在過去幾年，小編分享過很多桌上型電腦處理器和顯卡的對比，經常會談到功耗，經常會說某型號比某型號（或者上一代）的功耗降低了多少瓦。請參閱圖二，它是GeForce RTX 2060和GeForce RTX 4060的對比。
經常有些讀者因此對小編提出質疑和反駁：
桌上型電腦處理器和顯卡都是采用交流電供電，不像筆記電腦和智能電話那樣采用電池供電，不需要考慮續航的問題，因此對桌上型電腦處理器和功耗來說，功耗稍微降低一點沒有多大實際意義，完全是噱頭。
這種看法是非常片面，狹隘的，對於單個使用者來說的確如此，但是全球采用同款硬件的使用者可能有幾百萬甚至幾千萬。如果一個使用者功耗降低一點，全部都加在一起的話，節省下來的能源就很可觀了。
對於促進全球節能環保、綠色低碳來說，意義重大，所以，某款硬件的功耗相比上一代哪怕降低的振幅非常少，也同樣非常有意義，用古人的話來說，就是「」毋以善小而不為」。
本文的討論主題是功耗，但物件不是消費級計算器材，而是企業級計算器材。
大家都知道，構建大型AI套用需要建立數據中心，需要使用數萬，甚至數十萬塊以上的AI專用計算卡，而且是7天24小時不間斷執行，是地地道道的「電老虎」，據報道，ChatGPT現在每天所消耗的電力，足以為18000個美國普通家庭供電。
因此，對於企業級計算器材和數據中心來說，在保證效能滿足需求的同時，盡可能地降低功耗，意義非常重大。
降低功耗主要有硬件和軟件兩個層面的思路。硬件層面，可以改進芯片本身的設計，套用新材料和制造工藝，這是這些年業界一直在努力的方向，難度大、成本高。軟件層面，主要指的是最佳化各種演算法。
近日，美國BitEnergy AI公司研究團隊釋出了一篇論文（請參閱上圖），提出了一種新的演算法，可以將人工智能類運算的能耗降低95%，並不會影響計算的效能和精度。
AI類套用通常使用復數浮點乘法 （FPM）來處理非常大或非常小的數碼，需要以極高的精度執行計算，這是AI運算中最耗能的部份。
BitEnergy AI公司研究團隊的思路是不使用復數浮點乘法 （FPM），而是使用整數加法，可以達到接近復數浮點乘法 （FPM）運算的效果，BitEnergy AI公司研究人員聲稱，根據已進行的測試表明，該方法可降低約95%的電力需求。
不過這種方案有一個短板，它與目前主流的 AI計算硬件不相容，需要使用不同的硬件，但是這種新硬件並不復雜，BitEnergy AI公司聲稱目前已經設計、構建和測試完畢。
當然目前這只是，BitEnergy AI公司的一面之詞，尚未得到任何第三方權威機構的驗證。如果該方案最終透過了驗證，被證明為確實可行，那麽意義重大，套用前景將會非常廣泛。
尤其是在各類大型語言模型和復雜的AI系統中，可以大幅降低公司的電力營運成本，減少對能源的消耗，降低對環境所造成的負面影響，所以，這個訊息的後續發展是非常值得關註的。
小編將在第一時間分享更多相關最新動態和爆料，敬請關註。
