如何緩解數(shù)據(jù)中心電子垃圾？

電子垃圾一直是數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商關(guān)注環(huán)境可持續(xù)性和社會(huì)責(zé)任的一大挑戰(zhàn)。然而，圍繞人工智能的持續(xù)繁榮可能會(huì)使數(shù)據(jù)中心電子垃圾問(wèn)題更加嚴(yán)重。

這就是為什么現(xiàn)在是數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商，以及在數(shù)據(jù)中心內(nèi)部署人工智能工作負(fù)載的企業(yè)開(kāi)始考慮電子廢物管理策略的時(shí)候了。通過(guò)提前解決這個(gè)問(wèn)題，他們可以減少導(dǎo)致電子垃圾的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)量。

數(shù)據(jù)中心電子垃圾基礎(chǔ)知識(shí)

電子垃圾是指不再使用并可能對(duì)環(huán)境造成危害的任何類型的電子產(chǎn)品。數(shù)據(jù)中心所容納的設(shè)備（例如服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)和電源裝置）可能含有鉛和汞等化學(xué)物質(zhì)。這意味著這些設(shè)備在不再使用時(shí)有可能成為電子垃圾。

從環(huán)境可持續(xù)性的角度來(lái)看，電子垃圾是有害的，因?yàn)閿?shù)據(jù)中心設(shè)備內(nèi)的危險(xiǎn)化合物會(huì)滲入自然環(huán)境，可能危害植物、動(dòng)物和人類。它還會(huì)對(duì)發(fā)展中國(guó)家的人民產(chǎn)生負(fù)面影響，因?yàn)榘l(fā)展中國(guó)家往往成為廢棄IT設(shè)備的最終目的地。

人工智能會(huì)讓電子垃圾變得更糟嗎？

與許多科技行業(yè)一樣，數(shù)據(jù)中心幾十年來(lái)一直在產(chǎn)生電子垃圾。但隨著越來(lái)越多的企業(yè)尋求利用人工智能（尤其是生成式人工智能），這一挑戰(zhàn)可能會(huì)加劇。

原因在于，生成式AI應(yīng)用和服務(wù)必須經(jīng)過(guò)一個(gè)稱為“訓(xùn)練”的過(guò)程，該過(guò)程涉及解析大量數(shù)據(jù)以識(shí)別模式。訓(xùn)練通常使用配備圖形處理單元(GPU)的服務(wù)器進(jìn)行。GPU的訓(xùn)練速度比傳統(tǒng)CPU快得多，因?yàn)镚PU具有更高的并行計(jì)算能力，這意味著它們可以同時(shí)處理更多數(shù)據(jù)。

在大多數(shù)情況下，AI訓(xùn)練是一個(gè)臨時(shí)或一次性的過(guò)程。一旦AI模型完成訓(xùn)練，它就不需要再次訓(xùn)練，除非開(kāi)發(fā)人員想“教”它新的信息。這意味著訓(xùn)練生成式AI模型可能會(huì)導(dǎo)致部署支持GPU的服務(wù)器，而這種服務(wù)器并沒(méi)有持續(xù)的需求。

換句話說(shuō)，在企業(yè)啟動(dòng)并運(yùn)行AI模型后，對(duì)硬件的需求就會(huì)減少，因?yàn)槌薃I訓(xùn)練之外，數(shù)據(jù)中心內(nèi)部GPU的用例并不多，而且大多數(shù)組織不需要頻繁重新訓(xùn)練。

從電子垃圾的角度來(lái)看，這可能會(huì)導(dǎo)致大量GPU（或整個(gè)支持GPU的服務(wù)器）的使用壽命明顯縮短。它們?nèi)阅馨l(fā)揮作用，但可能會(huì)因需求不足而變得過(guò)時(shí)。

類似的故事已經(jīng)在加密貨幣挖礦領(lǐng)域上演，GPU和其他專用硬件也很重要，因?yàn)樗鼈兘?jīng)常用于挖礦。由于為加密貨幣挖礦制造的設(shè)備幾乎沒(méi)有其他用處，因此其中大部分都成了電子垃圾。

減少人工智能造成的數(shù)據(jù)中心電子垃圾

好消息是，有辦法避免因人工智能訓(xùn)練而導(dǎo)致數(shù)據(jù)中心電子垃圾大量增加。

一個(gè)關(guān)鍵步驟是企業(yè)共享AI訓(xùn)練服務(wù)器。企業(yè)可以選擇GPU即服務(wù)產(chǎn)品，而不是購(gòu)買自己的配備GPU的服務(wù)器進(jìn)行訓(xùn)練，這實(shí)際上是讓他們租用GPU。訓(xùn)練完成后，其他有模型需要訓(xùn)練的企業(yè)可以使用這些GPU。這比擁有不需要持續(xù)使用的GPU服務(wù)器更具可持續(xù)性，更不用說(shuō)更具成本效益了。

選擇使用預(yù)先訓(xùn)練好的模型而不是從頭開(kāi)始構(gòu)建模型，是幫助減輕人工智能電子垃圾風(fēng)險(xiǎn)的另一種方法。越來(lái)越多的模型來(lái)自已經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的開(kāi)源項(xiàng)目，從而無(wú)需任何類型的專用數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施。

當(dāng)然，企業(yè)還應(yīng)確保在不再需要AI服務(wù)器時(shí)妥善回收或處理它們。但理想情況下，他們首先要盡量減少部署可能在短時(shí)間內(nèi)成為AI電子垃圾的服務(wù)器數(shù)量。

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