11月1日，韩国亚洲经济报道，在处理海量数据的过程中，人工智能 (AI) 计算系统正面临功耗和碳排放增加的问题。

  三星电子高级技术学院人工智能&软件研究中心负责人（执行副总裁）Chang-gyu Choi 在 1 日在线举行的“三星人工智能论坛 2021”活动的技术会议上发言中表示，这一点主题为“人工智能计算的能效方向”。

  Choi表示：“最近，人工智能技术正被应用于通过预测宇宙中暗物质的分布来解决缩短新药研发周期、发现新行星和恒星等科学挑战。在学习人工智能模型的过程中，它不可避免地导致电力消耗和碳排放量的增加，这是一个大问题。”

  根据Choi提供的数据，自然语言处理模型“GPT-3”大约有 1750 个变量，它使用 1.3GWh（千兆瓦时）的功率来训练它们一次。这相当于整个韩国大约1分钟消耗的电量。这个过程的碳排放量也相当于每天8.4万辆汽车的碳排放量，因此需要种植8500万棵松树来净化它。

  “电源效率是可持续人工智能计算和处理器内存之间可扩展性的关键。”Choi 说。同时，三星电子介绍了内存和存储设备的研发成果，旨在解决AI计算的算力和内存带宽差距问题。去年 2 月，可以同时处理数据存储和计算的 AI 存储器“HBM-PIM”就是一个典型例子。它是一种连续的内存处理产品，可最大限度地减少处理器和内存之间的数据移动，并有效利用内存内部的带宽。