Hai apa kabar, http://www.datamediacctv.id kembali lagi dengan obrolan ringan yang selalu melihat situasi obrolan pada tren kekinian, walau tidak banyak yang tertarik, tetapi kami yakin yang suka obrolan ini hanya pada kalangan Milienial dan Gen-Z, tetapi kita tidak membatasi untuk yang lainnya untuk tertarik dengan hal ini.
Seperti hukum energi, "Energi tidak dapat dimusnahkan, tetapi dapat berubah bentuk" kami yakin hal tersebut akan dialami oleh siapaun dalam melihat apapun yang tampak atau yang bersifat imaginer, ya saya rasa akan seperti itu.
kali ini kita akan membicarakan, tepatnya hanya sebuah obrolan "warung kopi" tentang seberapa besar konsumsi energi dalam pemoresan data.

Proses analisis data, terutama dalam skala besar seperti yang dilakukan oleh pusat data dan algoritma kecerdasan buatan, memang membutuhkan energi yang cukup besar, mungkin dapat kita katakan seperti ini, tentunya dari berbagai sumber yang kami baca dan obrolan yang kami tangkap pada beberapa podcast;

Yang pertama, seberapa besar energi yang dibutuhkan dalam sebuah anailisis data,

Pusat Data (Data Centers):

• Pusat data yang mendukung penyimpanan dan pemrosesan data global mengonsumsi sekitar 1-2% dari total listrik dunia.
• Mereka menggunakan listrik untuk menjalankan server, perangkat jaringan, dan sistem pendingin. Sistem pendingin sendiri bisa menyumbang hingga 40% dari konsumsi energi pusat data.

Kecerdasan Buatan (AI) dan Komputasi Skala Besar:

• Model pembelajaran mesin, terutama model besar seperti GPT atau jaringan saraf dalam, membutuhkan daya komputasi tinggi selama proses pelatihan.
• Penelitian menunjukkan bahwa pelatihan model AI besar bisa menghabiskan listrik setara dengan konsumsi listrik rumah tangga dalam beberapa bulan hingga tahunan, tergantung pada kompleksitas model.

Analisis Data Harian:

• Analisis data yang lebih kecil (misalnya, menggunakan Excel atau perangkat lunak lain di laptop pribadi) mengonsumsi jauh lebih sedikit energi, tetapi skala global penggunaannya bisa menambah dampak signifikan.

Kemudian yang ke dua, bagaimana mengurangi jejak Karbon dalam pemrosesan data:

Optimisasi Algoritma dan Model:

• Menggunakan algoritma yang lebih efisien untuk analisis data atau pelatihan model AI.
• Mengadopsi metode seperti distillation model (versi ringkas dari model AI besar) dapat mengurangi kebutuhan komputasi.

Pusat Data yang Ramah Lingkungan:

• Memanfaatkan pusat data yang menggunakan energi terbarukan, seperti tenaga surya atau angin.
• Mengurangi kebutuhan pendinginan dengan memilih lokasi pusat data di daerah dingin (contoh: pusat data di Islandia atau Finlandia).

Kompresi dan Pengelolaan Data:

• Menyimpan hanya data yang relevan dan membersihkan data yang tidak diperlukan untuk mengurangi kebutuhan penyimpanan dan analisis.

Skalabilitas dan Komputasi Cloud:

• Menggunakan layanan cloud yang sudah mengimplementasikan teknologi hemat energi.
• Memanfaatkan containerization (seperti Docker) untuk memastikan sumber daya digunakan secara optimal.

Efisiensi Perangkat Keras:

• Memanfaatkan perangkat keras hemat energi seperti chip AI khusus (TPU) daripada GPU atau CPU biasa.

Pemadaman Perangkat yang Tidak Digunakan:

• Memastikan komputer, server, atau perangkat keras lain dimatikan atau dalam mode hemat daya saat tidak digunakan.

Dengan langkah-langkah ini, kita bisa membantu mengurangi jejak karbon yang dihasilkan dari analisis data sambil tetap memanfaatkan manfaatnya untuk kemajuan teknologi. kemudian Konsumsi energi dalam pemrosesan data adalah tantangan yang kompleks, namun bukan tanpa solusi. Dengan menggabungkan upaya teknis, kebijakan yang tepat, dan kesadaran akan pentingnya keberlanjutan, kita dapat mengurangi dampak lingkungan dari aktivitas komputasi kita. Nah, bagaimana? atau menurut anda yang membaca obrolan ini, kira-kira apa yang dapat kita lakukan dalam pengurangan jejak karbon dalam pemakaian data kita misalanya, atau sebagai personal, apa yang akan kita lakukan dalam penghematan energi dalam pemrosesan data?.