डिजिटल माइंड को ठंडा रखना जरूरी
आए दिन चैट-जीपीटी को लेकर नई-नई बातें आती रहती हैं. एक नए अध्ययन में पाया गया है कि चैटजीपीटी और बार्ड जैसे एआई मॉडल के प्रशिक्षण में लाखों टन पानी की खपत होती है. चैटजीपीटी-3 को प्रशिक्षित करने में जितना पानी लगता है, उतना ही पानी 370 बीएमडब्ल्यू और 320 टेस्ला इलेक्ट्रिक कारों को बनाने में खर्च हो जाता है.।
इस की जानकारी “मेकिंग एआई लेस थर्टी“ नामक एक नए अध्ययन से जुटाई गई है. ओपनएआई के चैटजीपीटी और गूगल के बार्ड जैसे बड़े एआई मॉडल को प्रशिक्षित करते समय पानी की खपत के बारे में व्यापक शोध से मिली है. कोलोराडो रिवरसाइड विश्वविद्यालय और टेक्सास अर्लिंगटन विश्वविद्यालय के शोधकर्ता ने अध्ययन किया है. यह एआई प्रशिक्षण के पर्यावरणीय प्रभाव को मापता है और तुलना करता है, जिसके लिए भारी मात्रा में निरंतर बिजली और पानी की आवश्यकता होती है. डेटा केंद्रों को ठंडा करने के लिए पानी का उपयोग किया जाता है, जो उन्हें चालू रखने के लिए आवश्यक है.
शोधकर्ताओं द्वारा प्रस्तुत पानी की खपत के अनुमान के अनुसार, डपबतवेवजिए जिसकी व्चमद।प् के साथ भागीदारी है, ने अकेले ळच्ज्.3 के प्रशिक्षण में 185,000 गैलन पानी की खपत की. चीजों को परिप्रेक्ष्य में रखने के लिए, यह परमाणु रिएक्टर को ठंडा करने के लिए आवश्यक पानी की मात्रा के बराबर है.
शोध पत्र में उल्लेख किया गया है कि ओपनएआई ने जीपीटी-3 को प्रशिक्षित करते समय अपने यूएस-आधारित डेटा केंद्रों को ठंडा करने के लिए पर्याप्त पानी का उपयोग किया था कि वे 370 बीएमडब्ल्यू कारों या 320 टेस्ला इलेक्ट्रिक वाहनों का उत्पादन कर सकते थे. यह सिर्फ अच्छी पुरानी यूएसए स्थितियों में है। यदि उन्होंने यह प्रशिक्षण एशिया में अपने और भी बड़े डेटा केंद्रों में किया होता, तो वे संख्याएँ तीन गुना हो जातीं.
शोधपत्र में यह भी बताया गया है कि चैटजीपीटी को लगभग 20-50 सवालों और जवाबों की एक साधारण बातचीत के लिए 500 मिलीलीटर पानी की बोतल पीने की जरूरत होती है. माना कि पानी की 500 मिलीलीटर की बोतल बहुत अधिक नहीं कही जा सकती है, चैटजीपीटी के अरबों उपयोगकर्ताओं को देखते हुए इसका हिसाब लगाएं तब यह बहुत ही अधिक हो जाता है.
शोध पत्र में यह सवाल भी उठाए गए हैं कि पानी आखिर जाता कहाँ है? क्या यह हवा में गायब हो जाता है? खैर, पानी नदियों, झीलों और अन्य मीठे पानी के स्रोतों से आता है जिसकी निकासी किसी स्रोत से होती है. इस तरह से इस की “खपत“, है, जब डेटा सेंटर में वाष्पीकरण के माध्यम से पानी खो जाता है. इस तरह से पानी की निकासी और खपत के बीच अंतर होता है.
अध्ययन की चर्चा करता है, जहां से अधिकांश पानी का उपयोग होता है. लेकिन अच्छी बात यह है कि पानी हमेशा के लिए नहीं जाता है. इसके बजाय, यह कूलिंग टावरों के माध्यम से हवा में छोड़ दिया जाता है. हालांकि इसे बारिश के रूप में वापस लौटने में कुछ समय लगता है.
अब अगर ध्यान दें कि डेटा केंद्र किसी भी पानी का उपयोग नहीं कर सकते हैं, तो बैक्टीरिया और दूसरे हानिकारक किटाणुओं को रोकने के लिए इसे सुपर क्लीन और फ्रेश होना चाहिए. बड़ी मात्रा में बिजली का उत्पादन करने के लिए उपयोग किए जाने वाले सभी पानी के लिए केंद्र जिम्मेदार हैं
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रशिक्षण डेटा को संग्रहीत करने वाले डेटा केंद्रों को ठंडा करने के लिए पानी का कई तरह से उपयोग किया जाता है. उपयोग किए गए पानी की मात्रा कई कारकों पर निर्भर करती है, जिसमें डेटा सेंटर का स्थान और डिज़ाइन, उपयोग की जाने वाली शीतलन प्रणाली का प्रकार और क्षेत्र की जलवायु शामिल है. डेटा केंद्रों में उपयोग किए जाने वाले दो मुख्य प्रकार के कूलिंग सिस्टम में पानी का उपयोग किया जाता है- एयर-कूल्ड और वाटर-कूल्ड सिस्टम.
एयर-कूल्ड सिस्टम आमतौर पर सर्वर और उपकरण के आसपास हवा प्रसारित करने के लिए पंखे का उपयोग करते हैं. इसके विपरीत, वाटर-कूल्ड सिस्टम उपकरण से गर्मी को अवशोषित करने के लिए पानी का उपयोग करते हैं और इसे बाहरी कूलिंग टॉवर या चिलर में ले जाते हैं.
वाटर-कूल्ड सिस्टम आमतौर पर एयर-कूल्ड सिस्टम की तुलना में अधिक पानी की खपत करते हैं, लेकिन वे ऊर्जा की खपत के मामले में अधिक कुशल होते हैं और बेहतर कूलिंग प्रदर्शन प्रदान कर सकते हैं. वाटर-कूल्ड सिस्टम में उपयोग किए जाने वाले पानी की मात्रा सिस्टम के डिजाइन और जलवायु के आधार पर व्यापक रूप से भिन्न हो सकती है. कुछ डेटा केंद्र अपने पानी की खपत को कम करने के लिए पुनर्नवीनीकरण या पुनः दावा किए गए पानी का उपयोग करते हैं.
यह सोचना मूर्खता होगी कि इन तकनीकी दिग्गजों को इन प्रणालियों को चलाने के लिए आवश्यक अतिरिक्त पानी की खपत के बारे में पता नहीं है, खासकर जब से यह पहली और एकमात्र तकनीक नहीं है जो डेटा टावरों को ठंडा रखने के लिए पानी की मांग करती है, लेकिन एआई के आसपास बढ़ती निर्भरता और प्रमुखता की भविष्यवाणी के साथ, पर्यावरण के लिए बड़ा खतरा पैदा करने से पहले इन भारी प्रणालियों के जल पदचिह्न को कम करने और कम करने के लिए आवश्यक है.
प्रस्तुतिः मैगबुक