Գիտնականները մշակել են գերարագ մագնիսական դաշտի իմպուլսների հիշողության համակարգ՝ AI տվյալների կենտրոնների էներգիայի սպառումը կրճատելու համար
Էդինբուրգի համալսարանի հետազոտողները մշակել են մագնիսական հիշողության նոր մեթոդ, որը կարող է զգալիորեն նվազեցնել AI տվյալների կենտրոնների էներգիայի սպառումը: Օգտագործելով գերարագ մագնիսական դաշտի իմպուլսներ՝ ավանդական էներգատար մեթոդների փոխարեն, թիմը պնդում է, որ կարող է էներգիայի սպառումը կրճատել մինչև 100 անգամ: Advanced Materials ամսագրում հրապարակված ուսումնասիրությունը ցույց է տալիս, որ այս մոտեցումը կարող է օգնել մեղմել արագ զարգացող AI արդյունաբերության շրջակա միջավայրի վրա ազդեցությունը: Թեև հետազոտությունը ներկայումս տեսական է, հեղինակները կարծում են, որ այս շրջանակը կարող է հարմարեցվել էլեկտրական հոսանքների և գերարագ լազերային իմպուլսների համար՝ հեղափոխելով տվյալների պահպանման ապագա տեխնոլոգիաները: Չնայած գործնական կիրառումը դեռ երկար ճանապարհ ունի, այս բեկումը հույս է տալիս դեպի ավելի կայուն հաշվողական ենթակառուցվածքներ և գլոբալ տվյալների մշակման հետ կապված ածխածնային հետքի կրճատում:
This is a summary. Read the full article at the original source:
TechRadarԿապակցված
Հարավային Կորեան և ԱՄՆ-ը բանակցում են 22 միլիարդ դոլար արժողությամբ Տեխասի գազային էլեկտրակայանի շուրջ՝ AI տվյալների կենտրոնների համար
Տեղեկությունների համաձայն՝ Հարավային Կորեան կարող է 22,3 միլիարդ դոլար ներդնել Տեխասի Էնսինալ քաղաքում 6,3 ԳՎտ հզորությամբ բնական գազի էլեկտրակայան կա…
Ամերիկացի բեռնատարների վարորդները օգտվում են AI տվյալների կենտրոնների բումից, և հենց դա է պատճառը, որ նրանք չեն կիսում ամերիկացիների մեծամասնության կարծիքը
ԱՄՆ-ում AI տվյալների կենտրոնների արագ ընդլայնումը զգալի, թեև ժամանակավոր տնտեսական խթան է հանդիսացել ամերիկյան բեռնափոխադրումների ոլորտի համար: Քանի ո…
Եվրոպական ընկերությունների գրեթե 90%-ը օգտագործում է Cloudflare-ը CDN-ի համար
Եվրոպական թվային ենթակառուցվածքների վերջին վերլուծությունը ցույց է տալիս բովանդակության առաքման ցանցերի (CDN) շուկայում կենտրոնացվածության բարձր մակար…