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如何解決AI快速發(fā)展帶來(lái)的能源需求?

如何解決AI快速發(fā)展帶來(lái)的能源需求?

生成式人工智能技術(shù)可以將簡(jiǎn)單的短語(yǔ)轉(zhuǎn)化為令人驚嘆的、逼真的圖像,激發(fā)了世界的想象力。

不過(guò),它們還需要大量的能量。據(jù)研究人員估計(jì),運(yùn)行一種生成式人工智能算法需要比常規(guī)搜索引擎查詢(xún)多五倍的能量。僅訓(xùn)練 ChatGPT 所消耗的能量相當(dāng)于駕駛 123 輛內(nèi)燃機(jī)汽車(chē)一年所需的能量。

隨著人工智能查詢(xún)數(shù)量的激增,其對(duì)能源消耗量也在飆升。根據(jù)SametimeWeb的數(shù)據(jù),僅Openai.com 在2023 年 5 月就吸引了超過(guò)19億次的訪問(wèn)。而處理查詢(xún)的數(shù)據(jù)中心產(chǎn)生的熱量與企業(yè)和政府目前普遍存在的更廣泛的可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)相矛盾。

“數(shù)據(jù)中心的未來(lái)與可持續(xù)發(fā)展是密不可分的,”仲量聯(lián)行數(shù)據(jù)中心全球戰(zhàn)略與創(chuàng)新高級(jí)總監(jiān)Colm Shorten表示。“我們正在努力滿(mǎn)足提高數(shù)據(jù)處理、速度和效率的需求,同時(shí)著眼于未來(lái)的可持續(xù)發(fā)展路線圖——盡管這兩件事朝著相反的方向發(fā)展。”

數(shù)據(jù)中心并不是人工智能產(chǎn)生影響的唯一商業(yè)地產(chǎn)領(lǐng)域。根據(jù)仲量聯(lián)行最近的一項(xiàng)調(diào)查,租戶(hù)和開(kāi)發(fā)商認(rèn)為,人工智能和生成式人工智能將成為在不久的將來(lái)對(duì)地產(chǎn)影響最大的三大技術(shù)之一。

然而,數(shù)據(jù)處理人工智能需求的絕對(duì)水平意味著數(shù)據(jù)中心處于跟上時(shí)代發(fā)展的最前沿。獨(dú)立研究公司Dell'Oro Group表示,未來(lái)需要在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施上投資5000億美元,才能滿(mǎn)足不斷飆升的計(jì)算需求。

仲量聯(lián)行數(shù)據(jù)中心研究主管Daniel Thorpe表示:“隨著人工智能淘金熱的到來(lái),數(shù)據(jù)中心正在做好準(zhǔn)備,以更好地支持不斷增長(zhǎng)的功率和性能要求。”

目前數(shù)據(jù)中心消耗的能源平均約有40%來(lái)自防止硬件和機(jī)架過(guò)熱所需的空氣冷卻過(guò)程,而且在溫暖的氣候下可能會(huì)更多。

Thorpe說(shuō):“用于為處理人工智能數(shù)據(jù)的更快機(jī)器提供動(dòng)力的新芯片運(yùn)行溫度明顯更高,這對(duì)傳統(tǒng)空氣冷卻解決方案提出了挑戰(zhàn)。” “降低溫度意味著轉(zhuǎn)向液體冷卻。”

然而, Shorten認(rèn)為人工智能可以部分解決這個(gè)自身造成的問(wèn)題。他表示:“數(shù)據(jù)中心已經(jīng)并將繼續(xù)采用人工智能,以提高其設(shè)施的性能和運(yùn)營(yíng)效率。”

據(jù)Gartner稱(chēng),預(yù)計(jì)到2025年,一半的云數(shù)據(jù)中心將使用人工智能,將運(yùn)營(yíng)效率提高30%。勞倫斯伯克利國(guó)家實(shí)驗(yàn)室與Google合作進(jìn)行的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn),基于人工智能的數(shù)據(jù)中心冷卻系統(tǒng)控制可降低高達(dá)40%的能耗。

Shorten解釋說(shuō),人工智能提供了更高水平的可預(yù)測(cè)性,并提供了通過(guò)動(dòng)態(tài)工作負(fù)載管理來(lái)提高數(shù)據(jù)中心效率的機(jī)會(huì)。

通過(guò)最大限度地提高CPU使用率、有效管理數(shù)據(jù)處理方式和數(shù)據(jù)中心選址的見(jiàn)解,可以實(shí)現(xiàn)顯著的節(jié)能,從而減少不必要的消耗。

在可行的情況下,人工智能甚至可以智能地集成可再生能源,管理可再生能源供應(yīng)和數(shù)據(jù)中心工作負(fù)載之間的平衡,以最大限度地利用清潔能源并最大限度地減少對(duì)化石燃料來(lái)源的依賴(lài)。

增強(qiáng)數(shù)據(jù)中心的可持續(xù)性

盡管對(duì)液浸冷卻的投資有所增加,但要使其被廣泛認(rèn)為是可靠、安全和商業(yè)上可行的解決方案,仍有很長(zhǎng)的路要走。Shorten表示,人工智能將成為推動(dòng)進(jìn)步的關(guān)鍵因素,幫助運(yùn)營(yíng)商擺脫低效的空氣冷卻,轉(zhuǎn)向這種更可持續(xù)的技術(shù)。

Meta最近暫停了幾個(gè)數(shù)據(jù)中心的建設(shè),將重點(diǎn)轉(zhuǎn)移到新的人工智能設(shè)施上,這些設(shè)施將采用液冷基礎(chǔ)設(shè)施——索普表示,這種方法的效率估計(jì)比空氣高 3000 倍。

Thorpe表示:“隨著數(shù)據(jù)中心面臨越來(lái)越嚴(yán)格的,數(shù)據(jù)中心管理者的首要任務(wù)是“變得更加可持續(xù)和更具社會(huì)責(zé)任感”。

“我們還看到人工智能通過(guò)預(yù)測(cè)性維護(hù)計(jì)劃來(lái)改變數(shù)據(jù)中心資產(chǎn)管理,從而優(yōu)化設(shè)備的使用壽命并減少過(guò)早更換造成的浪費(fèi),” Shorten說(shuō)。

最終,人工智能分析大量數(shù)據(jù)、做出智能預(yù)測(cè)和優(yōu)化資源分配的能力將顯著增強(qiáng)數(shù)據(jù)中心的可持續(xù)性。

Shorten認(rèn)為,為了滿(mǎn)足未來(lái)的客戶(hù)承諾,運(yùn)營(yíng)商必須過(guò)渡到混合空氣和液體冷卻的混合數(shù)據(jù)中心模型。

“從本質(zhì)上講,人工智能既推動(dòng)又促進(jìn)了這種新的形式因素,”他總結(jié)道。“人工智能時(shí)代已經(jīng)到來(lái),沒(méi)有回頭路,所以讓我們利用它來(lái)幫助減少碳排放,并盡可能減少數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)的整體環(huán)境足跡。”

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