如何在提升智效的同时解决能耗难题？AI迎来“大考”
2024-05-28 08:06:29
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1.05万亿千瓦时(kWh)！
这是国际能源署(International Energy Agency*#，以下简称“IEA”)日前发布的《电力2024》报告中*@%，对2026年全球数据中心的最高总用电量作出的预测#%#@。1千瓦时就是1度电%@@%#，“超过1万亿度电”@@%%，根据报告的估算#@，这些电量大约是整个日本全年的用电量@#%*。
数据中心、智算中心等算力基础设施是人工智能(AI)的数据中枢和算力载体###*#。随着AI尤其是生成式人工智能(AIGC)和大模型技术的快速发展%*@*#，算力需求激增@*%#，AI的能耗问题也越来越受到关注@#@*。在近段时间举行的多场国际会议上@*#，一些科技巨头纷纷表达了对AI发展带来的能耗问题的担忧@@#。
如何在提升智效的同时解决能耗难题@@，对AI行业来说@%，是一场“大考”%%*%。
AI在推理阶段的耗能不容忽视
讨论AI耗能的问题*%，不可避免地要谈到AI大语言模型(以下简称“大模型”)*##。
“生成式人工智能是当前AI技术发展的重点%@。”腾讯研究院资深专家王鹏在接受中青报中青网记者采访时说#*%*。他表示@*%%*，当前*@，生成式人工智能技术的基础就是以数据和算力堆叠为标志的大模型%*@，其训练和应用需要大量的算力支持*%%，“算力背后则是算力基础设施耗电所带来的巨大电能需求”*@#@。
全国政协委员、中国科学院计算技术研究所研究员张云泉指出%@，大模型的参数和数据规模越大@%%*#，其智能效果就越好***@@。在大模型中*#*%@，“Scaling Laws”(规模效应)意味着当参数和数据规模大到一定程度时%%@@*，大模型的智能表现将出现跃升@*@@*，也就是“智能涌现”#@%。“目前我们还没看到‘智能涌现’的上限在哪%@*#。”
“一般来说@@，参数量越大%#*，大模型的算力消耗就越大@##@@，其消耗的电能就越多#*#@。”王鹏表示@#，因为还没达到上限##%%，以OpenAI为代表的人工智能公司在“Scaling Laws”的驱使下#@，还在持续增加大模型的参数和数据规模*%@#@，以求实现通用人工智能(AGI)的目标#%@，造成短期内算力需求和电能需求的巨大提升@%**。
“因为GPT-3有1750亿个参数#@@%，训练用到了1024张英伟达A100芯片@%#@，所以业内将其称为‘千卡千参’*%#%%。”商汤科技智能产业研究院院长田丰说@@#%@，目前GPT-4、GPT-5等大模型都达到了“万卡万参”的规模@@##，且训练模型所用芯片也从英伟达A100更新到英伟达H100、B200#%*@，“参数量的激增将导致能耗显著增加”%@%#*。
除了模型训练以外##，AI在推理阶段的耗能也不容忽视%*%@%。“推理即大模型响应用户需求的过程”#@%，张云泉介绍#%@*，大模型单次响应用户需求的耗电量并不大%*，“但随着用户规模的增加%#%@*，耗电量也将不断累积并增大@@。”
近日@**@，源自美国的一则“如果将10万块英伟达H00芯片部署在同一地区进行模型训练#@，会导致电网崩溃”的新闻引起社会关注#@@%。
多位专家在接受记者采访时表示@#@，AI导致电网崩溃的原因在于%@，大模型的训练是阶段性的工作@#@@@，所用到的算力要集中在一个数据中心里***@，在有限时空范围内进行大模型训练@*@*%，会给局部电网带来非常大的用电负荷@%。
“稳定的电网系统中突然出现巨大负荷扰动*#%#，会对电网的稳定和安全产生影响*%#%%。”张云泉指出%%，随着大模型参数和数据规模的进一步增加@*，AI的能耗问题将越来越突出@%%，尤其是对于电力供应紧张的国家和地区@*@#。“长远来看#*%@，AI推理过程的耗能将越来越大；短期内**@#，大模型训练的能耗则是最大的AI能耗增量@#@*。”
在王鹏看来%*，与家庭用电量相比*%@#，AI的耗电量显得很大*#@@%，但其在社会总用电量中的占比依然很�**#**。盎乖睹挥写锏街圃煲涤玫绲氖考丁�***。
解决方案：技术创新与新能源
根据美国机构Uptime Institute的预测@%#*%，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%增加到10%；到2030年*%%#，智能计算的年耗电量将占全球发电总量的5%%@%%。
“解决能耗问题%*%%%，是AI技术发展的重要前提#%@#%。”田丰对记者说%*@#，虽然目前AI的能源消耗还不至于引起大范围“电荒”##*%，但随着AI的大规模应用%%@*，未来可能发生AI“缺电”的情况@**，需要寻找合适的解法@@%*%，让有限的电力能源可以容纳更大的算力规模@*。
通过研究和实践##@#*，人们对AI的了解逐渐增强@*#%#，一系列解法随之而来*@@%。从需求角度看*%%**，优化大模型架构、提升芯片效率和算力效率等@@%%，被认为是降低AI能耗的有效途径@#@。
张云泉表示*#@%，首先#%*，可以设计AI模型训练的专用芯片#%#，其效率相较GPU(图形处理器@#@@，现常用于AI计算)提升了10倍以上；其次@#@*，可以优化AI模型的参数*@@，很多小模型仅有几十亿的参数量##*@%，但已经实现了和大模型一样的效果；此外@@*%#，还可以通过对推理过程进行优化压缩#%，设计专用推理芯片##@%%，进一步降低AI推理阶段的能耗##%#。
“大模型变小模型*%@#，目前降低能耗效果最好%@@#。”张云泉以微软4月底发布的自研小尺寸AI模型Phi-3为例介绍%@@%。据了解*%@*，Phi-3模型目前有3个版本@#，其中Phi-3 mini是一个拥有38亿参数的语言模型%@#%，可部署在手机上#*#，根据实验和测试结果%@*%#，其性能已经可以与GPT-3.5等大模型相媲美#%。
在能源供应方面%%，诉诸多样化的新能源供给、依靠国家进行宏观调控与规划等举措*##*，将有助于解决AI能耗问题%#。天使投资人、资深人工智能专家郭涛对记者表示@###*，当前#@##%，新能源@***，包括太阳能、风能、水能等可再生能源@*，正逐渐成为数据中心的最佳能源选择##。“如果没有足够的可再生能源来满足AI能耗的增长##*#，可能会导致对化石燃料的依赖加剧*#*，从而对环境造成负面影响###@。此外@@***，数据中心还可以通过智能算法来优化能源使用效率%%%%，实现AI与电网的协同发展@%。”
不少人工智能公司已经开始关注新能源#*@。2021年*#，OpenAI首席执行官山姆奥尔特曼向核聚变初创公司Helion Energy投入3.75亿美元；2024年3月%*，亚马逊云服务公司(AWS)收购美国宾夕法尼亚州一座数据中心园区%@#，据了解*@#%，该园区就是从邻近的核电站获取电力@*%#%。
“解决AI耗能问题涉及到算力、电力等多个系统的协调与配合##。”王鹏指出#%%，一方面%*@%#，要从AI本身去降低能耗@#@%@，包括优化算法、降低模型参数、提高计算性能等；另一方面*@，整个能源系统也要积极响应AI的能耗需求%#**#。
“源网荷储”一体化考虑
新能源或将成为解决AI耗能问题的一把“钥匙”%*%，这正好与我国此前提出的“东数西算”工程相契合*%%##。
国家能源局的数据显示%@@#%，2023年*@@，我国可再生能源新增装机3.05亿千瓦*##，占全国新增发电装机的82.7%**%%%，占全球新增装机的一半；全国可再生能源发电量近3万亿千瓦时%*#，接近全社会用电量的1/3@#*。目前@%#%*，我国已建成全球规模最大的电力供应系统和清洁发电体系@##，其中青海、内蒙古、宁夏等西北部地区则是清洁能源的“富矿”@#**#。
2021年@%*@#，我国提出实施“东数西算”工程#@，引导数据中心向西部资源丰富地区聚集*@@*%，推动当地数据中心走向低碳、绿色、可持续*%*，同时满足东部地区的算力需求#@#。2022年2月%%，内蒙古、贵州、甘肃等8地启动建设国家算力枢纽节点@%%%，10个国家数据中心集群被写入工程总体“规划”%*，“‘东数西算’工程全面启动”*%*。
“大模型时代#%%，‘东数西算’工程将对全国的电力需求和算力需求起到重要的宏观调控作用%#@@。”张云泉预计*#%，未来将会有越来越多的大型算力中心或智算中心选址我国西部地区%#，“东数西训”(即东部地区的AI大模型%#%@，在西部地区进行训练记者注)将成为AI与新能源协调发展的典型场景%#@#。但他强调*@，推动新能源更好地赋能AI发展@#，储能是一个需要解决的问题%*%@#。
“大规模储能的建设决定了新能源是否能更好地满足算力需求%@*。”田丰也同意张云泉的观点%@%。田丰指出%*，包括光电、风电等在内的新能源%@**@，具有间歇性发电的特点@%，需要依靠储能系统将多发的电及时存储起来**@*%，削峰调谷*#*，以保证电网的供需平衡*#@%%。
国家能源局的最新数据显示#@，截至2024年一季度末#*#%，我国已建成投运的新型储能项目累计装机规模达到3530万千瓦%@@%，同比增长超过210%##@#，其中10万千瓦以上的储能电站超5成#*，呈现集中式、大型化的发展趋势%#@#@。
在储能的建设上%#，王鹏着重强调了新能源汽车的分布式储能能力#*%*@。“随着电池充放电次数和寿命不断提高#*@%，数亿辆电车利用峰谷电价差来储能并反向回供电网%@@@#，基本可以实现零成本用车甚至盈利*%，同时也能解决电网的调峰问题*#%。”
此外@%@#，王鹏还认为要重新思考“数据网”和“电力网”的分布式联动与微观布局协同%##。他指出#%*#，为满足短期内快速增长的人工智能推理算力需求##，除了在西部可再生能源丰富的地区布局大型算力中心*@，实现“东数西算”；也需要考虑在东部需求侧的数据中心和算力中心附近%*@，积极布局分布式可再生能源###，如与城乡建筑、农业设施等结合的分布式BIPV(光伏建筑一体化)、光储直柔一体化等**。“而且还要‘源网荷储’一体化考虑@##%%，尽可能通过微电网实现就地峰谷平衡%%，减少弃风弃光*#。”
“这需要电价政策、基础设施建设、政策支持和用户行为等多方面的配合%#@@。”在王鹏看来*%*#，整个算力网络、输电网络、分布式能源网络@*@，与车辆(充电)网络的高度耦合%#@，或许是解决我国未来AI能耗问题的关键@#%。
“在考虑投入和产出算总账的情况下#%*，AI实际上进一步提高了社会的生产效率*#*，降低了能耗@#%@。”田丰认为@@，AI作为新质生产力正在赋能经济社会发展**#*，如今的AI大模型已经成为重要的基础科研设施*@#**，其训练中的投入@%@@，最终将为全社会带来新质生产力的红利@#@#*。
目前#@@@，在AI大模型的训练成本中*@@#*，能源消耗成本的占比已经超过一半%%。田丰说%#%，从基础科研的角度看@*#%，要继续加大对AI技术的投资**，“现在是奋起直追的时候**%*，不应该自束手脚”%@。具体到AI耗能方面**%%，他建议*#，可以给予大模型训练一定的能源支持政策*#%#*。
中青报中青网见习记者 贾骥业 记者 朱彩云 来源：中国青年报
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