L’intelligence artificielle (IA) occupe une place de plus en plus importante dans notre vie quotidienne, et son utilisation nécessite une puissance de calcul considérable. Cependant, cette exigence pose des défis considérables à notre infrastructure électrique, en particulier avec la montée en puissance des modèles linguistiques de grande taille (LLMs). En effet, la consommation électrique des centres de données est en constante augmentation pour répondre aux besoins croissants de l’IA générative.
Selon un rapport de McKinsey de janvier 2023, la consommation d’énergie des data centers sur le marché américain devrait passer de 17 gigawatts (GW) en 2017 à 35 GW d’ici 2030. Pour répondre à cette demande supplémentaire, l’équivalent de neuf barrages Hoover serait nécessaire. Les entreprises investissent massivement dans la modernisation des réseaux électriques vieillissants et dans des solutions d’énergie renouvelable pour répondre à ces besoins croissants.
Cependant, une approche novatrice consiste à améliorer l’efficacité énergétique des opérations d’inférence IA générative. La formation d’un seul LLM prend des mois et coûte des millions de dollars, nécessitant une consommation d’énergie considérable. Les data centers AI qui entraînent ces modèles consomment jusqu’à quatre fois plus d’électricité que ceux hébergeant des applications cloud, en grande partie en raison des GPU haute puissance nécessaires pour les opérations de traitement en parallèle.
La nécessité de refroidir ces GPU génère également des défis, obligeant à passer à des systèmes de refroidissement liquide plus intensifs. Cette surconsommation d’énergie et de ressources impose des limites aux infrastructures existantes, nécessitant des investissements supplémentaires pour les mettre à niveau et augmentant les besoins en connectivité réseau.
L’amélioration de l’efficacité énergétique dans les data centers peut être la clé pour surmonter ces défis. Plutôt que d’investir massivement dans la production d’électricité, il est crucial de repenser l’architecture des puces pour une plus grande efficacité de calcul. Une étude de Google de 2021 a montré qu’une architecture et un processeur plus efficaces peuvent réduire l’empreinte carbone d’un centre de données de 100 à 1 000 fois, offrant ainsi une solution beaucoup plus durable.
En repensant l’architecture des puces, il est possible de réduire la consommation d’énergie tout en augmentant la densité de calcul, ce qui permettrait de faire plus avec moins. Cette approche offrirait des avantages significatifs, tels que des coûts d’exploitation réduits, une consommation d’énergie moindre et une performance accrue, tout en contribuant à la réalisation des objectifs de réduction des émissions de carbone.
Ainsi, il est essentiel de privilégier une approche axée sur l’efficacité énergétique pour relever les défis liés à la consommation croissante d’électricité des data centers IA, tout en garantissant un avenir durable pour le secteur de l’IA générative.