У победы машины есть сторона, о которой говорят реже алгоритма. Человек за доской работает примерно на сотне ватт и не может прибавить: этот потолок поставлен физиологией и не двигается с 1979 года. Машинная сторона за те же сорок четыре года прошла путь от шкафа PDP-10 до девяноста серверов и обратно до двух процессоров. Термодинамическая несоразмерность реальна, и её стоит показать.
Показать честно труднее, чем кажется. Ходовое сравнение устроено всегда одинаково: у человека берут двадцать ватт мозга, у машины — потребление всего зала вместе с охлаждением, а иногда ещё и энергию обучения, которая к сыгранной партии отношения не имеет. Выходит отношение в десятки тысяч раз, и оно не измеряет ничего: обе величины выбраны так, чтобы оно вышло больше. Двадцать ватт мозга против ватт от розетки — это не сравнение, а выбор ответа.
Поэтому здесь у каждого числа стоит граница системы, метка достоверности и способ, которым оно получено, а человек идёт тремя линиями вместо одной. Энергия обучения нигде не складывается с энергией партии и не стоит с ней в одном ряду. И 8 величин из 22 не имеют числа вовсе: на их месте написано, чего именно нет и почему. Это тоже результат.
Мозг взрослого в покое. Нижняя физиологическая граница, а не цена одного хода.
Двадцать ватт — не показание прибора, а пересчёт, и сходятся к нему два независимых пути. Первый: Райхл и Гуснард (PNAS, 2002) пишут, что мозг составляет около 2 % массы тела и потребляет около 20 % кислорода и калорий организма; 20 % от основного обмена взрослого (см. строку body_resting, 60–90 Вт) дают 12–18 Вт, а от обмена сидящего человека (100–125 Вт) — 20–25 Вт. Второй, более прямой: классические измерения мозгового кровотока методом Кети — Шмидта дают потребление кислорода мозгом 3,3–4,0 мл на 100 г в минуту (Соколов и др., 1955). При массе мозга около 1400 г это 46–56 мл кислорода в минуту; при энергетическом эквиваленте кислорода около 20,9 Дж/мл получается 16–20 Вт. Оба пути дают 16–21 Вт, и 20 — округление к верхнему краю. Метка M этому числу не полагается: измеряли потребление кислорода, а не ватты.
Источники: M. E. Raichle, D. A. Gusnard, Appraising the brain's energy budget (мозг — около 2 % массы тела и около 20 % потребляемых организмом кислорода и калорий; скорость поразительно постоянна при разной умственной и двигательной активности), 2002 арх. · L. Sokoloff, R. Mangold, R. L. Wechsler, C. Kennedy, S. S. Kety, The Effect of Mental Arithmetic on Cerebral Circulation and Metabolism (13 испытуемых; при устном счёте меняется ЭЭГ, растут пульс и давление, а мозговой кровоток и потребление кислорода мозгом не меняются; контрольное CMRO₂ 3,3–4,0 мл O₂ на 100 г в минуту), 1955 арх.
Весь организм в покое — основной обмен. Взрослый лёжа, натощак, в тепловом комфорте.
Пересчёт из килокалорий в сутки. Одна ккал/сутки = 4184 Дж / 86 400 с = 0,04843 Вт. Уравнение Миффлина — Сент-Джиора (1990), принятое сегодня как рабочий стандарт вместо Харриса — Бенедикта: мужчина 70 кг, 175 см, 40 лет — 1599 ккал/сутки, то есть 77 Вт; мужчина 80 кг, 180 см, 30 лет — 1780 ккал/сутки, 86 Вт; женщина 60 кг, 162 см, 40 лет — 1252 ккал/сутки, 61 Вт. Отсюда диапазон 60–90 Вт, покрывающий взрослых обоих полов обычного сложения. Это лёжа и натощак; человек, сидящий за доской, тратит больше — см. следующую строку.
Источники: M. D. Mifflin, S. T. St Jeor, L. A. Hill, B. J. Scott, S. A. Daugherty, Y. O. Koh, A new predictive equation for resting energy expenditure in healthy individuals (уравнение Миффлина — Сент-Джиора), 1990 арх.
Человек, сидящий за доской. Именно эту величину честно ставить против ватт машины, если уж ставить.
Из таблиц метаболической теплопродукции, на которых стоят стандарты теплового комфорта: ISO 8996 и ASHRAE 55. Единица «мет» определена как 58,2 Вт на квадратный метр поверхности тела и означает человека, сидящего в покое в тепловом нейтралитете. Стандартный взрослый — 70 кг, 175 см, площадь поверхности по Дюбуа 1,8 м². Отсюда: сидит спокойно, 1,0 мет — 105 Вт; сидит и работает (офисная деятельность), 1,2 мет — 126 Вт. Это полная теплопродукция тела, а не доля мозга. Оговорка: таблицы ISO и ASHRAE восходят к обзору Пассмора и Дурнина 1967 года и с тех пор не пересматривались. Разброс, который называют советники, — «70–100» и «100–120» — это не спор, а два разных определения: первое — основной обмен, второе — сидящий человек. А вот «150–300 Вт» для сидящего неверно: по тем же таблицам 150–210 Вт — это стояние и лёгкая физическая работа, а 300 Вт — ходьба.
Источники: International Organization for Standardization, ISO 8996: Ergonomics of the thermal environment — Determination of metabolic rate (таблицы метаболической теплопродукции по видам деятельности; 1 мет = 58,2 Вт/м²), 2021 арх. · ASHRAE, ANSI/ASHRAE Standard 55: Thermal Environmental Conditions for Human Occupancy (таблица метаболических коэффициентов: сидит спокойно 1,0 мет, сидячая офисная работа 1,2 мет; стандартный взрослый — площадь поверхности по Дюбуа 1,8 м²), 2023 арх.
Прирост от напряжённой умственной работы. Надёжного числа нет, и это само по себе результат: прирост мал настолько, что его трудно измерить.
Самая прямая проверка сделана семьдесят лет назад и до сих пор не опровергнута. Соколов, Мангольд, Векслер, Кеннеди и Кети (Journal of Clinical Investigation, 1955) измерили кровоток и потребление кислорода мозгом у 13 человек в покое и во время устного счёта. Электроэнцефалограмма во время счёта менялась явно — сдвиг к низкоамплитудному высокочастотному ритму, — пульс и артериальное давление росли, а потребление кислорода мозгом не изменилось: в их формулировке значения контроля и счёта были идентичны. Авторы прямо пишут вывод, ради которого эту работу стоит помнить: ни степень умственной активности, ни картина ЭЭГ не коррелируют с общим потреблением кислорода мозгом.
Современная визуализация не отменила этого, а уточнила: локально кровоток в работающей зоне растёт заметно, но по мозгу в целом прирост, вызванный задачей, обычно меньше 5 % от базового уровня (Райхл и Минтун, Annual Review of Neuroscience, 2006). Пять процентов от 20 Вт — это меньше одного ватта, и это верхняя граница, а не измерение.
Чего здесь нет и не будет: цифры «гроссмейстер сжигает 6000 килокалорий в день». Она пошла из статьи ESPN 2019 года со ссылкой на Роберта Сапольски и восходит к утроенной частоте дыхания, умноженной на 2000 ккал. Ни один калориметр в этой цепочке не участвовал. Что при напряжённой игре действительно растёт — это симпатическая активация: пульс, давление, дыхание, мышечный тонус. Она поднимает расход всего тела, а не мозга, и величина этого подъёма для шахматного матча не опубликована.
Источники: L. Sokoloff, R. Mangold, R. L. Wechsler, C. Kennedy, S. S. Kety, The Effect of Mental Arithmetic on Cerebral Circulation and Metabolism (13 испытуемых; при устном счёте меняется ЭЭГ, растут пульс и давление, а мозговой кровоток и потребление кислорода мозгом не меняются; контрольное CMRO₂ 3,3–4,0 мл O₂ на 100 г в минуту), 1955 арх. · M. E. Raichle, M. A. Mintun, Brain Work and Brain Imaging (прирост энергопотребления мозга, вызванный задачей, мал относительно базового уровня — обычно менее 5 %), 2006 арх. · Aishwarya Kumar, The grandmaster diet: How to lose weight while barely moving (источник цифры «6000 килокалорий в день», со ссылкой на Роберта Сапольски; калориметрии в основе нет), 2019 арх. · Andrew Gelman, About that bogus claim that «chess grandmasters» burn 6000 calories per day (разбор происхождения цифры: измерения дыхания у 11 обычных игроков, максимум выдан за среднее, умножено на 2000 ккал), 2025 арх.
Для утверждения «мозг потребляет около 20 ватт» правильный источник — Райхл и Гуснард, PNAS 99(16), 2002. Их комментарий прямо говорит нужное: мозг — около 2 % массы тела и около 20 % кислорода и калорий организма, причём скорость эта поразительно постоянна при любой умственной и двигательной активности. Именно из этой доли получаются двадцать ватт.
Эттвелл и Лафлин (Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism, 21, 2001) отвечают на другой вопрос — не сколько, а на что. Это поэлементный бюджет сигнализации в сером веществе грызуна, посчитанный снизу вверх из анатомии и физиологии: потенциалы действия — 47 % АТФ, постсинаптические эффекты глутамата — 34 %, поддержание потенциала покоя — 13 %, рециклирование глутамата — 3 %. Ни человека, ни ватт, ни целого мозга в этой работе нет. Ссылаться на неё в подписи «мозг = 20 Вт» — подмена: работа про распределение, а не про сумму, и не про наш вид.
Вердикт: 20 Вт — Райхл и Гуснард 2002. Эттвелл и Лафлин 2001 оставить там, где речь о том, куда мозг девает энергию, — там она первоисточник и незаменима. В cards.js карточка brain-20-watts подписана неверно.
На любом графике человек идёт минимум двумя линиями: мозг (20 Вт) и человек за доской (105–126 Вт). Одна линия против ватт машины — это не сравнение, а выбор ответа. И обе линии всё равно несравнимы с машинными: у машины в счёт не идёт обучение, у человека — двадцать лет, за которые он научился играть.
Прямое измерение именно этой величины, с опубликованной методикой. Если источник не говорит, где стоял ваттметр, это не M.
Официальная спецификация производителя: TDP, прайс-лист, даташит. Заявлено, но не измерено в этой конкретной установке.
Число выведено из конфигурации: TDP на количество, время партии, машина того же класса. Как именно — сказано в поле method.
Годится только для масштаба — вдесятеро, всто раз, — но не для точного сравнения двух чисел между собой.
На графике эта разница видна без раскрытия: реконструкция рисуется сплошной отметкой с засечками, порядок величины — бледной полосой без них, а метка со знаком вопроса обводится пунктиром. Точкой рисуется только то, у чего в наборе стоит одно число; всё остальное — полосой от края до края.
Все числа и все границы — из систем сайта; способ получения каждого написан под ним в разделе ниже. Горизонтальная ось неравномерна: это девять колонок в порядке лет, а не шкала времени. Верхняя и средняя панели нарисованы в одном масштабе (декада всюду одной высоты), но это разные величины, и складывать их нельзя.
У всякого ваттного числа два вопроса, и ответить надо на оба. Первый: где проведена граница системы — по кремнию, по серверам, по розетке или по всему залу вместе с охлаждением. Между крайними ответами разница в разы, и цитируют обычно тот, который выгоден говорящему. Второй: какое время посчитано — партия или обучение. Здесь разница уже в порядки.
В наборе шесть значений scope, и у каждой записи стоит ровно то, что удалось закрепить источником. Пустых мест больше всего именно у розетки и у здания — то есть у тех двух границ, которые чаще всего называют вслух.
граница системы
Рассеиваемая мощность кремния: процессоры и ускорители и больше ничего. Ни памяти, ни дисков, ни сети, ни потерь блоков питания, ни охлаждения.
Серверы целиком — кремний вместе с памятью, дисками и блоками питания, — но без того, что стоит в зале вокруг них.
Что установка тянет из сети целиком. В этом наборе таких измерений почти нет: это та величина, которую все цитируют и никто не публиковал.
Установка вместе с охлаждением, источниками бесперебойного питания и всем прочим, что работает ради неё в зале.
какое время
Железо, занятое собственно игрой, пока она идёт. Здесь это паспортная мощность процессоров, которые считали ход, — граница узкая, время короткое.
Что ушло на то, чтобы система научилась играть, — до матча и вне его. Складывать это с партией нельзя: обучение случилось один раз, партия идёт каждый раз, и порядки величин у них разные.
Почти все машинные числа здесь — ватты, то есть мощность, а не энергия: чтобы получить джоули, нужно знать, сколько времени машина считала, и почти нигде это не опубликовано. Исключение одно — Pluribus. Для него известны и мощность процессоров, и средний темп решения, и в записи стоит готовая величина «джоулей на раздачу». Разделив её на мощность, получаем время, из которого она собрана, — и то же время можно приложить к человеку.
Два отношения из одних и тех же машинных джоулей: против человека за доской и против одного мозга. Между ними — впятеро-вшестеро, и это и есть цена выбора человеческой линии. Никакой новой физики между двумя строчками нет, изменилось только то, что посчитали с человеческой стороны.
И даже это сравнение неполно с обеих сторон. У машины 240 ватт — паспортная мощность двух процессоров, без памяти, диска и потерь блока питания; настоящая розетка была выше. У человека 105–126 ватт — теплопродукция всего тела, а не работа мозга. В машинные джоули не входит обучение, в человеческие — годы, за которые он научился играть в покер. Число выше честно ровно в тех границах, в которых оно посчитано, и ни на шаг дальше.
Секунды не вписаны, а получены делением: в записи Pluribus стоят и мощность, и джоули на раздачу, их частное и есть темп. Человеческие ватты — из строк «человек за доской» и «мозг в покое» выше, с их собственными метками достоверности.
Источники: N. Brown, T. Sandholm, Superhuman AI for multiplayer poker (с. 887: чертёж стратегии — 8 суток на 64-ядерном сервере, 12 400 ядрочасов, менее 512 ГБ памяти, «about $144 to produce» по спотовым облачным ценам; игра — два Intel Haswell E5-2695 v3 и менее 128 ГБ; поиск в подыгре 1–33 с, в среднем 20 с на раздачу против собственных копий), 2019 арх. · Intel, Intel Xeon Processor E5-2695 v3 (35M Cache, 2.30 GHz) — Product Specifications: 14 ядер, 28 потоков, база 2,30 ГГц, турбо 3,30 ГГц, 22 нм, TDP 120 Вт, выпуск Q3 2014, 2014 арх.
Deep Blue: 6,8 киловатта, у которых нет первоисточника
1997 · шахматы · только чипы 1 380 Вт · розетка — числа нет
«Deep Blue потреблял 6,8 киловатта» — фраза, которую легко найти в десятках мест и ни в одном первоисточнике. Её нет ни у Сюя, который проектировал шахматный чип, ни у Кэмпбелла с соавторами, ни в BYTE 1997 года, ни на страницах IBM. Поиск по точной строке не даёт происхождения — а числу без происхождения нельзя приписать метку «измерено» ни при каких условиях.
Что известно твёрдо: чип рассеивал около ватта, чипов было 480, узловых процессоров — тридцать по тридцать ватт. Сложение даёт 1 380 Вт кремния, и это пол, а не потолок: памяти, дисков, коммутатора SP, потерь блоков питания и охлаждения в нём нет. Сколько установка брала из розетки, не публиковал никто. Пустая клетка в колонке 1997 года — это и есть ответ, и он точнее любого правдоподобного числа.
AlphaGo: мегаватт, посчитанный по чужой машине
2016 · го · только чипы 1 920 Вт · узлы 4,6–10,3 кВт · розетка — числа нет
«AlphaGo — мегаватт, Ли Седоль — двадцать ватт» — самое цитируемое энергетическое сравнение в этой теме. Оно родилось в блоге во время матча: автор взял 1920 процессоров и 280 видеокарт из таблицы масштабируемости статьи 2016 года, положил по двести ватт на каждый элемент и получил около мегаватта. Источника для «двухсот ватт на штуку» он не приводит.
Но главное не в этом. Та конфигурация против Ли Седоля не играла: в Сеуле стояли 48 тензорных процессоров первого поколения. По измеренному потреблению кристалла под нагрузкой это 1 920 Вт кремния; вместе с серверами, в которых они стояли, — 4,6–10,3 кВт. Мегаватт — оценка другой машины, а двадцать ватт — нижняя из трёх человеческих линий. Отношение «в пятьдесят тысяч раз» получено умножением двух самых выгодных концов.
Libratus и Pluribus: кривая, которая пошла вниз
2017 · покер · партия 12–144 кВт · обучение 47 кВт → 2019 · покер · партия 240 Вт
Две системы одной лаборатории и одного автора, две победы над профессионалами в покере, между ними два года. В 2017-м Libratus занимал около шестисот узлов суперкомпьютера: 12–144 кВт только по процессорам, плюс отдельно посчитанный «чертёж» стратегии — 47 кВт, работавшие неделями.
В 2019-м Pluribus играл на двух процессорах — 240 Вт, — а его обучение уместилось в один сервер и восемь суток. В ядрочасах разница ещё нагляднее: около шести миллионов на один только чертёж Libratus против двенадцати тысяч четырёхсот у Pluribus. Машинная кривая в этой теме не только растёт, и любой довод, построенный на её росте, обязан объяснить этот шаг.
Watson: паспортный потолок, умноженный на девяносто
2011 · викторина · узлы 175,5 кВт · здание — числа нет
175,5 кВт — самое большое число на этой странице, и оно реконструкция, а не показание прибора. IBM публикует предельное потребление одного сервера Power 750 Express в таблице рабочих условий; оно умножено на 90 серверов. Это потолок полностью нагруженной машины: реальная нагрузка во время игры была ниже, насколько — IBM не сообщала.
И это ещё не здание. Охлаждения зала, источников бесперебойного питания и внешних дисковых полок в числе нет, а замера всей установки не публиковали ни IBM, ни независимые наблюдатели. Ходящие по сети оценки в 80 и 200 киловатт к проверяемому источнику не сводятся, и здесь их нет.
KataGo: человек выиграл, а ватт нет
2023 · го · партия — числа нет · обучение 8,4–13,8 кВт
Единственный случай в этом наборе, где человек победил, — и единственный, где о машинной стороне партии не известно ничего. Партии шли на публичном сервере KGS, на чужих машинах; какое железо крутило программу, не сообщает ни статья, ни сайт проекта. Единственная измеримая величина со стороны машины — сто тысяч просмотров на ход, и это работа, а не ватты. Подставить сюда мощность правдоподобной видеокарты значило бы выдумать число.
Зато известна цена обучения — и она относится не к партии, а к тому, что было до неё: 8,4–13,8 кВт на ускорителях, пока обучалась сама KataGo, и отдельно — обучение атакующей стратегии, той самой, которой человек потом выиграл. Единственные ватты, которые можно назвать рядом с человеческой победой, — это цена поиска стратегии, а не цена игры.
PDP-10 в Карнеги — Меллон, соединённый со залом в Монте-Карло по спутниковому каналу; ходы показывал робот «Гаммоноид». Конкретная модель процессора (KA10, KI10 или KL10) в источниках не названа: по списку серийных номеров DEC за университетом числились и KA10 (CMU-B, CMU-D), и KL10 (CMU-A — DECsystem-1080, CMU-C — KL2060). Машина была разделяемой, партия занимала долю ресурсов, а не всю установку. P?
Границы диапазона — потребление процессорных шкафов PDP-10 по документации DEC, сведённое в разборе сообщества: KA10 около 4300 Вт, KL10 около 19 800 Вт. Какая из машин CMU считала эту партию, установить не удалось, поэтому это разброс по классу, а не число конкретной установки.
Источники: участники группы pidp-10, цифры сведены из документации DEC на bitsavers, Crowdfunding the PiDP-10 (and its size issues) — обсуждение потребления PDP-10 арх.
Нижняя граница — процессорный шкаф KA10 (4300 Вт) плюс один модуль памяти MH10 (2400 Вт). Верхняя — оценка минимальной системы на KL10 из того же разбора: процессор, фронтенд, один модуль памяти и один дисковый привод дают около 30 кВт. Охлаждение зала сюда не входит. Отнести всё потребление разделяемой машины к одной партии нард нельзя: доля неизвестна.
Источники: участники группы pidp-10, цифры сведены из документации DEC на bitsavers, Crowdfunding the PiDP-10 (and its size issues) — обсуждение потребления PDP-10 арх.
Один SMP-сервер Silicon Graphics Challenge. Страница проекта Chinook называет 18 процессоров, 1 ГБ оперативной памяти и 10 ГБ диска; пресс-релиз самой SGI за 1994 год — Challenge XL с 16 процессорами, 1 ГБ памяти и пятью дисками по 2 ГБ. Расхождение источники не снимают. Наготове стояла резервная машина Onyx. P?
Паспортный максимум стойки Challenge из руководства владельца SGI: 208–240 В, до 30 А, 5700 Вт, от одного до трёх блоков питания по 1900 Вт. Это потолок шасси, а не потребление той конфигурации, что играла матч.
Источники: Silicon Graphics, Inc., POWER CHALLENGE and CHALLENGE XL Rackmount Owner's Guide (007-1735-050) арх.
Нижняя граница выведена из паспортной теплоотдачи шасси в том же руководстве — 10 900 БТЕ/ч, что даёт около 3.2 кВт. Верхняя — паспортный электрический максимум 5700 Вт. Реальное потребление сервера с 16–18 процессорами не измерялось никем; охлаждение зала не учтено.
Источники: Silicon Graphics, Inc., POWER CHALLENGE and CHALLENGE XL Rackmount Owner's Guide (007-1735-050) арх.
Тридцать узлов IBM RS/6000 SP, в каждом процессор P2SC, и к ним 480 заказных шахматных чипов — по 16 на узел, на двух платах Micro Channel по восемь чипов. Чип: 0,6 мкм, три слоя металла, 5 В, около 1,5 млн транзисторов, кристалл 1,4 × 1,4 см, такт 40–50 нс. Один чип просматривал 2–2,5 млн позиций в секунду; расчётный потолок системы — около миллиарда позиций в секунду, устойчиво достигалось 200 млн. Тактовая частота узлов в источниках расходится: Кэмпбелл и др. дают 120 МГц, июльская BYTE 1997 года — 135 МГц. M
Реконструкция по конфигурации, не измерение на розетке. Складываются два опубликованных числа: рассеиваемая мощность шахматного чипа — «около одного ватта» по статье его конструктора (Сюй, IEEE Micro, 1999), умноженная на 480, плюс 30 Вт на процессор P2SC из сравнительной таблицы BYTE за июль 1997 года, умноженные на 30 узлов. Получается 480 + 900 = 1380 Вт. Это только кремний: без памяти, дисков, коммутатора SP, потерь блоков питания и охлаждения. Цифра BYTE относится к P2SC на 135 МГц, а в матче, по Кэмпбеллу и др., стояли 120 МГц — значит, 900 Вт скорее верхняя граница.
Источники: F.-h. Hsu, IBM's Deep Blue Chess Grandmaster Chips, 1999 арх. · Tom R. Halfhill, IBM's Deep Blue, 1997 арх. · M. Campbell, A. J. Hoane Jr., F.-h. Hsu, Deep Blue, 2002 арх.
Числа нет, и это честный ответ. Ходящая по интернету цифра «6,8 кВт» не найдена ни в одном источнике: её нет ни у Сюя (IEEE Micro, 1999), ни у Кэмпбелла и др. (Artificial Intelligence, 2002), ни в BYTE 1997 года, ни на странице IBM, ни в Википедии, ни в Chessprogramming Wiki, ни в разборе чипа в IEEE Spectrum. Поиск по точной строке не даёт первоисточника — это значит, что подписи «измерено» она не заслуживает ни при каких условиях. Единственное число, у которого прослеживается происхождение, — 900 Вт из блога Жака Маттея (2016), и это 30 × 30 Вт из таблицы BYTE, то есть только процессоры узлов. Что можно утверждать: 1380 Вт — это нижняя граница по кремнию, а полная установка от розетки была заметно больше. Насколько больше — никто не публиковал.
Источники: F.-h. Hsu, IBM's Deep Blue Chess Grandmaster Chips, 1999 арх. · Tom R. Halfhill, IBM's Deep Blue, 1997 арх. · Jacques Mattheij, Another Way Of Looking At Lee Sedol vs AlphaGo, 2016 арх.
Обычный однопроцессорный ПК. В отчёте о матче Буро называет машину «PentiumPro/233 (разогнанный)»: штатного Pentium Pro на 233 МГц Intel не выпускала, потолок серии — 200 МГц, то есть речь о разгоне. Обзор программы того же 1997 года указывает базовую машину PentiumPro/200 МГц, Linux, gcc 2.7.2.1, язык C. Никакого специального железа: ни многопроцессорного узла, ни заказных чипов. P
Паспорт Intel на Pentium Pro 200 МГц с 256 КБ кэша второго уровня: thermal design power — типовые 27.3 Вт, максимум 35.0 Вт. Матчевая машина была разогнана до 233 МГц, на этот режим паспорт не распространяется, реальное потребление процессора было выше.
Источники: Intel Corporation, Pentium Pro Processor at 150, 166, 180 and 200 MHz — datasheet, 1996 арх.
Реконструкция по классу машины: настольный ПК середины 1990-х с одним процессором, одним диском и блоком питания на 200–250 Вт. Прямых измерений матчевой машины не существует, порядок величины — сотня ватт, и это единственное, за что здесь можно ручаться.
Девяносто серверов IBM Power 750, в каждом восьмиядерные процессоры POWER7 на 3,55 ГГц по четыре потока на ядро — суммарно 2880 ядер и 16 ТБ оперативной памяти. Весь корпус текстов, около 200 млн страниц и порядка 4 ТБ, лежал на дисках и был загружен в память: во время игры Watson не имел выхода в интернет. P
Реконструкция по паспорту, не измерение на розетке. IBM публикует для Power 750 Express предельное потребление 1950 Вт на сервер (2,0 кВА, тепловыделение 6655 БТЕ/ч) — таблица рабочих условий в Redpaper REDP-4638. Умножено на 90 серверов: 175,5 кВт. Это паспортный потолок полностью нагруженной машины, а не средняя нагрузка во время игры; реальное потребление было ниже, насколько — IBM не сообщала. В число не входят охлаждение зала, ИБП и внешние дисковые полки.
Источники: IBM Redbooks, IBM Power 750 and 755 Technical Overview and Introduction (REDP-4638), таблица 1-1 «Operating environment»: 1950 Вт максимум, 2,0 кВА, 6655 БТЕ/ч, 2010 арх. · Wikipedia, IBM Watson, 2026 арх.
Не опубликовано.
Ни IBM, ни независимые наблюдатели не публиковали замер потребления установки Watson вместе с охлаждением и ИБП. Ходящие по сети оценки в 80 кВт и 200 кВт к проверяемому источнику не сводятся; здесь они не воспроизводятся.
Источники: IBM Redbooks, IBM Power 750 and 755 Technical Overview and Introduction (REDP-4638), таблица 1-1 «Operating environment»: 1950 Вт максимум, 2,0 кВА, 6655 БТЕ/ч, 2010 арх.
В Сеуле стояли 48 тензорных процессоров TPU первого поколения, распределённых по нескольким машинам. Это прямое утверждение самой DeepMind, но опубликованное только через полтора года после матча, в статье про AlphaGo Zero: «AlphaGo Lee — программа, победившая Ли Седоля 4:1 в марте 2016 года… также была распределена по многим машинам и использовала 48 TPU вместо графических процессоров». Широко цитируемая связка «1920 CPU + 280 GPU» к этому матчу отношения не имеет: это самая большая строка таблицы масштабируемости в статье 2016 года (Elo 3168), а против Фань Хуэя в октябре 2015-го играла распределённая версия на 1202 CPU и 176 GPU. Путаница пошла от предматчевого заявления DeepMind, что вычислительных мощностей будет «примерно столько же, сколько против Фань Хуэя». Сколько машин и процессоров общего назначения обслуживали эти 48 TPU — не опубликовано. Сами машины работали в Google Cloud в США; в зале в Сеуле сидел Аджа Хуан и ставил камни за программу. M
Реконструкция по конфигурации, не измерение на розетке. 48 TPU первого поколения × 40 Вт. Сорок ватт — измеренное потребление кристалла TPU под нагрузкой из таблицы 2 статьи Джуппи и др. (ISCA, 2017); паспортный TDP там же 75 Вт, простой — 28 Вт. Статья прямо привязана к теме: одна из свёрточных сетей в её наборе тестов — сеть AlphaGo. По TDP то же умножение даёт 3600 Вт. Это только ускорители: машины, которые ими управляли, в число не входят, потому что их количество не опубликовано.
Источники: N. P. Jouppi и др., In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit (таблица 2: TPU — TDP 75 Вт, простой 28 Вт, нагрузка 40 Вт; сервер на 4 TPU — TDP 861 Вт, нагрузка 384 Вт), 2017 арх. · D. Silver, J. Schrittwieser, K. Simonyan, I. Antonoglou и др., Mastering the game of Go without human knowledge (раздел Methods, «AlphaGo versions»: AlphaGo Lee — 48 TPU), 2017 арх.
Реконструкция по конфигурации, не измерение на розетке, и это нижняя граница. Джуппи и др. приводят для сервера с четырьмя TPU измеренное потребление под нагрузкой 384 Вт и паспортный TDP 861 Вт. 48 TPU — это 12 таких серверов: от 12 × 384 ≈ 4,6 кВт до 12 × 861 ≈ 10,3 кВт. Диапазон, а не число, потому что нижний край — измерение под конкретной нагрузкой в дата-центре Google, а верхний — паспортный потолок. И то и другое — пол, а не потолок общей картины: сколько машин общего назначения обслуживало поиск AlphaGo Lee, DeepMind не публиковала, так что этих ватт в диапазоне нет.
Источники: N. P. Jouppi и др., In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit (таблица 2: TPU — TDP 75 Вт, простой 28 Вт, нагрузка 40 Вт; сервер на 4 TPU — TDP 861 Вт, нагрузка 384 Вт), 2017 арх. · D. Silver, J. Schrittwieser, K. Simonyan, I. Antonoglou и др., Mastering the game of Go without human knowledge (раздел Methods, «AlphaGo versions»: AlphaGo Lee — 48 TPU), 2017 арх.
Числа нет. Знаменитое противопоставление «AlphaGo — мегаватт, Ли Седоль — 20 ватт» восходит к записи Жака Маттея в блоге, написанной во время матча: он взял 1920 CPU и 280 GPU из таблицы масштабируемости статьи 2016 года, положил по 200 Вт на каждый элемент, получил около мегаватта и вывел «в пятьдесят тысяч раз больше». Источника для «200 Вт на штуку» он не указывает, а главное — эта конфигурация против Ли Седоля не играла: в Сеуле было 48 TPU. Мегаватт — оценка чужого железа. DeepMind собственного замера не публиковала ни разу.
Источники: Jacques Mattheij, Another Way Of Looking At Lee Sedol vs AlphaGo, 2016 арх. · D. Silver, A. Huang, C. J. Maddison, A. Guez, L. Sifre и др., Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search, 2016 арх. · D. Silver, J. Schrittwieser, K. Simonyan, I. Antonoglou и др., Mastering the game of Go without human knowledge (раздел Methods, «AlphaGo versions»: AlphaGo Lee — 48 TPU), 2017 арх.
Отдельная величина, которую нельзя подставлять вместо матчевой. Обучение AlphaGo Lee шло месяцами на несравнимо большем парке — в статье 2016 года упоминаются 50 GPU на обучение сетей, — и энергии там на порядки больше, чем в пяти партиях. Ни DeepMind, ни Google цифру потребления при обучении не публиковали, поэтому здесь стоит пусто. Смешивать обучение и партию — главная методологическая ошибка в этой теме: это разные scope и разные порядки.
Источники: D. Silver, A. Huang, C. J. Maddison, A. Guez, L. Sifre и др., Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search, 2016 арх. · D. Silver, J. Schrittwieser, K. Simonyan, I. Antonoglou и др., Mastering the game of Go without human knowledge (раздел Methods, «AlphaGo versions»: AlphaGo Lee — 48 TPU), 2017 арх.
Узлы обычной памяти суперкомпьютера Bridges: в каждом два четырнадцатиядерных Intel Xeon E5-2695 v3 на 2,3 ГГц и 128 ГБ оперативной памяти — то есть 28 ядер на узел. Число узлов зависит от того, о какой части системы речь, и источники говорят о разном, потому что описывают разные вещи. Браун и Сандхольм (IJCAI-18): поиск равновесия и модуль самоулучшения занимали 196 узлов, причём агент использовал только 14 ядер из 28; решатель подыгр брал 50 узлов на одну идущую партию. Пресс-релиз Университета Карнеги — Меллона от 31 января 2017 года говорит, что во время соревнования было занято примерно 600 из 846 узлов Bridges. Противоречия здесь нет: 600 — это вся занятая машина за игровой день, включая параллельные столы и ночной пересчёт, а 50 и 196 — отдельные модули. В записи стоит 600: именно столько работало, пока люди сидели за столом. R
Не опубликовано.
Ни Питтсбургский суперкомпьютерный центр, ни авторы Libratus не публиковали потребление занятой части Bridges от розетки — ни за игровой день, ни за весь матч. Всё, что есть, — реконструкция по паспортному TDP процессоров, и она даёт пол, а не потолок.
Источники: N. Brown, T. Sandholm, Libratus: The Superhuman AI for No-Limit Poker (Demonstration) (раздел «Agent Construction»: ~25 млн ядрочасов всего, из них ~13 млн на поисковые эксперименты, ~6 млн на абстракцию и поиск равновесия, ~3 млн на решение подыгр, ~3 млн на самоулучшение; 196 узлов Bridges по 28 ядер и 128 ГБ, агент занимает 14 ядер; решатель подыгр — 50 узлов на партию), 2018 арх.
Реконструкция по конфигурации, не измерение на розетке. Паспортный TDP Xeon E5-2695 v3 — 120 Вт (спецификация Intel), в узле Bridges их два, то есть 240 Вт кремния на узел. Нижний край диапазона — 50 узлов на одну идущую партию по статье Брауна и Сандхольма: 50 × 240 = 12 кВт. Верхний — примерно 600 занятых узлов по пресс-релизу Карнеги — Меллона: 600 × 240 = 144 кВт. Это только процессоры: память, диски, сеть Omni-Path, потери блоков питания и охлаждение зала в число не входят, а значит настоящая цифра от розетки заметно выше. Энергия за весь матч из машинных часов считается плохо: Браун и Сандхольм отводят решателю подыгр около 3 млн ядрочасов и столько же модулю самоулучшения, но не говорят, какая доля этих часов пришлась на сами 120 000 раздач, а не на отладку. При двух возможных прочтениях ядрочаса — 14 использованных ядер на узел или все 28 — 3 млн ядрочасов дают от 26 до 51 МВт·ч, то есть от 0,8 до 1,5 МДж на раздачу. Диапазон в полтора порядка от цифры Pluribus (4,8 кДж на раздачу) — вот ради чего эта пара записей стоит рядом.
Источники: N. Brown, T. Sandholm, Libratus: The Superhuman AI for No-Limit Poker (Demonstration) (раздел «Agent Construction»: ~25 млн ядрочасов всего, из них ~13 млн на поисковые эксперименты, ~6 млн на абстракцию и поиск равновесия, ~3 млн на решение подыгр, ~3 млн на самоулучшение; 196 узлов Bridges по 28 ядер и 128 ГБ, агент занимает 14 ядер; решатель подыгр — 50 узлов на партию), 2018 арх. · Byron Spice, Garrett Allen, Carnegie Mellon Artificial Intelligence Beats Top Poker Pros (120 000 раздач, перевес 1 766 250 долларов в фишках, призовой фонд 200 тысяч, «approximately 600 of Bridges' 846 compute nodes», ночной пересчёт стратегии), 2017 арх. · Intel, Intel Xeon Processor E5-2695 v3 (35M Cache, 2.30 GHz) — Product Specifications: 14 ядер, 28 потоков, база 2,30 ГГц, турбо 3,30 ГГц, 22 нм, TDP 120 Вт, выпуск Q3 2014, 2014 арх.
Реконструкция по конфигурации. 196 узлов Bridges × 240 Вт кремния = 47,04 кВт — столько тянули процессоры, пока считался «чертёж» стратегии. Браун и Сандхольм отводят на построение абстракции и поиск равновесия около 6 млн ядрочасов. Если ядрочас считать по 14 ядрам, которые агент реально занимал, это 429 тысяч узлочасов, около 91 суток непрерывной работы всех 196 узлов и примерно 103 МВт·ч; если считать по всем 28 ядрам узла — вдвое меньше, около 51 МВт·ч. Статья не уточняет, как именно считались ядрочасы, поэтому честная вилка — 51–103 МВт·ч только на кремний. Для масштаба: весь проект Libratus, по той же статье, обошёлся примерно в 25 млн ядрочасов, из них 13 млн ушло на поисковые эксперименты и оценку; это 214–429 МВт·ч по тому же методу.
Источники: N. Brown, T. Sandholm, Libratus: The Superhuman AI for No-Limit Poker (Demonstration) (раздел «Agent Construction»: ~25 млн ядрочасов всего, из них ~13 млн на поисковые эксперименты, ~6 млн на абстракцию и поиск равновесия, ~3 млн на решение подыгр, ~3 млн на самоулучшение; 196 узлов Bridges по 28 ядер и 128 ГБ, агент занимает 14 ядер; решатель подыгр — 50 узлов на партию), 2018 арх. · Pittsburgh Supercomputing Center, Bridges RSM (Regular Shared Memory) nodes: два Intel Xeon E5-2695 v3 по 14 ядер на 2,3 ГГц и 128 ГБ памяти на узел, 2015 арх. · Intel, Intel Xeon Processor E5-2695 v3 (35M Cache, 2.30 GHz) — Product Specifications: 14 ядер, 28 потоков, база 2,30 ГГц, турбо 3,30 ГГц, 22 нм, TDP 120 Вт, выпуск Q3 2014, 2014 арх.
Во время игры Pluribus работал на двух процессорах Intel Haswell E5-2695 v3 и занимал меньше 128 ГБ памяти — то есть на одном сервере такого же типа, из каких собран Bridges, только на одном, а не на шестистах. Ни ускорителей, ни кластера. Чертёж стратегии считался отдельно и заранее: восемь суток на 64-ядерном сервере, всего 12 400 ядрочасов, меньше 512 ГБ памяти; модель процессора этого обучающего сервера в статье не названа. Размер абстракции авторы подобрали так, чтобы играющая машина укладывалась в 128 ГБ вместе со сжатым чертежом в памяти. Сравнение, которое авторы приводят сами: AlphaGo — 1920 CPU и 280 GPU, Deep Blue — 480 заказных чипов, Libratus — 100 процессоров. M
Реконструкция по конфигурации, не измерение на розетке. Два Xeon E5-2695 v3 × 120 Вт паспортного TDP = 240 Вт. Джоули на раздачу: 240 Вт × 20 секунд = 4800 Дж. Двадцать секунд — средний темп Pluribus в игре против собственных копий по статье; за столом с людьми машина ждала людей, и сколько именно она при этом считала, не публиковалось. Число поэтому описывает работу, а не астрономическое время у стола. Одно решение — поиск в одной подыгре — занимало от 1 до 33 секунд, то есть от 0,24 до 7,9 кДж. Все 10 000 раздач эксперимента с пятью профессионалами при таком темпе — около 48 МДж, 13 кВт·ч: примерно суточное потребление одного бытового холодильника. Это только процессоры: памяти, диска и потерь блока питания в числе нет.
Источники: N. Brown, T. Sandholm, Superhuman AI for multiplayer poker (с. 887: чертёж стратегии — 8 суток на 64-ядерном сервере, 12 400 ядрочасов, менее 512 ГБ памяти, «about $144 to produce» по спотовым облачным ценам; игра — два Intel Haswell E5-2695 v3 и менее 128 ГБ; поиск в подыгре 1–33 с, в среднем 20 с на раздачу против собственных копий), 2019 арх. · Intel, Intel Xeon Processor E5-2695 v3 (35M Cache, 2.30 GHz) — Product Specifications: 14 ядер, 28 потоков, база 2,30 ГГц, турбо 3,30 ГГц, 22 нм, TDP 120 Вт, выпуск Q3 2014, 2014 арх.
Ватт нет, и подставлять их нечем: статья говорит «64-ядерный сервер», но модель процессора не называет, а без неё паспортного TDP не взять. Что опубликовано твёрдо: восемь суток счёта, 12 400 ядрочасов, меньше 512 ГБ памяти. Сравнивать здесь надо не ваттами, а ядрочасами, и тогда контраст виден без всяких реконструкций: у Libratus на один только чертёж стратегии ушло около 6 млн ядрочасов, на весь проект — около 25 млн. Это в 484 и в 2016 раз больше. Обучение Pluribus помещается в один сервер и одну рабочую неделю — именно этот факт, а не победа за столом, делает запись интересной.
Источники: N. Brown, T. Sandholm, Superhuman AI for multiplayer poker (с. 887: чертёж стратегии — 8 суток на 64-ядерном сервере, 12 400 ядрочасов, менее 512 ГБ памяти, «about $144 to produce» по спотовым облачным ценам; игра — два Intel Haswell E5-2695 v3 и менее 128 ГБ; поиск в подыгре 1–33 с, в среднем 20 с на раздачу против собственных копий), 2019 арх. · N. Brown, T. Sandholm, Libratus: The Superhuman AI for No-Limit Poker (Demonstration) (раздел «Agent Construction»: ~25 млн ядрочасов всего, из них ~13 млн на поисковые эксперименты, ~6 млн на абстракцию и поиск равновесия, ~3 млн на решение подыгр, ~3 млн на самоулучшение; 196 узлов Bridges по 28 ядер и 128 ГБ, агент занимает 14 ядер; решатель подыгр — 50 узлов на партию), 2018 арх.
Железа машинной стороны никто не публиковал: боты стояли на сервере KGS, чужом и авторам работы не подконтрольном. Известны не узлы, а настройки счёта, и они важнее: KataGo и Leela Zero играли по 100 000 просмотров на ход — то есть с полноценным поиском, а не «голой сетью». Это принципиально: без поиска состязательная политика выигрывает у KataGo более чем в 99 % партий, с поиском задача заметно труднее, и именно поэтому сыгранное человеком считается результатом. Соперник в серии из пятнадцати партий — JBXKata005, самостоятельная сборка KataGo, к авторам отношения не имеющая и бывшая на тот момент сильнейшим доступным ботом KGS; её настройки в статье не приведены. Версия сети KataGo, против которой шли основные машинные эксперименты, названа точно — b40c256-s11840935168-d2898845681, — но для партий с человеком номер сети не указан. Отсюда и неточность, разошедшаяся по прессе: Financial Times 19 февраля 2023 года подала серию как «человек обыграл KataGo», хотя пятнадцать партий сыграны со сторонней сборкой. M
Не опубликовано.
Партии шли на публичном сервере KGS, на чужих машинах. Что за железо крутило JBXKata005, KataGo и Leela Zero, не сообщает ни статья, ни сайт проекта. Единственная измеряемая величина с машинной стороны — 100 000 просмотров на ход у KataGo и Leela Zero, и она говорит о работе, а не о ваттах. Подставлять сюда TDP какой-нибудь правдоподобной видеокарты было бы выдумкой.
Источники: T. T. Wang, A. Gleave, T. Tseng, K. Pelrine, N. Belrose, J. Miller, M. D. Dennis, Y. Duan, V. Pogrebniak, S. Levine, S. Russell, Adversarial Policies Beat Superhuman Go AIs (приложение G.2 — перенос атаки на человека: 14 из 15 партий у JBXKata005, победы над KataGo и Leela Zero на 100 000 просмотров, форы в 3, 5 и 9 камней, «without any algorithmic assistance»; приложение D — 2223,2 V100-суток на атакующую политику, 1,01 млн партий самоигры, не менее 15 881 V100-суток на обучение KataGo, 6730 V100-суток «третьего большого прогона»; раздел 5.4 — защитное дообучение KataGo с середины декабря 2022 года), 2023 арх. · FAR AI, Adversarial Policies in Go — записи партий, в том числе сыгранных человеком, 2023 арх.
Обучение самой KataGo, а не партии. Реконструкция по конфигурации: репозиторий KataGo документирует «третий большой прогон» как 14 суток на 28 ускорителях V100, 24 суток на 36 и 119 суток на 46 — это цитирует статья про состязательную атаку, приводя итог 6730 V100-суток. Диапазон ватт — это те же три этапа: 28 × 300 = 8,4 кВт в начале и 46 × 300 = 13,8 кВт в конце, по паспортному TDP V100 в исполнении SXM2 (в исполнении PCIe — 250 Вт). Суммарно 6730 суток дают 40–48 МВт·ч, и это только кремний ускорителей, без машин, в которых они стояли, и без охлаждения. Сеть, против которой велась атака, обучалась дольше: авторы дают нижнюю границу в 15 881 V100-сутки, то есть не меньше 114 МВт·ч по той же арифметике — но это уже пересчётная единица, а не реальные V100: дообучение шло распределённо, на разнородном железе добровольцев.
Источники: T. T. Wang, A. Gleave, T. Tseng, K. Pelrine, N. Belrose, J. Miller, M. D. Dennis, Y. Duan, V. Pogrebniak, S. Levine, S. Russell, Adversarial Policies Beat Superhuman Go AIs (приложение G.2 — перенос атаки на человека: 14 из 15 партий у JBXKata005, победы над KataGo и Leela Zero на 100 000 просмотров, форы в 3, 5 и 9 камней, «without any algorithmic assistance»; приложение D — 2223,2 V100-суток на атакующую политику, 1,01 млн партий самоигры, не менее 15 881 V100-суток на обучение KataGo, 6730 V100-суток «третьего большого прогона»; раздел 5.4 — защитное дообучение KataGo с середины декабря 2022 года), 2023 арх. · NVIDIA, NVIDIA Tesla V100 GPU Accelerator — Datasheet: TDP 300 Вт в исполнении SXM2 и 250 Вт в исполнении PCIe, 2018 арх.
Обучение атакующей политики — то есть цена поиска той самой стратегии, которой человек потом выиграл. Авторы приводят фактическое железо: 61,8 суток на A4000, 348,6 на A6000, 299,7 на A100 40 ГБ и 222,9 на A100 80 ГБ, что они сами пересчитывают в 2223,2 V100-суток — около 14 % вычислений, ушедших на обучение самой KataGo, и примерно 1,01 млн партий самоигры. По паспортным TDP этих ускорителей (140 Вт у A4000, 300 у A6000, 250–400 у A100 40 ГБ, 300–500 у A100 80 ГБ — разброс из-за исполнений PCIe и SXM, которые в статье не разделены) выходит порядка 6–8 МВт·ч кремния. Это порядок величины, а не измерение: сколько ускорителей работало одновременно, не сказано, поэтому ватт здесь нет — только суммарная оценка.
Источники: T. T. Wang, A. Gleave, T. Tseng, K. Pelrine, N. Belrose, J. Miller, M. D. Dennis, Y. Duan, V. Pogrebniak, S. Levine, S. Russell, Adversarial Policies Beat Superhuman Go AIs (приложение G.2 — перенос атаки на человека: 14 из 15 партий у JBXKata005, победы над KataGo и Leela Zero на 100 000 просмотров, форы в 3, 5 и 9 камней, «without any algorithmic assistance»; приложение D — 2223,2 V100-суток на атакующую политику, 1,01 млн партий самоигры, не менее 15 881 V100-суток на обучение KataGo, 6730 V100-суток «третьего большого прогона»; раздел 5.4 — защитное дообучение KataGo с середины декабря 2022 года), 2023 арх. · NVIDIA, NVIDIA Tesla V100 GPU Accelerator — Datasheet: TDP 300 Вт в исполнении SXM2 и 250 Вт в исполнении PCIe, 2018 арх.
Из 22 величин 8 не имеют числа. Это не забытые клетки: по каждой из них искали, и ниже написано, где искали и чего не нашли. Распределение показательно — пусто там, где граница шире всего: у розетки, у здания и у обучения. Именно эти три числа и цитируют чаще всего.
Числа нет, и это честный ответ. Ходящая по интернету цифра «6,8 кВт» не найдена ни в одном источнике: её нет ни у Сюя (IEEE Micro, 1999), ни у Кэмпбелла и др. (Artificial Intelligence, 2002), ни в BYTE 1997 года, ни на странице IBM, ни в Википедии, ни в Chessprogramming Wiki, ни в разборе чипа в IEEE Spectrum. Поиск по точной строке не даёт первоисточника — это значит, что подписи «измерено» она не заслуживает ни при каких условиях. Единственное число, у которого прослеживается происхождение, — 900 Вт из блога Жака Маттея (2016), и это 30 × 30 Вт из таблицы BYTE, то есть только процессоры узлов. Что можно утверждать: 1380 Вт — это нижняя граница по кремнию, а полная установка от розетки была заметно больше. Насколько больше — никто не публиковал.
Источники: F.-h. Hsu, IBM's Deep Blue Chess Grandmaster Chips, 1999 арх. · Tom R. Halfhill, IBM's Deep Blue, 1997 арх. · Jacques Mattheij, Another Way Of Looking At Lee Sedol vs AlphaGo, 2016 арх.
Не опубликовано.
Ни IBM, ни независимые наблюдатели не публиковали замер потребления установки Watson вместе с охлаждением и ИБП. Ходящие по сети оценки в 80 кВт и 200 кВт к проверяемому источнику не сводятся; здесь они не воспроизводятся.
Источники: IBM Redbooks, IBM Power 750 and 755 Technical Overview and Introduction (REDP-4638), таблица 1-1 «Operating environment»: 1950 Вт максимум, 2,0 кВА, 6655 БТЕ/ч, 2010 арх.
Числа нет. Знаменитое противопоставление «AlphaGo — мегаватт, Ли Седоль — 20 ватт» восходит к записи Жака Маттея в блоге, написанной во время матча: он взял 1920 CPU и 280 GPU из таблицы масштабируемости статьи 2016 года, положил по 200 Вт на каждый элемент, получил около мегаватта и вывел «в пятьдесят тысяч раз больше». Источника для «200 Вт на штуку» он не указывает, а главное — эта конфигурация против Ли Седоля не играла: в Сеуле было 48 TPU. Мегаватт — оценка чужого железа. DeepMind собственного замера не публиковала ни разу.
Источники: Jacques Mattheij, Another Way Of Looking At Lee Sedol vs AlphaGo, 2016 арх. · D. Silver, A. Huang, C. J. Maddison, A. Guez, L. Sifre и др., Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search, 2016 арх. · D. Silver, J. Schrittwieser, K. Simonyan, I. Antonoglou и др., Mastering the game of Go without human knowledge (раздел Methods, «AlphaGo versions»: AlphaGo Lee — 48 TPU), 2017 арх.
Отдельная величина, которую нельзя подставлять вместо матчевой. Обучение AlphaGo Lee шло месяцами на несравнимо большем парке — в статье 2016 года упоминаются 50 GPU на обучение сетей, — и энергии там на порядки больше, чем в пяти партиях. Ни DeepMind, ни Google цифру потребления при обучении не публиковали, поэтому здесь стоит пусто. Смешивать обучение и партию — главная методологическая ошибка в этой теме: это разные scope и разные порядки.
Источники: D. Silver, A. Huang, C. J. Maddison, A. Guez, L. Sifre и др., Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search, 2016 арх. · D. Silver, J. Schrittwieser, K. Simonyan, I. Antonoglou и др., Mastering the game of Go without human knowledge (раздел Methods, «AlphaGo versions»: AlphaGo Lee — 48 TPU), 2017 арх.
Не опубликовано.
Ни Питтсбургский суперкомпьютерный центр, ни авторы Libratus не публиковали потребление занятой части Bridges от розетки — ни за игровой день, ни за весь матч. Всё, что есть, — реконструкция по паспортному TDP процессоров, и она даёт пол, а не потолок.
Источники: N. Brown, T. Sandholm, Libratus: The Superhuman AI for No-Limit Poker (Demonstration) (раздел «Agent Construction»: ~25 млн ядрочасов всего, из них ~13 млн на поисковые эксперименты, ~6 млн на абстракцию и поиск равновесия, ~3 млн на решение подыгр, ~3 млн на самоулучшение; 196 узлов Bridges по 28 ядер и 128 ГБ, агент занимает 14 ядер; решатель подыгр — 50 узлов на партию), 2018 арх.
Ватт нет, и подставлять их нечем: статья говорит «64-ядерный сервер», но модель процессора не называет, а без неё паспортного TDP не взять. Что опубликовано твёрдо: восемь суток счёта, 12 400 ядрочасов, меньше 512 ГБ памяти. Сравнивать здесь надо не ваттами, а ядрочасами, и тогда контраст виден без всяких реконструкций: у Libratus на один только чертёж стратегии ушло около 6 млн ядрочасов, на весь проект — около 25 млн. Это в 484 и в 2016 раз больше. Обучение Pluribus помещается в один сервер и одну рабочую неделю — именно этот факт, а не победа за столом, делает запись интересной.
Источники: N. Brown, T. Sandholm, Superhuman AI for multiplayer poker (с. 887: чертёж стратегии — 8 суток на 64-ядерном сервере, 12 400 ядрочасов, менее 512 ГБ памяти, «about $144 to produce» по спотовым облачным ценам; игра — два Intel Haswell E5-2695 v3 и менее 128 ГБ; поиск в подыгре 1–33 с, в среднем 20 с на раздачу против собственных копий), 2019 арх. · N. Brown, T. Sandholm, Libratus: The Superhuman AI for No-Limit Poker (Demonstration) (раздел «Agent Construction»: ~25 млн ядрочасов всего, из них ~13 млн на поисковые эксперименты, ~6 млн на абстракцию и поиск равновесия, ~3 млн на решение подыгр, ~3 млн на самоулучшение; 196 узлов Bridges по 28 ядер и 128 ГБ, агент занимает 14 ядер; решатель подыгр — 50 узлов на партию), 2018 арх.
Не опубликовано.
Партии шли на публичном сервере KGS, на чужих машинах. Что за железо крутило JBXKata005, KataGo и Leela Zero, не сообщает ни статья, ни сайт проекта. Единственная измеряемая величина с машинной стороны — 100 000 просмотров на ход у KataGo и Leela Zero, и она говорит о работе, а не о ваттах. Подставлять сюда TDP какой-нибудь правдоподобной видеокарты было бы выдумкой.
Источники: T. T. Wang, A. Gleave, T. Tseng, K. Pelrine, N. Belrose, J. Miller, M. D. Dennis, Y. Duan, V. Pogrebniak, S. Levine, S. Russell, Adversarial Policies Beat Superhuman Go AIs (приложение G.2 — перенос атаки на человека: 14 из 15 партий у JBXKata005, победы над KataGo и Leela Zero на 100 000 просмотров, форы в 3, 5 и 9 камней, «without any algorithmic assistance»; приложение D — 2223,2 V100-суток на атакующую политику, 1,01 млн партий самоигры, не менее 15 881 V100-суток на обучение KataGo, 6730 V100-суток «третьего большого прогона»; раздел 5.4 — защитное дообучение KataGo с середины декабря 2022 года), 2023 арх. · FAR AI, Adversarial Policies in Go — записи партий, в том числе сыгранных человеком, 2023 арх.
Обучение атакующей политики — то есть цена поиска той самой стратегии, которой человек потом выиграл. Авторы приводят фактическое железо: 61,8 суток на A4000, 348,6 на A6000, 299,7 на A100 40 ГБ и 222,9 на A100 80 ГБ, что они сами пересчитывают в 2223,2 V100-суток — около 14 % вычислений, ушедших на обучение самой KataGo, и примерно 1,01 млн партий самоигры. По паспортным TDP этих ускорителей (140 Вт у A4000, 300 у A6000, 250–400 у A100 40 ГБ, 300–500 у A100 80 ГБ — разброс из-за исполнений PCIe и SXM, которые в статье не разделены) выходит порядка 6–8 МВт·ч кремния. Это порядок величины, а не измерение: сколько ускорителей работало одновременно, не сказано, поэтому ватт здесь нет — только суммарная оценка.
Источники: T. T. Wang, A. Gleave, T. Tseng, K. Pelrine, N. Belrose, J. Miller, M. D. Dennis, Y. Duan, V. Pogrebniak, S. Levine, S. Russell, Adversarial Policies Beat Superhuman Go AIs (приложение G.2 — перенос атаки на человека: 14 из 15 партий у JBXKata005, победы над KataGo и Leela Zero на 100 000 просмотров, форы в 3, 5 и 9 камней, «without any algorithmic assistance»; приложение D — 2223,2 V100-суток на атакующую политику, 1,01 млн партий самоигры, не менее 15 881 V100-суток на обучение KataGo, 6730 V100-суток «третьего большого прогона»; раздел 5.4 — защитное дообучение KataGo с середины декабря 2022 года), 2023 арх. · NVIDIA, NVIDIA Tesla V100 GPU Accelerator — Datasheet: TDP 300 Вт в исполнении SXM2 и 250 Вт в исполнении PCIe, 2018 арх.
Прирост от напряжённой умственной работы. Надёжного числа нет, и это само по себе результат: прирост мал настолько, что его трудно измерить.
Самая прямая проверка сделана семьдесят лет назад и до сих пор не опровергнута. Соколов, Мангольд, Векслер, Кеннеди и Кети (Journal of Clinical Investigation, 1955) измерили кровоток и потребление кислорода мозгом у 13 человек в покое и во время устного счёта. Электроэнцефалограмма во время счёта менялась явно — сдвиг к низкоамплитудному высокочастотному ритму, — пульс и артериальное давление росли, а потребление кислорода мозгом не изменилось: в их формулировке значения контроля и счёта были идентичны. Авторы прямо пишут вывод, ради которого эту работу стоит помнить: ни степень умственной активности, ни картина ЭЭГ не коррелируют с общим потреблением кислорода мозгом.
Современная визуализация не отменила этого, а уточнила: локально кровоток в работающей зоне растёт заметно, но по мозгу в целом прирост, вызванный задачей, обычно меньше 5 % от базового уровня (Райхл и Минтун, Annual Review of Neuroscience, 2006). Пять процентов от 20 Вт — это меньше одного ватта, и это верхняя граница, а не измерение.
Чего здесь нет и не будет: цифры «гроссмейстер сжигает 6000 килокалорий в день». Она пошла из статьи ESPN 2019 года со ссылкой на Роберта Сапольски и восходит к утроенной частоте дыхания, умноженной на 2000 ккал. Ни один калориметр в этой цепочке не участвовал. Что при напряжённой игре действительно растёт — это симпатическая активация: пульс, давление, дыхание, мышечный тонус. Она поднимает расход всего тела, а не мозга, и величина этого подъёма для шахматного матча не опубликована.
Источники: L. Sokoloff, R. Mangold, R. L. Wechsler, C. Kennedy, S. S. Kety, The Effect of Mental Arithmetic on Cerebral Circulation and Metabolism (13 испытуемых; при устном счёте меняется ЭЭГ, растут пульс и давление, а мозговой кровоток и потребление кислорода мозгом не меняются; контрольное CMRO₂ 3,3–4,0 мл O₂ на 100 г в минуту), 1955 арх. · M. E. Raichle, M. A. Mintun, Brain Work and Brain Imaging (прирост энергопотребления мозга, вызванный задачей, мал относительно базового уровня — обычно менее 5 %), 2006 арх. · Aishwarya Kumar, The grandmaster diet: How to lose weight while barely moving (источник цифры «6000 килокалорий в день», со ссылкой на Роберта Сапольски; калориметрии в основе нет), 2019 арх. · Andrew Gelman, About that bogus claim that «chess grandmasters» burn 6000 calories per day (разбор происхождения цифры: измерения дыхания у 11 обычных игроков, максимум выдан за среднее, умножено на 2000 ккал), 2025 арх.
Термодинамическая несоразмерность никуда не делась: даже нижняя граница по одному кремнию у машины 1997 года на порядок выше полной теплопродукции сидящего человека, а у Watson — на три порядка. Но её величина зависит от того, что с чем сравнивают, и разброс возможных ответов шире, чем сам эффект в половине случаев. Сравнение, у которого не назван scope, не сообщает ничего, кроме позиции сравнивающего.
И кривая машины не одна и не монотонна. С 1979 по 2011 год она шла вверх — от шкафа до девяноста серверов, — а между 2017 и 2019 годом в покере упала с сотни киловатт до двухсот сорока ватт при том же результате за столом. Человеческая линия за все сорок четыре года не сдвинулась ни на ватт: сто с небольшим, по тем же таблицам теплового комфорта, что и в 1979-м.
Данные — из систем сайта, собранных 12 августа 2026 года; каждое число проверяется отдельным скриптом. Соседние оси того же набора: «Цена хода» — про деньги, каталог процессоров — про железо.