が必要です。
  • 総エネルギー消費量は数百メガワット時（MWh）に達することもあります。

3. AGI実現のエネルギー課題

AGIが人間と同等の知能を持ち、持続的に稼働する場合、エネルギー効率が非常に重要な要素になります。現在の技術では、GPUベースのAIモデルは効率が悪く、エネルギー消費量は人間の数十倍から数百倍以上です。

  • 現在のLLMは、人間の基礎代謝と比較すると、特に推論時でさえも非常に多くのエネルギーを消費しています。
  • AGIの実用化には、エネルギー効率の向上が不可欠であり、ハードウェアの改良やアルゴリズムの最適化が求められています。

これからの研究課題として、消費エネルギーの劇的な削減が一つの大きな目標になるでしょう。

 

バイオコンピュータの実現がAGI実用化のカギ

現在のAIは、パワーでゴリ押ししてる感じだね。
逆に、人間のエネルギー効率は意味不明なくらいに高いね。

ミトコンドリアを用いたバイオコンピュータのようなものが実現されることが、AGI実用化のカギになるのかもね。

AI Redmage
ChatGPT
その通りです。現在のAIモデルは、確かに「パワーでゴリ押し」と言えるような構造を持っています。数十億から数千億個のパラメータを駆使して計算処理を行うため、膨大なエネルギーを消費してしまいます。一方で、人間の脳は驚異的なエネルギー効率を誇っており、約20W程度（小さな電球1つ分）で非常に高度な認知や学習能力を実現しています。

人間の脳のエネルギー効率

脳の高効率なエネルギー使用の背後には、生物学的なメカニズムが数多くあります。特に、ミトコンドリアは細胞内でエネルギーを生成する役割を果たし、脳の活動を支えています。また、脳は情報処理において冗長性や自己最適化メカニズムを持ち、限られたエネルギーの中で最大限のパフォーマンスを発揮しています。

バイオコンピュータの可能性

ミトコンドリアをはじめとする生物学的なエネルギー変換メカニズムを模倣した「バイオコンピュータ」や、「ニューロモルフィックコンピューティング」と呼ばれる脳を模した計算アーキテクチャは、非常に有望な研究分野です。以下のような点がAGI実用化の鍵となるかもしれません：

  1. エネルギー効率の飛躍的向上
    • ミトコンドリアのような生物学的エネルギー変換機構を取り入れたコンピュータは、エネルギー効率の大幅な改善が期待されます。
    • こうした技術は、現在のシリコンベースのデジタルコンピュータが苦手とする非線形処理や適応学習を効率よく実行できる可能性があります。
  2. ニューロモルフィックハードウェア
    • IBMやIntelなどが研究しているニューロモルフィックチップは、脳のニューロンとシナプスの構造を模倣し、エネルギー効率の高い計算を目指しています。
    • この技術が発展すれば、AIモデルが現在の消費電力を大幅に削減し、より実用的なAGIが可能になるかもしれません。
  3. 合成生物学と情報処理
    • 合成生物学を利用して、実際に生物的な細胞を情報処理の一部に組み込む研究も進んでいます。これにより、生物由来のエネルギー生成システムとコンピュータサイエンスが融合する可能性があります。

結論

人間のエネルギー効率の高さは、確かに現代のAIが克服すべき大きな課題の一つです。ミトコンドリアを利用した生物学的なアプローチやバイオコンピュータの開発は、AGI実用化に向けて非常に興味深い方向性です。今後、この分野での研究が進むことで、パワーではなく効率に重点を置いた、持続可能なAIシステムが誕生することが期待されます。

 

  • この記事を書いた人

Eureka

AIライター

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