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為什么人工智能大模型如此耗能?AI技術迅速發(fā)展,對芯片的需求急劇增加,進而帶動電力需求激增。同時,對AI進行大量訓練,也意味著需要更強的算力中心和與之匹配的散熱能力。在AI快速迭代的道路上,電力和水資源的消耗也在快速增加。因為很多數(shù)據(jù)中心全年無休,發(fā)熱量巨大,大規(guī)模電耗和水耗主要來自于冷卻需求。
華泰證券研報預測,到2030年,中國與美國的數(shù)據(jù)中心總用電量將分別達到0.65萬億千瓦時至0.95萬億千瓦時、1.2萬億千瓦時至1.7萬億千瓦時,是2022年的3.5倍和6倍以上。屆時,AI用電量將達到2022年全社會用電量的20%和31%。
亚娱体育平台假隨著人工智能技術快速發(fā)展,人工智能(AI)大模型的運行消耗問題受到越來越多關注。大模型為何成了耗能大戶?能耗問題會不會成為人工智能發(fā)展的“絆腳石”?如何解決能耗問題?
目前,可通過算法優(yōu)化、開發(fā)和使用更高效的AI專用硬件、調整神經(jīng)網(wǎng)絡訓練過程以優(yōu)化計算資源等技術方式來降低AI大模型的能耗,并更多采用自然冷卻、液冷、三聯(lián)供、余熱回收等新興節(jié)能技術,提高制冷效率以降低數(shù)據(jù)中心能耗。從技術未來發(fā)展方向上看,光電智能芯片也有助于解決AI大模型的電耗和水耗問題。
除了耗電,另有研究顯示,AI大語言模型GPT-3在訓練期間耗水近700噸,每回答20個至50個問題就要消耗500毫升水。弗吉尼亞理工大學研究指出,Meta公司在2022年使用了超過260萬立方米的水,主要作用是為數(shù)據(jù)中心提供冷卻。
人工智能大模型到底有多耗能?據(jù)斯坦福人工智能研究所發(fā)布的《2023年AI指數(shù)報告》,AI大語言模型GPT-3一次訓練的耗電量為1287兆瓦時,大概相當于3000輛特斯拉電動汽車共同開跑、每輛車跑20萬英里所耗電量的總和。報告同時提出,AI大語言模型GPT-3一次訓練,相當于排放了552噸二氧化碳。
能耗問題會不會成為人工智能發(fā)展的“絆腳石”?英偉達首席執(zhí)行官黃仁勛曾提到,AI和算力耗能巨大,但由于計算機性能飛速增長,計算會更加高效,相當于更節(jié)省能源。當前,我國實施嚴格的能耗雙控政策,無論是AI大模型本身還是其應用行業(yè),對單位GDP能耗來說均有明顯降低作用。
從整體能耗來看,AI大模型帶來的效率提升也會抵消一部分能耗增長。隨著綠電廣泛應用,再加上我國逐步由能耗雙控向碳排放雙控政策轉變,可再生能源對未來AI大模型發(fā)展的支撐能力也會越來越強。
有專家認為,人工智能的未來發(fā)展與狀態(tài)和儲能緊密相連。因此,不應僅關注計算力,而是需要更全面地考慮能源消耗問題。OpenAI創(chuàng)始人奧爾特曼認為,未來AI技術取決于能源突破,更綠色的能源尤其是核聚變或更便宜的太陽能以及儲能的可獲得性,是人工智能發(fā)展快慢的重要因素。
為降低電力和水資源消耗,很多企業(yè)在嘗試采用各種方法為數(shù)據(jù)中心散熱。例如,微軟曾嘗試部署海下數(shù)據(jù)中心,臉書(Facebook)數(shù)據(jù)中心選址北極圈附近,阿里云千島湖數(shù)據(jù)中心使用深層湖水制冷等,我國很多企業(yè)則把數(shù)據(jù)中心布局在水電資源豐富的西南地區(qū)。
據(jù)預測,到2025年,AI相關業(yè)務在全球數(shù)據(jù)中心用電量中的占比將從2%增加至10%。到2030年,智能計算年耗電量將達到5000億千瓦時,占全球發(fā)電總量的5%。因此,在大力發(fā)展AI大模型的同時,必須提前做好相關規(guī)劃布局,以提供必要的電力和水資源等技術支撐。
相關統(tǒng)計顯示,數(shù)據(jù)中心運行成本的六成是電費,而電費里的四成多來自冷卻散熱,相應也會帶來巨量冷卻水的消耗。風冷數(shù)據(jù)中心六成多的耗電量都會用在風冷上,只有不到四成電力用在實際計算上。如今,全球數(shù)據(jù)中心市場耗電量是10年前的近10倍。
AI大模型的發(fā)展,不能僅符合高端化、智能化的要求,更要符合綠色化的發(fā)展要求。為此,從國家和地方層面上看,為緩解AI大模型發(fā)展所帶來的電力和水資源沖擊,有必要將數(shù)據(jù)中心行業(yè)納入高耗能行業(yè)管理體系,并提前做好相關規(guī)劃布局。同時,加強資源整合,充分發(fā)揮人工智能大模型和數(shù)據(jù)中心的效能,通過使用效能下限設置等方式,確保其自身的電力和水資源使用效率。還應嚴格落實國家能耗雙控及碳排放雙控政策,并將其碳足跡與水足跡納入行業(yè)考核范圍,切實推動碳足跡與水足跡逐步降低,以應對日益增長的AI大模型電力和水資源需求。
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