數(shù)據(jù)家,idc官網(wǎng),算力,裸金屬,高電機(jī)房,邊緣算力,云網(wǎng)合一,北京機(jī)房,北京云計(jì)算,北京邊緣計(jì)算,北京裸金屬服務(wù)器,北京數(shù)據(jù)服務(wù)器,北京GPU服務(wù)器,高算力服務(wù)器,數(shù)據(jù)機(jī)房相關(guān)技術(shù)新聞最新報(bào)道
全球數(shù)字化使對(duì)計(jì)算能力的需求呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。專家們?cè)谏鲜兰o(jì)90年代末預(yù)測(cè),個(gè)人電腦將引發(fā)不可持續(xù)的電力消耗,但事實(shí)證明這是錯(cuò)誤的。現(xiàn)在,其他專家警告稱,人工智能(AI)將進(jìn)一步加速需求,并可能導(dǎo)致電力短缺。這些擔(dān)憂有多現(xiàn)實(shí)?
弗吉尼亞州及其位于華盛頓郊外的數(shù)百個(gè)數(shù)據(jù)中心經(jīng)常被認(rèn)為是熱點(diǎn)地區(qū)。 事實(shí)上,當(dāng)?shù)毓檬聵I(yè)公司 Dominion Energy 最近大幅提高了對(duì)未來電力需求的預(yù)測(cè),這完全是由于滿足人工智能需求的數(shù)據(jù)中心的增加。 加州能源和信息技術(shù) (IT) 專家喬納森·庫(kù)米 (Jonathan Koomey) 表示:“但這種情況發(fā)生在弗吉尼亞州并不意味著它會(huì)發(fā)生在整個(gè)國(guó)家。” 他指出,2023 年美國(guó)的電力總需求低于 2022 年?!靶枨蟊ㄐ栽鲩L(zhǎng)是怎么回事?事實(shí)并非如此?!?/p>
Koomey 表示,IT 和電信行業(yè)約占全球電力需求的 5%,其中約 2% 用于最終用戶設(shè)備,另外 2% 用于骨干網(wǎng)和本地網(wǎng)絡(luò),只有 1% 用于數(shù)據(jù)中心。 他補(bǔ)充道,就能源使用而言,人工智能約占所有數(shù)據(jù)中心的 10%。 “未來幾年,這 1% 中的 10% 可能會(huì)增加一倍或三倍,所以這遠(yuǎn)低于用電量的 1% 增長(zhǎng);這不是一場(chǎng)危機(jī),而且它也將取代其他一些數(shù)據(jù)中心的用電量 ”。
這些數(shù)字在歐盟委員會(huì)在最近對(duì)已發(fā)表報(bào)告的審查中發(fā)現(xiàn)的估計(jì)的“顯著范圍”之內(nèi)。這些人認(rèn)為數(shù)據(jù)中心的功耗占全球需求的0.8%-1.6%。然而,法國(guó)電信監(jiān)管機(jī)構(gòu)Arcep最近發(fā)布了一份低得多的法國(guó)0.5%的估計(jì),而國(guó)際能源署(IEA)發(fā)現(xiàn)全球數(shù)字略高,為1.7%,但中國(guó)為2.7%,歐洲為3.8%,美國(guó)為4.6%。該機(jī)構(gòu)認(rèn)為,在這三個(gè)地方,未來幾年數(shù)據(jù)中心功耗可能每年增長(zhǎng)7%-10%,達(dá)到總需求的3%-6%。
Koomey認(rèn)為,這“可能是錯(cuò)誤的”,因?yàn)橛?jì)算效率提高得更快。他堅(jiān)持說:“我們正處于研究如何利用人工智能實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的開始階段。我們可以改變硬件架構(gòu),我們可以創(chuàng)建專用設(shè)備,我們可以優(yōu)化軟件和硬件,但這些很少應(yīng)用于大型人工智能模型?!薄?/p>
批評(píng)者認(rèn)為,近年來事實(shí)證明,通過微型化半導(dǎo)體來提高計(jì)算效率(即摩爾定律)變得更加困難。
麻省理工學(xué)院一組研究人員最近在《科學(xué)》雜志上發(fā)表的一篇文章表示同意:“隨著小型化的衰落,硅制造的改進(jìn)將不再提供社會(huì) 50 多年來所享有的可預(yù)測(cè)的、廣泛的計(jì)算機(jī)性能提升?!?/p>
但他們補(bǔ)充稱,“軟件性能工程、算法開發(fā)和硬件精簡(jiǎn)可以繼續(xù)讓計(jì)算機(jī)應(yīng)用在后摩爾時(shí)代變得更快,與摩爾定律多年來積累的收益相媲美?!绷硪黄恼掳l(fā)現(xiàn),在2010年至2020年期間,典型數(shù)據(jù)中心服務(wù)器的每計(jì)算耗電量下降了四分之一,這主要是由于處理器效率的提高和閑置功耗的減少,每TB已安裝存儲(chǔ)的瓦特?cái)?shù)下降了九分之一。
除了計(jì)算本身(占數(shù)據(jù)中心電力需求的 40% 左右)之外,還可以通過更好的冷卻來實(shí)現(xiàn)改進(jìn)(占另外 40%),以及剩下的 20%(由電源系統(tǒng)、存儲(chǔ)消耗) 設(shè)備和通訊設(shè)備。 IEA 表示,傳統(tǒng)的高效冷卻系統(tǒng)可以減少 10% 的電力需求,而使用液體冷卻劑的先進(jìn)“直接芯片”系統(tǒng)可以再節(jié)省 20%。 IEA 還指出,谷歌報(bào)告使用其 DeepMind AI 將其數(shù)據(jù)中心冷卻系統(tǒng)的電力需求減少了 40%。 向節(jié)能云和“超大規(guī)?!睌?shù)據(jù)中心的轉(zhuǎn)變還允許“在不顯著增加電力消耗的情況下進(jìn)行大規(guī)模運(yùn)營(yíng)”。
在高需求地區(qū),新的化石燃料發(fā)電能力只是多種選擇之一。 其中包括新的輸電線路和帶有電池的可再生能源發(fā)電,可能以虛擬發(fā)電廠的形式出現(xiàn)。 庫(kù)米認(rèn)為:“這些地方的公用事業(yè)公司希望建造更多的傳統(tǒng)發(fā)電廠,他們正在利用這一點(diǎn)來推動(dòng)監(jiān)管機(jī)構(gòu)允許他們這樣做。”
大型科技公司也在致力于數(shù)據(jù)中心之間計(jì)算負(fù)載的“動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)移”。
“我們開發(fā)并試點(diǎn)了一種新方法,通過將一些非緊急計(jì)算機(jī)任務(wù)轉(zhuǎn)移到其他時(shí)間和地點(diǎn),在不影響您每天使用的服務(wù)的情況下,在當(dāng)?shù)仉娋W(wǎng)壓力較大時(shí)減少數(shù)據(jù)中心的電力消耗,” 谷歌最近宣布。 這種方法已經(jīng)過測(cè)試的例子包括2022年12月至2023年3月能源價(jià)格創(chuàng)下歷史新高的歐洲,以及最近熱浪和冬季風(fēng)暴等極端天氣事件期間的美國(guó)各地。
idc網(wǎng),算力,裸金屬,高電機(jī)房,邊緣算力,云網(wǎng)合一,北京機(jī)房,北京云計(jì)算,北京邊緣計(jì)算,北京裸金屬服務(wù)器,北京數(shù)據(jù)服務(wù)器,北京GPU服務(wù)器,高算力服務(wù)器,數(shù)據(jù)機(jī)房Koomey 解釋說,電力系統(tǒng)狀況和延遲(或數(shù)據(jù)在發(fā)送器和接收器之間傳輸所需的時(shí)間)是負(fù)載轉(zhuǎn)移計(jì)算的主要參數(shù)。 “搜索或提取網(wǎng)頁(yè)對(duì)延遲敏感,但像人工智能訓(xùn)練這樣的事情更像是科學(xué)計(jì)算,它們不需要大量的輸入和輸出,并且對(duì)延遲不敏感,所以你可以想象將它們移動(dòng)到不同的地方 - 在美國(guó)或國(guó)外——擁有更多可再生能源?!?/p>
作者:Philippe Roos 是 Energy Intelligence 的資深記者兼高級(jí)分析師