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聊10句天,ChatGPT要費半斤水?專家呼籲建(jiàn)立(lì)數據中心用水國標
發布日期:2023-08-11 09:17:21瀏覽量:1129

        和ChatGPT或其他生成式AI聊天(tiān),居然(rán)會引發對水資源的耗費?


        兩個(gè)看似(sì)八(bā)竿(gān)子打不著的事件,近期卻因為一(yī)份科技巨頭的報告而被聯係在了一起。穀歌近期(qī)發布的2023年環境報告顯示,其去年的用水量同比顯著增加了20%,達到56億加侖,而其中絕大部分都被用於為該公司的數據中心散熱。


        這並(bìng)不是個例。2023年初,由(yóu)OpenAI打造(zào)的ChatGPT火遍全球,一躍成為(wéi)人工智能領域的現象級應用,也引發了全球互聯網公司的(de)AIGC軍備(bèi)競賽。


        要對(duì)AI進行大量訓練(liàn),也(yě)就意味著需要更(gèng)強的算力中心和與之匹配的散熱能力。在AI快速進步的道路上,對水資源的消耗(hào)也不斷加碼升(shēng)級。


        對此,有專家告訴《每日經濟新聞》記者,整體來(lái)看,當前(qián)數據中心耗(hào)水(shuǐ)已(yǐ)經成為製(zhì)約數據中(zhōng)心快速發展(zhǎn)的因素之一(yī),並呼籲盡快為數(shù)據中心用水(shuǐ)建立一套規範、統一的標(biāo)準與利用效率評價方法,“這將成為數據中心實現綠色低碳發展的又一關鍵標準工具”。


        AI很“口渴”:聊10句天,ChatGPT可能要費半(bàn)斤水


        近日,科技巨頭穀歌發布了2023年的環境報告,其中一項(xiàng)數據引發了行業和市場的廣泛關注。


        該報告顯示(shì),在“用水量”這一項(xiàng),穀歌在2022年消耗了56億加侖的(de)水。


        如果這樣說大(dà)家(jiā)沒什麽概念,我們可以做一個更直(zhí)觀的對比:有(yǒu)第三方統計顯示,56億加侖,約等於國內(nèi)某一線城(chéng)市全年的用水量,或(huò)者是全球每天飲用水的1/4。也有人稱,這水量相當於(yú)37個高爾夫球場的用水量(liàng),大概(gài)能裝滿一個(gè)半西湖。


        更令人擔心的是,這一數字比穀歌(gē)去(qù)年的報(bào)告增加了(le)20%。雖然穀歌表示,其目標是(shì)在2030年補充其辦(bàn)公室和數據中心消耗的120%的淡水,不過根(gēn)據這份報告,目前(qián)的補充率(lǜ)隻有6%,與目標相去甚遠(yuǎn)。


        如此大的用水(shuǐ)量,不禁令人好奇:作為(wéi)一家科(kē)技(jì)公司,穀歌什麽業務如此(cǐ)耗水?答案是:為數據中心散(sàn)熱。


        報告(gào)顯示(shì),在56億加侖耗水中(zhōng),有52億都被用於該公司的數據中心,清晰地顯示(shì)了運行大型數據(jù)中心要付出(chū)的(de)環境成本。


        有專業人士指出,用(yòng)水量增長20%與穀歌計算能力的增長大致一致,而穀歌計算能力(lì)的增長主要是由(yóu)人工智能推動(dòng)的。換句話來說,自去年ChatGPT和生(shēng)成(chéng)式人工智能技術火爆全球以來,穀歌的用(yòng)水量也開始顯著上升(shēng),而對AI的大量訓練(liàn)成了數據中心耗水的(de)核心原因。


        卡羅拉多大學與德克薩斯(sī)大學(xué)的(de)研究(jiū)人員在一篇《讓AI更節(jiē)水》的預印論文中也發布了訓練(liàn)AI的用水估算結果,顯示訓練GPT-3所(suǒ)需的清水(shuǐ)量相當於填滿一個核反應堆的冷卻塔所需的水量。ChatGPT(在GPT-3推出之後)每與用戶交(jiāo)流25~50個(gè)問題,就得“喝下”一瓶500毫升的水來降溫。


        除了(le)穀歌,另一個巨頭Meta在(zài)美國亞利桑那州建設了數據中(zhōng)心,僅2022年用水量超過260萬立方(fāng)米(約6.97億加侖)。隨著全球人工智能軍備競賽的持續升級和大量科技公司競相建設新數(shù)據中心,其消耗的水量很可能會繼續上升。


        海水、湖水、北極圈,數據中(zhōng)心為(wéi)節水拚了


        大洋彼岸的科技巨頭如此“吃電喝水”,國內人工智能公司用水量情況如何呢(ne)?記者查閱了幾家人工智能公司、數據中心的公開信息,發現關於它們用水情況信息很少。


        “此前我(wǒ)們對數據中心綠色節能的關注點(diǎn)主要在能源消耗方麵,比如,耗電量以及電能利用效(xiào)率指標是數據中(zhōng)心最受關注的標簽,水作為自然資源,關(guān)注的不多(duō),並(bìng)且(qiě)用水量(liàng)指標受氣候條(tiáo)件、溫濕度、水質等各方(fāng)麵因素影響大,統計比較少。”呂天文告訴記者。


        近(jìn)年來,隨著數據中心的規模越來越(yuè)大,以冷水係統作(zuò)為冷源的大型數據中心(xīn)的耗水量、水源問題開始引發關注,如何減少數據的耗水量,降(jiàng)低WUE(水資源使用效率)值在業界被廣泛討論起來。“整體來看,當前數據中心(xīn)耗水已經成(chéng)為製約數據中(zhōng)心快速發展的(de)因素之(zhī)一,國內很多地方已經將耗水作為了數據中心的重要考核指標。”中國通信工業協會(huì)數(shù)據中心委員會常(cháng)務副理事長、中國(guó)IDC圈創始人CEO黃超表示。


        記者(zhě)注意(yì)到,近日,北京市發展改革委修訂印發了《關於進一(yī)步加強數據中心項目節能審查(chá)的若幹規定》,其中就新增了關於引導數據中心充分利用再生水的內容(róng):再生水輸配管網覆(fù)蓋範圍內的數(shù)據中心,設備冷卻水、機(jī)房加濕等非生活用水應采用再生水。


        呂天文向記者介紹(shào)稱,為了節約(yuē)寶貴的自來水資源,很多企業嚐試用各種方法為數據中心散熱,例如,微(wēi)軟曾嚐試部(bù)署海下數據中心,Facebook數(shù)據(jù)中心選址北極圈附近,阿裏雲千島湖數據(jù)中心使用深層(céng)湖水製冷,“但上述方法總是(shì)會帶來新的問題,目前國內數(shù)據中(zhōng)心的用水主要使用的還是自來水,近幾年政府層麵更鼓勵數據中心企業利用中水。


        ” AI競賽升級,專家呼籲建立(lì)數據中心用水國標


        今年以來,AIGC的爆(bào)火使得科技公司競賽正(zhèng)不斷加碼,國內大模型創業也進入狂飆(biāo),來自AI公司、大廠的創業(yè)派,以及來自高校、研究機構(gòu)的學院派加速湧入“百模大戰”,科技部新一代人(rén)工智能發展研究中(zhōng)心發布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示,截至今年5月末,全(quán)國參數在(zài)10億規(guī)模以上的大模型已發布79個。


        數據中心作為傳輸、儲存、處理數(shù)據資(zī)源的新型基礎設施,其用水量隨著AI競賽的升級也迎來新一波增長,“AI大模型訓練需要(yào)算力更高,相應的能耗也就更大,AI芯片(piàn)和AI服務器的發熱量相比傳統服務器也更大。數據中心的水消耗最主要還是用來蒸發散熱了,所以隨著能耗、發熱(rè)量的增加,耗(hào)水必然會(huì)增加。”黃超向記者(zhě)介紹稱。


        在采訪中,呂天文建議相關部門盡快為數據中心用水建立一套規範(fàn)、統(tǒng)一(yī)的標準與利用效(xiào)率評價方法,這將成為數據中心實現綠(lǜ)色低(dī)碳發(fā)展的又一關鍵標準工具。


        “目(mù)前國內對WUE指標還沒有廣泛的統一標(biāo)準,現在較多聚焦在PUE層麵,但其它如芯片能耗的控製(zhì)、算法層麵的節能,以及我們討論的耗水(shuǐ)問題,都不是簡單的PUE能夠代(dài)表的。”黃超(chāo)表示,進一步節能至少(shǎo)需要在數據中心選址、供配電設計、可再生(shēng)能源利用、餘(yú)熱回收、雨水/廢水利用、芯片節能、軟件節能等全方麵去做,最(zuì)終實(shí)現(xiàn)在整體層麵上的節能。


        液冷有望逐步(bù)成為製冷領域主力


        在(zài)高密度、高(gāo)能耗(hào)的數(shù)據中心龐大需求下,製冷領域(yù)技術的(de)革新也開始(shǐ)湧現(xiàn),一個加速的趨勢就是,液冷出現且有望逐步(bù)成為製冷領域的主力(lì)。


        冷液冷技術是指使用液體取代空氣作為冷(lěng)媒,與CPU、芯片組、內存條(tiáo)以及擴(kuò)展卡等發熱部件進行熱交換,帶(dài)走熱量(liàng)的技術。相比於傳統的風冷技術,液冷技術的製冷效率更高(gāo),可有效降低製冷係統的運行能耗,使數據中心PUE達到1.3 以下。


        “我國幅員遼闊,各(gè)地氣候條件差異大,各地(dì)數據中心的製冷(lěng)需求也不盡相(xiàng)同,因此,製冷技術的普適性很重要。”呂天文認為,液冷技術恰恰能(néng)無視海拔、地(dì)域的差異,同時餘熱還可以創造經濟價值。


        從市(shì)場規模(mó)來看,根據賽迪顧問的數據,2019年我國(guó)液冷數據中心市場規模為260億元,預計2025年可達到1283.2億元以上。記者注(zhù)意到,出於數據安全(quán)的保護(hù),數據中心基礎設施的供應方麵(miàn)存在一定的地域壁壘,目前國外廠商的(de)產(chǎn)品的應用主要以其本國市場為主,國內市場的主要玩家有曙(shǔ)光數創、華(huá)為、阿裏(lǐ)巴巴、浪潮信息、廣東合一(yī)等。


        呂天文告訴記者,得益於中國AI具體實踐、5G創新應用的快速推廣,中國公司的液冷技術目前在國際競爭中處於前列,國外掌握液冷技術(shù)的企業比較分散(sàn),其產品還處於比(bǐ)較(jiào)早期的技術(shù)性驗證階段,投入商用的相對較少。


        他判斷,由於風冷技術適用於中小規模的(de)中低密度數據中心,因此不會完全被(bèi)取代,未來,市場中風冷和液冷將會共同發展,出現一(yī)段(duàn)共存的局麵,長遠來看,液冷產品的市場(chǎng)份額會不斷擴大,逐漸成為主流。


        黃超同樣認為,當前液冷是麵(miàn)對AI高密度需求的最佳製(zhì)冷方式,“但這項(xiàng)技(jì)術還處於(yú)起步階段(duàn),麵臨初期(qī)部署成本高(gāo)、產業鏈不完善、定製化要求高(gāo)、機房建設(shè)要求高等眾多問題,還(hái)需要(yào)產業進一步解決。”他表示。

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