大模型为何成耗能大户

来源: 南日报网络版     时间: 2024-04-29 11:28:35

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  随着人工智能技术快速发展*@*##,人工智能(AI)大模型的运行消耗问题受到越来越多关注%#。大模型为何成了耗能大户?能耗问题会不会成为人工智能发展的“绊脚石”?如何解决能耗问题?

  耗电耗水量大

  人工智能大模型到底有多耗能?据斯坦福人工智能研究所发布的《2023年AI指数报告》#**#*,AI大语言模型GPT-3一次训练的耗电量为1287兆瓦时@##*,大概相当于3000辆特斯拉电动汽车共同开跑、每辆车跑20万英里所耗电量的总和*#%。报告同时提出@*@#,AI大语言模型GPT-3一次训练#@@%,相当于排放了552吨二氧化碳***%%。

  国外研究显示@@#*%,一次标准谷歌搜索耗电0.3瓦时##*@,AI大语言模型ChatGPT响应一次用户请求耗电约2.96瓦时%*#,在AI大模型驱动下的一次谷歌搜索耗电8.9瓦时@#%。

  除了耗电@%,另有研究显示*%%,AI大语言模型GPT-3在训练期间耗水近700吨@#%,每回答20个至50个问题就要消耗500毫升水@#*。弗吉尼亚理工大学研究指出*#%*#,Meta公司在2022年使用了超过260万立方米的水*##@*,主要作用是为数据中心提供冷却@%%。

  据了解#%,人工智能大模型GPT-4的主要参数是GPT-3的20倍*@@#%,计算量是GPT-3的10倍**,能耗也随之大幅增加***%@。

  华泰证券研报预测@%%%#,到2030年%@@*#,中国与美国的数据中心总用电量将分别达到0.65万亿千瓦时至0.95万亿千瓦时、1.2万亿千瓦时至1.7万亿千瓦时@*,是2022年的3.5倍和6倍以上#@#。届时@***,AI用电量将达到2022年全社会用电量的20%和31%@#。

  为何如此耗能

  为什么人工智能大模型如此耗能?AI技术迅速发展#**,对芯片的需求急剧增加**#@*,进而带动电力需求激增%@。同时#*%#@,对AI进行大量训练*@##,也意味着需要更强的算力中心和与之匹配的散热能力@**。在AI快速迭代的道路上@*#%%,电力和水资源的消耗也在快速增加*##。因为很多数据中心全年无休#%,发热量巨大*#%%*,大规模电耗和水耗主要来自于冷却需求%%#@*。

  相关统计显示%@%,数据中心运行成本的六成是电费***,而电费里的四成多来自冷却散热@%@,相应也会带来巨量冷却水的消耗@#。风冷数据中心六成多的耗电量都会用在风冷上@@@,只有不到四成电力用在实际计算上%##@*。如今@##,全球数据中心市场耗电量是10年前的近10倍*##。

  能耗问题会不会成为人工智能发展的“绊脚石”?英伟达首席执行官黄仁勋曾提到%%,AI和算力耗能巨大#%%%%,但由于计算机性能飞速增长%%,计算会更加高效%#,相当于更节省能源%@@。当前#%@%#,我国实施严格的能耗双控政策**,无论是AI大模型本身还是其应用行业%%,对单位GDP能耗来说均有明显降低作用*#**@。

  从整体能耗来看*%*%#,AI大模型带来的效率提升也会抵消一部分能耗增长%*##。随着绿电广泛应用@%*##,再加上我国逐步由能耗双控向碳排放双控政策转变%%*#@,可再生能源对未来AI大模型发展的支撑能力也会越来越强##。

  此外@@,相较于其他国家而言%@%#,中美等能源消费大国和数据大国%@,具备更好发展AI大模型的资源条件和基础#@。

  怎样应对挑战

  据预测#%,到2025年@**@*,AI相关业务在全球数据中心用电量中的占比将从2%增加至10%*%#。到2030年@*,智能计算年耗电量将达到5000亿千瓦时%*%#,占全球发电总量的5%%*。因此*#,在大力发展AI大模型的同时#*@@#,必须提前做好相关规划布局@*,以提供必要的电力和水资源等技术支撑%@%#。

  有专家认为@#@%,人工智能的未来发展与状态和储能紧密相连#*。因此*###@,不应仅关注计算力%%%,而是需要更全面地考虑能源消耗问题*@@#。OpenAI创始人奥尔特曼认为@@,未来AI技术取决于能源突破##@,更绿色的能源尤其是核聚变或更便宜的太阳能以及储能的可获得性%#%@,是人工智能发展快慢的重要因素%*#@。

  为降低电力和水资源消耗%*,很多企业在尝试采用各种方法为数据中心散热%##%。例如#@,微软曾尝试部署海下数据中心%@*@,脸书(Facebook)数据中心选址北极圈附近@%,阿里云千岛湖数据中心使用深层湖水制冷等**%,我国很多企业则把数据中心布局在水电资源丰富的西南地区##*。

  目前##@,可通过算法优化、开发和使用更高效的AI专用硬件、调整神经网络训练过程以优化计算资源等技术方式来降低AI大模型的能耗##,并更多采用自然冷却、液冷、三联供、余热回收等新兴节能技术%@#,提高制冷效率以降低数据中心能耗####*。从技术未来发展方向上看@%*@,光电智能芯片也有助于解决AI大模型的电耗和水耗问题%@。

  AI大模型的发展%**#,不能仅符合高端化、智能化的要求%@,更要符合绿色化的发展要求%###。为此*@%#*,从国家和地方层面上看*%%,为缓解AI大模型发展所带来的电力和水资源冲击@*,有必要将数据中心行业纳入高耗能行业管理体系*%*@,并提前做好相关规划布局*%%#%。同时%%@#,加强资源整合%@%,充分发挥人工智能大模型和数据中心的效能%@*%#,通过使用效能下限设置等方式@#**,确保其自身的电力和水资源使用效率%*##。还应严格落实国家能耗双控及碳排放双控政策@##@@,并将其碳足迹与水足迹纳入行业考核范围%%@#*,切实推动碳足迹与水足迹逐步降低%%,以应对日益增长的AI大模型电力和水资源需求**。

  (作者系中国宏观经济研究院能源研究所研究员)

  作者:崔成

  来源:经济日报

【编辑:曹子健】


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