“負(fù)載轉(zhuǎn)移”如何幫助提高數(shù)據(jù)中心的可持續(xù)性

隨著更多耗電的人工智能上線，谷歌首創(chuàng)的一項(xiàng)技術(shù)正在獲得普及：使用軟件在世界上電網(wǎng)上陽光和風(fēng)力充足的部分地區(qū)尋找清潔電力，然后加強(qiáng)那里的數(shù)據(jù)中心運(yùn)營。這樣做可以減少碳排放和成本。

人工智能驅(qū)動(dòng)的計(jì)算引發(fā)的氣候風(fēng)險(xiǎn)影響深遠(yuǎn)，如果不從化石燃料電力大幅轉(zhuǎn)向清潔能源，這種風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)惡化。人工智能已經(jīng)達(dá)到了“臨界點(diǎn)”。數(shù)據(jù)中心的成本將在五年內(nèi)翻一番，以推動(dòng)新軟件的興起。

數(shù)據(jù)中心和傳輸網(wǎng)絡(luò)的消耗量已分別占全球消耗量的1.5%。它們每年排放的二氧化碳總量相當(dāng)于巴西的二氧化碳排放量。

眾所周知，谷歌、微軟和亞馬遜等最大的數(shù)據(jù)中心所有者都設(shè)定了氣候目標(biāo)，并面臨著實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)的內(nèi)部和外部壓力，這些崇高目標(biāo)包括實(shí)現(xiàn)運(yùn)營脫碳。

但人工智能的崛起已經(jīng)對(duì)這些目標(biāo)造成了嚴(yán)重破壞。圖形處理單元一直是大型語言模型興起的關(guān)鍵，并且比其他形式的計(jì)算中使用的中央處理單元消耗更多的電力。據(jù)估計(jì)，訓(xùn)練人工智能模型一年所用電量超過100個(gè)家庭。

此外，人工智能的能源消耗不穩(wěn)定，更像是鋸齒圖，而不是大多數(shù)數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商習(xí)慣的平滑線。這使得脫碳成為一項(xiàng)挑戰(zhàn)，更不用說確保電網(wǎng)穩(wěn)定性了。

為了降低數(shù)據(jù)中心的二氧化碳排放，超大規(guī)模企業(yè)和其他數(shù)據(jù)中心提供商為大量太陽能或風(fēng)電場提供了資金，并使用積分來抵消排放。

如今，大多數(shù)數(shù)據(jù)中心都尋求在“穩(wěn)定狀態(tài)”下運(yùn)行，以便其能源消耗相當(dāng)穩(wěn)定。這使得它們受到所連接的電網(wǎng)的支配，并且由于地區(qū)之間缺乏輸電線路，因此無論當(dāng)天的天然氣、核能和可再生能源發(fā)電如何組合。為了打破對(duì)骯臟電網(wǎng)的依賴，科技巨頭正在尋找機(jī)會(huì)改變世界各地每天甚至每小時(shí)的數(shù)據(jù)中心運(yùn)營，以吸收多余的可再生能源生產(chǎn)。

谷歌首次嘗試將某些數(shù)據(jù)中心的用電量與每小時(shí)零碳電力相匹配，以使其機(jī)器全天候使用清潔能源運(yùn)行。目前還沒有人完全實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。而且，可以肯定的是，由于各國推行試圖限制和保護(hù)數(shù)據(jù)跨境流動(dòng)的數(shù)據(jù)主權(quán)政策，在全球范圍內(nèi)轉(zhuǎn)移負(fù)載的策略可能會(huì)變得復(fù)雜。但CirrusNexus和谷歌正在測試的內(nèi)容仍然可能是減排難題的關(guān)鍵部分。

總部位于曼哈頓的CirrusNexus搜索全球電網(wǎng)，并以五分鐘為增量測量排放量，為自己及其制藥、會(huì)計(jì)等行業(yè)的客戶找到污染最小的計(jì)算資源。去年夏天，該公司有機(jī)會(huì)將這一探索付諸實(shí)踐。

荷蘭正處于有記錄以來陽光最充足的六月，導(dǎo)致電網(wǎng)太陽能發(fā)電成本下降。這使得運(yùn)行服務(wù)器的成本更低、碳排放更少。荷蘭太陽下山后，CirrusNexus將其計(jì)算負(fù)載轉(zhuǎn)移到加利福尼亞州，從而可以利用金州當(dāng)天剛剛上線的太陽能。

近年來，谷歌和亞馬遜已經(jīng)為自己的運(yùn)營和使用其云服務(wù)的客戶測試了數(shù)據(jù)中心用途的轉(zhuǎn)變。例如，CirrusNexus使用亞馬遜、微軟和谷歌提供的云服務(wù)。谷歌數(shù)據(jù)中心大約64%的時(shí)間使用無碳能源，其中13個(gè)區(qū)域站點(diǎn)達(dá)到了85%，全球7個(gè)站點(diǎn)的這一比例略高于90%。

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