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人工智能革命會終結凈零數(shù)據(jù)中心嗎?

數(shù)據(jù)中心是現(xiàn)代生活的基本組成部分。在這個萬物互聯(lián)的時代,其是我們經(jīng)濟和自主的支柱,提供隨時隨地訪問應用和數(shù)據(jù)的機會,使我們的生活和休閑體驗更加豐富。

人工智能革命會終結凈零數(shù)據(jù)中心嗎?

盡管這些設施很重要,但于人們而言,了解甚少。然而,最近人們卻關注起數(shù)據(jù)中心,且對數(shù)據(jù)中心也有自己的看法。

許多討論都圍繞著數(shù)據(jù)中心對環(huán)境的影響。如在氣候危機方面,數(shù)據(jù)中心不一定有最好的媒體報道,因為其只希望受到大量的關注。

能源消耗,雖然幾乎不可能以任何程度的確定性進行量化,但專家估計,數(shù)據(jù)中心消耗的電力約占全球總發(fā)電量的1%。雖然這聽起來不太夸張,但想想由剩下的99%驅動的數(shù)百萬的其他事物呢。

更重要的是,還必須考慮能源的來源。其是化石燃料,還是來自可再生能源?

“制冷”也是一個熱門話題,數(shù)據(jù)中心需要大量的水來保持冷卻。然而,由于數(shù)據(jù)中心規(guī)模的差異,很難給出確切的數(shù)字。但有一個共識是,一個典型的數(shù)據(jù)中心每天使用約3-500萬加侖的水。這些水通常取自本地水源,也為鄰近的社區(qū)提供服務。

考慮到溫室氣體排放、熱量浪費和傳統(tǒng)設備的處置等因素,公眾輿論將數(shù)據(jù)中心視為不受歡迎的設施也就不足為奇了。

數(shù)據(jù)中心碳足跡的另一個新興貢獻者是,對數(shù)據(jù)中心的需求不斷增加,尤其是人工智能(AI)的日益普及。

人工智能的計算強度明顯高于“傳統(tǒng)”的應用。每次使用ChatGPT或Bard等生成式人工智能應用時,所消耗的能量大約是Google上標準搜索查詢的50-100倍。此外,訓練大型語言模型是資源密集型的,需要消耗多達1,287兆瓦時的電力,并產(chǎn)生超過500噸的碳。

這種對更多功率的需求是多種因素共同作用的結果,例如處理日益復雜的算法和計算的要求、增加的數(shù)據(jù)存儲和訪問,以及部署更強大的圖形處理單元(GPU)和張量處理單元(TPU),這些都需要更多能量。

如果說,凈零數(shù)據(jù)中心在人工智能革命之前,是遙不可及的,那么現(xiàn)在呢,這一愿望是否不可能實現(xiàn)呢?

能否讓數(shù)據(jù)中心變得清潔、綠色?

多年來,包括Google和Microsoft等巨頭在內(nèi)的企業(yè),一直致力于減少其數(shù)據(jù)中心對環(huán)境的影響。如,Microsoft的“Project Natick”的“登月計劃”、Google承諾到2030年實現(xiàn)水資源積極利用。

但是,拋開這些宏大的愿景,我們現(xiàn)在能做些什么嗎?

首先,這里有一個技術演進的因素。硬件和軟件方面的巨大創(chuàng)新和進步正在不斷涌現(xiàn)。這將使服務器變得更加高效、能夠更好地節(jié)省電力,包括對非關鍵應用的睡眠狀態(tài)進行更智能的管理,以及更高的彈性和穩(wěn)定性,從而消除對污染嚴重的備用發(fā)電機的需求。

另一方面,該行業(yè)需要更智能地回收傳統(tǒng)或冗余的硬件,考慮到其中保存的敏感數(shù)據(jù),這通常具有挑戰(zhàn)性。

數(shù)據(jù)中心設計在減少碳排放方面也發(fā)揮著至關重要的作用,這受到內(nèi)部、外部以及中心位置的影響。應該采用循環(huán)方法,使用可持續(xù)材料,并確保獲得充足的清潔能源和水資源。

來自可再生能源的清潔能源是數(shù)據(jù)中心實現(xiàn)凈零排放的最重要因素。如果能夠持續(xù)可靠地從電網(wǎng)獲取電力,那是再好不過了。但未來數(shù)據(jù)中心可能擁有自己獨立的離網(wǎng)電源,確保純綠色電力,并減輕對鄰近社區(qū)供電的任何不利影響。

一些設施已經(jīng)邁出了大膽的一步,使用燃料電池為設施供電。理想情況下,這些電池將由氫驅動。雖然“綠色氫”還不能大規(guī)模應用,但氣體動力燃料電池是可以的。根據(jù)所使用的氣體類型,這還有助于減少溫室氣體,以及氮氧化物排放和噪音污染……這正是針對市中心場地或住宅周圍場地的解決方案。

此外,使用離網(wǎng)電源,對該行業(yè)的另一個好處是,這是一種更快實施的解決方案,提供上市速度,因為將中心連接到電網(wǎng)需要時間……而這不是一個以耐心著稱的行業(yè)!

當談到保持數(shù)據(jù)中心冷卻時,還需要挑戰(zhàn)共識——冷卻空氣是最好的冷卻解決方案嗎?

在早期的大型機和超級計算機,例如IBM System 360,液體冷卻非常流行,但在隨后的幾十年中被逐步淘汰。然而,在過去幾年中,通過單相和兩相浸沒式冷卻、冷板冷卻和后門冷卻器,各種形式的冷卻重新興起。

所有這些方法都允許高達98%的熱量回收,與此相關的是,從燃料電池中排出熱量可以實現(xiàn)更高質量的熱量再利用。

請記住,這些熱量本質上是浪費,可以重新利用以加熱,為城市農(nóng)業(yè)提供能源、甚至添加到區(qū)域供暖系統(tǒng)中,并可以在能源轉換之前干燥生物質。值得注意的是,與所有行業(yè)一樣,需要謹慎確保浸入式介質流體不含有任何PFAS(永久)化學物質,這些化學物質可能會污染當?shù)氐乃偷孛妗?/p>

所以,無論是否有人工智能的壓力,這個行業(yè)都可以采取一些措施來創(chuàng)建凈零數(shù)據(jù)中心設施。

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