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創(chuàng)新技術(shù)INNOVATIVETECHNOLOGY
創(chuàng)新技術(shù)

電力是解鎖AI數(shù)據(jù)中心增長(zhǎng)的關(guān)鍵

字體: 放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2024-09-10  來源:智慧能源之窗  瀏覽次數(shù):953

    行業(yè)專家Ali Fenn表示,為了利用人工智能的繁榮,解決數(shù)據(jù)中心的電力難題至關(guān)重要。


    披頭士樂隊(duì)告訴全世界,“愛是你所需要的一切。”但Lancium公司總裁Ali Fenn表示,電力是你所需的一切,至少在數(shù)據(jù)中心的人工智能方面是這樣。在今年于美國華盛頓特區(qū)舉行的數(shù)據(jù)中心世界大會(huì)上,F(xiàn)enn概述了人工智能的發(fā)展速度比任何人想象的都要快。它對(duì)計(jì)算和新數(shù)據(jù)中心容量的需求是前所未有的。她說:“目前的每一種模式都可能低估了未來的發(fā)展。人工智能在社會(huì)各個(gè)方面的轉(zhuǎn)型潛力基本上只受一件事的支配:電力。”


破解電力之謎


    那些希望利用人工智能熱潮的人需要弄清楚電力在哪里,他們?nèi)绾潍@得電力,以及他們可以在哪里最快速地建立數(shù)據(jù)中心來提供人工智能所需的電力,同時(shí)控制成本。


    有人預(yù)測(cè)人工智能將使人類走向衰落。Fenn認(rèn)為這是樂觀的主要原因。人工智能技術(shù)可以幫助研究人員找到治療癌癥的方法,消除貧困,擺脫繁重的體力勞動(dòng)或重復(fù)性任務(wù),并為人們提供更多的時(shí)間。她引用了人工智能等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),到2050年,人工智能每年將花費(fèi)高達(dá)38萬億美元用于氣候變化。Fenn說:“沒有數(shù)據(jù)中心就沒有人工智能。這是我們的時(shí)刻,我們的責(zé)任,我們的機(jī)會(huì)。”


    人工智能已經(jīng)在推動(dòng)數(shù)據(jù)中心的重大進(jìn)步。Meta的人工智能數(shù)據(jù)中心工作預(yù)計(jì)將使整體成本降低33%。谷歌的DeepMind AI將冷卻成本降低了40%。微軟已將人工智能引入其平臺(tái)以生成安全警報(bào)并提高安全性。


    Gartner分析師Sid Naq表示:“到2025年,一半的云數(shù)據(jù)中心將部署具有人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)功能的先進(jìn)機(jī)器人,從而提高30%的運(yùn)營效率。”


人工智能時(shí)代


    Fenn認(rèn)為,人工智能在2021年從完全依賴軟件和代碼轉(zhuǎn)變?yōu)樵?022年增加GPU,并在2023年找到足夠的數(shù)據(jù)中心容量。2024年,等式已經(jīng)轉(zhuǎn)移到獲得足夠的能力來運(yùn)行人工智能應(yīng)用程序和大型語言模型(LLM)。


    商業(yè)房地產(chǎn)公司CBRE數(shù)據(jù)中心解決方案執(zhí)行董事總經(jīng)理兼全球負(fù)責(zé)人Pat Lynch表示:“數(shù)據(jù)中心增長(zhǎng)的主要障礙不是土地、基礎(chǔ)設(shè)施或人才的可用性,而是當(dāng)?shù)氐碾娏Α?rdquo;


    Fenn指出,美國數(shù)據(jù)中心的電力需求花了30年時(shí)間才達(dá)到17GW。如果沒有人工智能,預(yù)計(jì)到本十年末將再次翻一番。但現(xiàn)在,到2030年,數(shù)據(jù)中心電力需求的估計(jì)范圍從50吉瓦到高達(dá)80吉瓦。Fenn說:“從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看,1吉瓦的電力足以滿足100萬人的家庭需求,100吉瓦的能源足以滿足全球10%的照明需求。我們正在見證歷史上最大規(guī)模的資本注入人工智能。”


    與2022年的可用電力相比,到2025年,ChatGPT等生成型人工智能(GenAI)應(yīng)用預(yù)計(jì)將消耗美國數(shù)據(jù)中心約75%的兆瓦。到2027年,GenAI的電力需求預(yù)計(jì)將翻一番,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過2022年的總可用電力。


    一個(gè)簡(jiǎn)單的事實(shí)是,電力消耗將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過任何效率或現(xiàn)代化成果。因此,到2030年,數(shù)據(jù)中心的電力消耗將從目前約占美國電力的2%增長(zhǎng)到7.5%。分析師和預(yù)測(cè)者無法跟上。無論他們?yōu)樵鲩L(zhǎng)設(shè)定了什么數(shù)字,在幾個(gè)月內(nèi)都會(huì)被嚴(yán)重低估。難怪我們?cè)谛碌臄?shù)據(jù)中心設(shè)施、園區(qū)和未來站點(diǎn)的新土地上看到了如此多的投資。


未來的電網(wǎng)


    當(dāng)前的電網(wǎng)模型應(yīng)對(duì)人工智能擴(kuò)展的可能性為零。從現(xiàn)在到2027年,前五大數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)的可用電力容量?jī)H為4吉瓦。然而,幾年內(nèi)可能需要多達(dá)50吉瓦。這幾乎相當(dāng)于目前整個(gè)中大西洋和新英格蘭州的消費(fèi)量。


    如果這還不是一個(gè)足夠大的問題,那么電網(wǎng)的速度與人工智能的擴(kuò)張是不一致的。為一個(gè)大型項(xiàng)目尋找電力需要六到七年的時(shí)間和數(shù)千次批準(zhǔn)。更糟糕的是,向可再生能源的轉(zhuǎn)型意味著到2030年,美國東北部約有60吉瓦的傳統(tǒng)電力輸出將下線,而且看不到替代品。Fenn說:“未來的電網(wǎng)一定非常不同。主要問題是峰值需求,我們需要以新的方式解決。”


    與其說靈活性來自供應(yīng)側(cè)(如“峰值”工廠在晚上上線并應(yīng)對(duì)突然的供應(yīng)短缺),不如說供需雙方都需要靈活性。Fenn預(yù)計(jì),到2050年需求響應(yīng)計(jì)劃將增加20倍,數(shù)據(jù)中心和其他用戶同意在特定時(shí)期內(nèi)脫離電網(wǎng),依賴現(xiàn)場(chǎng)或備用電源。她說,僅這一點(diǎn),就可能超過2000吉瓦。我們看到了這一趨勢(shì)的早期跡象,谷歌等超大規(guī)模公司根據(jù)優(yōu)化供應(yīng)、需求和電力成本,將工作負(fù)載轉(zhuǎn)移到全球各地。


未來的數(shù)據(jù)中心


    隨著電力容量的增加,新數(shù)據(jù)中心的規(guī)模預(yù)計(jì)將飆升。Fenn說:“傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心不會(huì)消失,對(duì)其服務(wù)的需求可能會(huì)繼續(xù)存在。但我們可能很快就會(huì)看到1或2吉瓦甚至更大的數(shù)據(jù)中心。”


    這些新的大型數(shù)據(jù)中心將位于廣闊的園區(qū)內(nèi),首先取決于哪里有足夠的電力可用性,并受網(wǎng)絡(luò)中心和負(fù)載中心附近的影響,或者有足夠強(qiáng)大的傳輸基礎(chǔ)設(shè)施將電力輸送到需要的地方。如此規(guī)模的數(shù)據(jù)中心需要改變管理方式。他們可能需要更像發(fā)電廠一樣對(duì)待,他們必須與公用事業(yè)和電網(wǎng)運(yùn)營商密切協(xié)調(diào)。Fenn喜歡美國德克薩斯州作為許多新場(chǎng)景的可能目的地。


    Fenn說:“我們需要一個(gè)考慮到天氣預(yù)報(bào)、定價(jià)、電網(wǎng)擁堵、負(fù)載和動(dòng)態(tài)編排的預(yù)測(cè)性和響應(yīng)性電網(wǎng)。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)需要在各個(gè)方面進(jìn)行創(chuàng)新,并建造大量新的天然氣調(diào)峰發(fā)電機(jī)、核能和其他能源。”


    雖然圍繞人工智能和數(shù)據(jù)中心的大部分討論都集中在電力使用和容量限制上,但數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商本身也在利用人工智能系統(tǒng)來幫助他們優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)營。


    在之前接受Data Center Knowledge采訪時(shí),F(xiàn)enn指出,人工智能在數(shù)據(jù)中心行業(yè)最重要的機(jī)會(huì)之一在于數(shù)據(jù)中心和電網(wǎng)的交叉點(diǎn)。她解釋說:“數(shù)據(jù)中心需求的快速增長(zhǎng)和大規(guī)模、千兆瓦級(jí)數(shù)據(jù)中心的出現(xiàn)給電網(wǎng)運(yùn)營商帶來了新的挑戰(zhàn)。在Lancium,我們專注于開發(fā)人工智能驅(qū)動(dòng)的電力編排和優(yōu)化技術(shù),以提供電網(wǎng)可靠性,并確保數(shù)據(jù)中心及其客戶的工作負(fù)載可靠性,SLA優(yōu)先考慮可靠性和無碳能源。”


    美國加州大學(xué)河濱分校電氣與計(jì)算機(jī)工程副教授Shaolei Ren分享了對(duì)人工智能提高能源效率潛力的樂觀態(tài)度。Ren說:“人工智能可以根據(jù)實(shí)時(shí)需求提供更精確的冷卻系統(tǒng)運(yùn)行配置,人工智能還可以通過提供冷卻系統(tǒng)的精確配置和預(yù)測(cè)用電效率來幫助預(yù)測(cè)用電效果。”

 
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