如何在提升智效的同时解决能耗难题？AI迎来“大考”

2024-05-28 10:20:13 | 来源：GG之家
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本文转自：中新网

中国经济再获“信任票”

　　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

【编辑:张燕玲】


　　

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