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逐浪AIGC丨AI熱潮下的算力供給挑戰:“提效降碳”仍是行業歸宿

2023-09-09 01:33:41    出處:21世紀經濟報道

21世紀經濟報道記者張梓桐上海報道


(相關資料圖)

“百模大戰”的火熱正在使得當前的算力供給面臨著越來越大的能耗挑戰。

一方面,算力供給帶來巨大的電力消耗。根據國際能源機構(IEA)的數據顯示 ,2022年全球數據中心用電量為2400~3400億千瓦時,約占全球最終電力需求的1%~1.3%。根據信通院統計,我國2022年數據中心能耗總量1300億千瓦時,同比增長16%,預計到2030年,能耗總量將達到約3800億千瓦時。

而另一方面,企業IT基礎設施投入持續上升,面臨降本增效壓力。

在算力需求井噴以及國家“雙碳”政策規劃的雙重壓力下,承載著底層基礎設施功能的數據中心將如何進一步節能減排成為市場與行業關心的核心議題。

“如今數據中心節能降碳正在面臨著制冷系統能耗較高、IT設備利用率低、海量的算力需求以及硬件設備的全生命周期管理四重挑戰?!崩顺毙畔⒎掌鳟a品線總經理趙帥在第二屆外灘大會上接受21世紀經濟報道記者采訪時表示,面向AIGC產業熱潮下的新型數據中心基礎設施建設需求,數據中心建設和部署模式一方面要持續提高模塊化、集成化程度。另一方面則要進一步提升服務器的計算效率。

而小冰CEO李笛則在接受21世紀經濟報道記者采訪時指出,當前行業存在著一定的算力焦慮,但算力是否真的短缺還要取決于公司的商業模式效果,“如果你能夠通過交付生成式AI滿足了需求,成功消耗了算力,那么算力就實現了高附加值。”

算力能耗挑戰

記者在2023年外灘大會現場了解到,2022年全國數據中心總耗電量已經達到約2700億千瓦時,占全社會用電量的3.1%,超過2座三峽水電站年發電量,數據中心綠色化轉型成為亟待解決的難題。

目前業內普遍認為,從能耗構成看,數據中心總能耗包括IT設備能耗和制冷、配電等系統的能耗,其中,制冷系統用電量已與IT設備相當,占總用電量高達43%。因此,優化制冷系統成為數據中心提高能源效率的重要環節。

而隨著芯片功耗與服務器功耗持續上升,全球數據中心單機柜功率也快速增長?!拔覀冾A計到2025年平均功率將達到25kW。高功耗芯片,高密度服務器及單機柜密度的演進,導致傳統風冷制冷模式在換熱性能及能耗優化方面逐步受限?!壁w帥在接受記者采訪時說道。

其次,趙帥指出,當前算力行業內供給的核心是IT設備,但就其容量而言,IT設備的利用率通常十分低。

例如,服務器的利用率往往只有5%到15%,處理器為10%到20%,存儲設備為20%到40%,網絡設備的利用率為60%到80%。然而,當設備閑置時,其仍會消耗在最大利用率下消耗的大部分功率,一臺標準服務器即使不工作也要消耗30%到40%的最大功率。

“如何最大程度減少IT設備空閑,讓閑置的算力跑起來至關重要。同時,在提供每單位算力的同時減少能源消耗,提升能源轉換效率也是實現數據中心綠色低碳發展的關鍵?!壁w帥說道。

此外,步入AIGC時代,算力需求愈發呈指數級增長,AIGC的大模型訓練、實時交互等均需要海量算力的支撐。趙帥表示,大模型的參數量超過千億,甚至突破萬億級別,預計智算中心將迎來更快發展。而高算力往往也伴隨著高能耗,新型數據中心基礎設施建設需要面向AI大算力需求,在提供高算力的同時,實現節能降耗。

綠色數據中心建設路徑

有業內人士在現場對記者指出,當前大模型帶來的算力井噴需求預計在2025年之前都不會看到衰退。而這背后的核心驅動因素還是人工智能大模型技術變革式的發展。

“我們并不認為模型本身是一個應用,我們認為大模型是一個基礎設施。所以,我們現階段為了達到基礎設施的自主可控,就需要從大模型數據的收集、訓練、以及最后調優等環節上面全面入手來解決問題?!蔽浵伡瘓F副總裁徐鵬在接受21世紀經濟報道記者采訪時指出,人類社會短期可能很容易高估一個技術帶來的變化,但是長期有可能會低估它帶來的變化。因此,就大模型技術本身來看,行業仍然需要持續而堅定的投入。

而在趙帥看來,在算力攻擊勉勵較大挑戰的背景下,綠色數據中心建設就需要著眼“規劃設計、綠色產品選擇、實施部署、智能運維。”四大方面。

在規劃設計層面,趙帥表示,首先機房在選址上應該盡可能地選擇在能充分利用風、水、空氣等自然冷源,使用太陽能、風能等可再生能源并且擁有地理優勢的地區。

在綠色產品選擇和新技術的采用上,他表示,可以考慮部件級節能、整機級節能再到數據中心級節能產品的引入?!芭e個例子來看,不同產品的導入能帶來更大的效益,采用高效的冷卻系統,引入液冷系統增加10%的初始投入,而它帶來的電能節省使其1.5年即可回收成本?!壁w帥說道。

而在面對客戶不同數據中心的差異的時候,行業在選取新建數據中心和老舊機房改造方案時又該怎樣抉擇?

對此,趙帥表示,可以提前進行場景規劃設計,合理布局,以及盡可能使得資源循環利用,比如將數據中心產生的熱量搜集用于區域級供熱等;同時實施部署階段,優化設備配置,根據客戶業務需求采用階段性配置,分期擴容,避免過度。

此外,智能化也是數據中心發展的重要趨勢,通過管理系統對數據中心的能耗進行智能化的監控和管理,優化設備整體性能,將進一步提升數據中心的綠色化水平。

趙帥指出,智能運維方面,使用智能監控系統可以實時監測設備的運行狀態和能源消耗情況,及時發現和解決問題,減少能源浪費。使用智能調度和優化策略,如基于需求的電力分配、智能散熱管理等,可以更高效地管理能源,降低能源消耗。建立能源管理平臺,統一管理數據中心的能源利用情況,進行集中監控、分析和優化,提高整體能源利用效率。

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