在过去几年，小编分享过很多台式机处理器和显卡的对比，经常会谈到功耗，经常会说某型号比某型号（或者上一代）的功耗降低了多少瓦。请参阅图二，它是GeForce RTX 2060和GeForce RTX 4060的对比。
经常有些读者因此对小编提出质疑和反驳：
台式机处理器和显卡都是采用交流电供电，不像笔记本电脑和智能手机那样采用电池供电，不需要考虑续航的问题，因此对台式机处理器和功耗来说，功耗稍微降低一点没有多大实际意义，完全是噱头。
这种看法是非常片面，狭隘的，对于单个用户来说的确如此，但是全球采用同款硬件的用户可能有几百万甚至几千万。如果一个用户功耗降低一点，全部都加在一起的话，节省下来的能源就很可观了。
对于促进全球节能环保、绿色低碳来说，意义重大，所以，某款硬件的功耗相比上一代哪怕降低的幅度非常少，也同样非常有意义，用古人的话来说，就是「」毋以善小而不为」。
本文的讨论主题是功耗，但对象不是消费级计算设备，而是企业级计算设备。
大家都知道，构建大型AI应用需要建立数据中心，需要使用数万，甚至数十万块以上的AI专用计算卡，而且是7天24小时不间断运行，是地地道道的「电老虎」，据报道，ChatGPT现在每天所消耗的电力，足以为18000个美国普通家庭供电。
因此，对于企业级计算设备和数据中心来说，在保证性能满足需求的同时，尽可能地降低功耗，意义非常重大。
降低功耗主要有硬件和软件两个层面的思路。硬件层面，可以改进芯片本身的设计，应用新材料和制造工艺，这是这些年业界一直在努力的方向，难度大、成本高。软件层面，主要指的是优化各种算法。
近日，美国BitEnergy AI公司研究团队发布了一篇论文（请参阅上图），提出了一种新的算法，可以将人工智能类运算的能耗降低95%，并不会影响计算的性能和精度。
AI类应用通常使用复数浮点乘法 （FPM）来处理非常大或非常小的数字，需要以极高的精度执行计算，这是AI运算中最耗能的部分。
BitEnergy AI公司研究团队的思路是不使用复数浮点乘法 （FPM），而是使用整数加法，可以达到接近复数浮点乘法 （FPM）运算的效果，BitEnergy AI公司研究人员声称，根据已进行的测试表明，该方法可降低约95%的电力需求。
不过这种方案有一个短板，它与目前主流的 AI计算硬件不兼容，需要使用不同的硬件，但是这种新硬件并不复杂，BitEnergy AI公司声称目前已经设计、构建和测试完毕。
当然目前这只是，BitEnergy AI公司的一面之词，尚未得到任何第三方权威机构的验证。如果该方案最终通过了验证，被证明为确实可行，那么意义重大，应用前景将会非常广泛。
尤其是在各类大型语言模型和复杂的AI系统中，可以大幅降低公司的电力运营成本，减少对能源的消耗，降低对环境所造成的负面影响，所以，这个消息的后续发展是非常值得关注的。
小编将在第一时间分享更多相关最新动态和爆料，敬请关注。
