生成式人工智能技術(shù)可以將簡單的短語轉(zhuǎn)化為令人驚嘆的、逼真的圖像,激發(fā)了世界的想象力。
不過,它們還需要大量的能量。據(jù)研究人員估計,運行一種生成式人工智能算法需要比常規(guī)搜索引擎查詢多五倍的能量。僅訓(xùn)練 ChatGPT 所消耗的能量相當(dāng)于駕駛 123 輛內(nèi)燃機(jī)汽車一年所需的能量。
隨著人工智能查詢數(shù)量的激增,其對能源消耗量也在飆升。根據(jù)SametimeWeb的數(shù)據(jù),僅Openai.com 在2023 年 5 月就吸引了超過19億次的訪問。而處理查詢的數(shù)據(jù)中心產(chǎn)生的熱量與企業(yè)和政府目前普遍存在的更廣泛的可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)相矛盾。
“數(shù)據(jù)中心的未來與可持續(xù)發(fā)展是密不可分的,”仲量聯(lián)行數(shù)據(jù)中心全球戰(zhàn)略與創(chuàng)新高級總監(jiān)Colm Shorten表示?!拔覀冋谂M足提高數(shù)據(jù)處理、速度和效率的需求,同時著眼于未來的可持續(xù)發(fā)展路線圖——盡管這兩件事朝著相反的方向發(fā)展?!?/p>
數(shù)據(jù)中心并不是人工智能產(chǎn)生影響的唯一商業(yè)地產(chǎn)領(lǐng)域。根據(jù)仲量聯(lián)行最近的一項調(diào)查,租戶和開發(fā)商認(rèn)為,人工智能和生成式人工智能將成為在不久的將來對地產(chǎn)影響最大的三大技術(shù)之一。
然而,數(shù)據(jù)處理人工智能需求的絕對水平意味著數(shù)據(jù)中心處于跟上時代發(fā)展的最前沿。獨立研究公司Dell'Oro Group表示,未來需要在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施上投資5000億美元,才能滿足不斷飆升的計算需求。
仲量聯(lián)行數(shù)據(jù)中心研究主管Daniel Thorpe表示:“隨著人工智能淘金熱的到來,數(shù)據(jù)中心正在做好準(zhǔn)備,以更好地支持不斷增長的功率和性能要求。”
目前數(shù)據(jù)中心消耗的能源平均約有40%來自防止硬件和機(jī)架過熱所需的空氣冷卻過程,而且在溫暖的氣候下可能會更多。
Thorpe說:“用于為處理人工智能數(shù)據(jù)的更快機(jī)器提供動力的新芯片運行溫度明顯更高,這對傳統(tǒng)空氣冷卻解決方案提出了挑戰(zhàn)?!薄敖档蜏囟纫馕吨D(zhuǎn)向液體冷卻。”
然而,Shorten認(rèn)為人工智能可以部分解決這個自身造成的問題。他表示:“數(shù)據(jù)中心已經(jīng)并將繼續(xù)采用人工智能,以提高其設(shè)施的性能和運營效率?!?/p>
據(jù)Gartner稱,預(yù)計到2025年,一半的云數(shù)據(jù)中心將使用人工智能,將運營效率提高30%。勞倫斯伯克利國家實驗室與Google合作進(jìn)行的一項研究發(fā)現(xiàn),基于人工智能的數(shù)據(jù)中心冷卻系統(tǒng)控制可降低高達(dá)40%的能耗。
Shorten解釋說,人工智能提供了更高水平的可預(yù)測性,并提供了通過動態(tài)工作負(fù)載管理來提高數(shù)據(jù)中心效率的機(jī)會。
通過最大限度地提高CPU使用率、有效管理數(shù)據(jù)處理方式和數(shù)據(jù)中心選址的見解,可以實現(xiàn)顯著的節(jié)能,從而減少不必要的消耗。
在可行的情況下,人工智能甚至可以智能地集成可再生能源,管理可再生能源供應(yīng)和數(shù)據(jù)中心工作負(fù)載之間的平衡,以最大限度地利用清潔能源并最大限度地減少對化石燃料來源的依賴。
增強(qiáng)數(shù)據(jù)中心的可持續(xù)性
盡管對液浸冷卻的投資有所增加,但要使其被廣泛認(rèn)為是可靠、安全和商業(yè)上可行的解決方案,仍有很長的路要走。Shorten表示,人工智能將成為推動進(jìn)步的關(guān)鍵因素,幫助運營商擺脫低效的空氣冷卻,轉(zhuǎn)向這種更可持續(xù)的技術(shù)。
Meta最近暫停了幾個數(shù)據(jù)中心的建設(shè),將重點轉(zhuǎn)移到新的人工智能設(shè)施上,這些設(shè)施將采用液冷基礎(chǔ)設(shè)施——索普表示,這種方法的效率估計比空氣高 3000 倍。
Thorpe表示:“隨著數(shù)據(jù)中心面臨越來越嚴(yán)格的,數(shù)據(jù)中心管理者的首要任務(wù)是“變得更加可持續(xù)和更具社會責(zé)任感”。
“我們還看到人工智能通過預(yù)測性維護(hù)計劃來改變數(shù)據(jù)中心資產(chǎn)管理,從而優(yōu)化設(shè)備的使用壽命并減少過早更換造成的浪費,”Shorten說。
最終,人工智能分析大量數(shù)據(jù)、做出智能預(yù)測和優(yōu)化資源分配的能力將顯著增強(qiáng)數(shù)據(jù)中心的可持續(xù)性。
Shorten認(rèn)為,為了滿足未來的客戶承諾,運營商必須過渡到混合空氣和液體冷卻的混合數(shù)據(jù)中心模型。
“從本質(zhì)上講,人工智能既推動又促進(jìn)了這種新的形式因素,”他總結(jié)道。“人工智能時代已經(jīng)到來,沒有回頭路,所以讓我們利用它來幫助減少碳排放,并盡可能減少數(shù)據(jù)中心運營的整體環(huán)境足跡?!?/p>
資料來源:JLL
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