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[科技] 算力的尽头其实是电力?

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发表于 2024-4-3 16:30:00 | 显示全部楼层
 
算力的绝顶实在是电力? 第1张图片

王鹏 腾讯研讨院资深专家

比来科技圈的两个热门,一个是微软的AI搞崩了电网,让大师担忧未来电不够用;另一个是小米公布了纯电SU7,再一次掀起了人们对电动汽车的爱好。这两件事的配合点是,都与野生智能和电亲近相关,而从更深条理去探讨,后者能够还真是前者的解药。马斯克和黄仁勋比来都提出“算力的绝顶是电力”等概念,还没几天,就一语成谶:微软的算力中心搞崩了电网。所以这能否是一个在我国也会很快发生的大题目呢?网上有很多说法,有的过于悲观,而有的又过于灰心,这里简单分析一下。简单的究竟是,微软练习GPT-6的十万H100卡集群,需要空间集合,而集合在一个州内,电网就会解体。这里用到的Infiniband原本是英伟达用来保证数据中心内部互联的高带宽低时延技术,即使还有NVIDIA MetroX远程互连系统也没法保证跨越40千米的长间隔链接。久远来看,这是一个典型的跨系统城市/地区空间兼顾题目,并不是纯真的电力系统大概算力系统技术改良便可以搞定的,而且我国的现真相况与美国差别很大,需要分歧的应对战略。
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这是创业者Kyle Corbitt在交际媒体上,分享自己与一位微软工程师关于GPT-6练习集群项目标对话


一、宏观层面按照国际能源署(IEA)公布的《电力 2024——到2026年的分析与猜测》,2022年数据中心、野生智能(AI)和加密货币行业的全球电力消耗占比为2%,估计到2026年将翻倍至1000太瓦时以上。虽然如此,全球总用电量的年增加率估计仅为3.4%,而中国的用电量年增幅是这一数字的两倍。此外,一项客岁十月颁发在《焦耳》杂志的研讨猜测,到2027年,全球新制造的办事器与AI相关的电力消耗能够增至85.4至134.0太瓦时,占全球当前用电量的0.5%。数据中心的电力需求估计将以13%至15%的复合年增加率快速上升。中国的年发电量约为9000太瓦时,其中可再生能源装机容量占比已过半,并以每年跨越20%的速度增加(国家能源局网站)。虽然AI和数据中心的算力增加迅猛,但鉴于其在整体电力消耗中所占比例较小,甚至可以说,短期内全球电力需求的增加都可以被中国可再生能源发电的增加所平衡。固然,斟酌到可再生能源的波动性和季节性,以及电网调剂的复杂性,我们仍需连结谨慎。究竟上,中国经济增加估计将放缓并削减对重产业的依靠,所以用电总需求的增速能够还会逐年下降,所以我们凡是并不担忧发电不够用,而是忧愁需求不敷,特别是稳定需求不敷。而美国的用电/发电量原本已经多年根基停止增加,不管是大型电厂扶植还是风光发电产能,仓皇间难免赶不上AI产业的狂飙突进,所以大厂们都要自行扶植各类电厂处理,并寄希望于可控核聚变的快速实现。实在美国也正在经过一系列联邦帮助计划和创新技术投资,推动电网现代化和可再生能源集成,旨在进步电网的韧性、牢靠性和效力,同时加速实现清洁能源转型和脱碳方针。这不刚刚,拜登政府还供给专项存款,初次重启了密歇根一座核电站。人家整体的技术气力和远见毋庸置疑,还远没到我们看笑话的时辰。
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二、中观层面在中观层面,能源的空间供需不服衡和跨地区调剂的应战尤其突出。野生智能在练习阶段对算力的集合需求能够致使电网部分出现突发性高负荷,这对电网的稳定性组成了考验。美国的电网根本设备,大都建成于上世纪60至70年月,已显陈旧,且有70%的输电线路和变压器运转跨越25年,极端天气事务频发致使的大范围停电现象,凸显了电网现代化的迫切需求。相比之下,中国具有全球最大范围的特高压输电网,有用实现了电力的远间隔输送和地区互补,展现出在应对电力供需不服衡方面的怪异上风。但是,长间隔能源转移的消耗和技术应战不容轻忽,是以,久远来看,鞭策地区内的可再生能源生产和消耗,实现就近消纳,才是最优解。可再生能源如风能和太阳能的波动性和不成猜测性,以及电力需求的峰谷变化,加重了能源在时空散布上的不平衡,这是电力系统面临的关键题目。我国“东数西算”计谋的方针之一就是操纵大型数据中心,消纳西部风光发电资本。但由于西部阔别经济中心和负荷中心,没法处理低时延需求,常常只能实现温冷数据的“东数西存”。而野生智能、特别是大模子练习阶段的新增算力需求,需要集合结构,而且可以按照能源情况调剂计较资本,比力合适在西部水、电资本丰富地域重点结构。早在2020年,发改委就出台了《关于加速构建全国一体化大数据中心协同创新系统的指导定见》提出要摸索电力网和数据网联动扶植、协同运转机制。2021 年,工信部出台《新型数据中心成长三年行动计划(2021-2023 年)》激励企业摸索扶植散布式光伏发电、燃气散布式供能等配套系统,指导新型数据中心向新能源发电侧扶植,就地消纳新能源。


三、微观层面微观来看,短期内快速增加的野生智能算力需求,特别是靠近需求侧的推理阶段需求,仍然有大量需要在东部处理,实现1ms时延城市算力网、5ms时延地区算力网。这就需要重新思考在数据网和电力网的散布式联动与微观结构协同。不但需要指导数据中心向西部结构靠近发电侧,同时也要在已经结构的数据中心和算力中心四周,积极结构散布式可再生能能源,而且要源网荷储一体化斟酌,在满足总量需求的同时,尽能够经过微网实现就地峰谷平衡,削减弃风弃光。除了大型的风光电站,与城乡修建、农业设备等连系的散布式BIPV(光伏修建一体化)、光储直柔一体化等也应被更多关注。由于风光发电的不稳定性,在充足的发电装机容量之外,就近结构的储能设备是很是重要的要素。在常见的锂电储能之外,还有本钱更低更平安但需要适宜条件的抽水储能,顺应时空转移储运的氢储能。另一个常被疏忽的重要要素,就是新能源汽车的散布式储能才能,也是我国未来能源范畴最大的潜伏上风地点。我国光伏、电动汽车和锂电产能都是遥遥领先,随着电池充放电次数和寿命不竭进步,数亿辆电车操纵峰谷电价差储能并反向回供电网,根基可以实现零本钱用车甚至盈利,也同时会完全处理调峰题目。这需要电价政策、根本设备扶植、政策支持和用户行为等多方面的配合。这也是为什么本文题目是《算力的绝顶是电动车》。全部算力收集、输电收集、散布式能源收集,与车辆/充电收集的高度耦合,也许才是处理我国未来能源题目标终极解药。此外,AI与电力系统还有另一层关系:其自己也是电力系统高效调剂的保证。野生智能经过其强大的数据处置和分析才能,为电网和可再生能源收集的高效调剂供给了多种处理计划。从猜测和优化到自动化控制,再到能源存储治理和需求响应,AI技术的利用不但进步了电网的运转效力,还有助于实现能源系统的绿色低碳转型。AI甚至可以使AI推理和练习计较使命自己,酿成电网最需要的可静态响应的需求,从繁重的增量负荷,成为削峰填谷和时空平衡的妙药。
谷歌案例:新型碳智能计较平台

我们在可延续成长方面的最新停顿是由一个工程师小组开辟的,这是一个新的碳智能计较平台。我们为超大范围(意味着很是大)的数据中心设想并摆设了这个初创的系统,将很多计较使命的时候放置到风能和太阳能等低碳能源最充沛的时辰。无需额外的计较机硬件即可完成此操纵,而且不会影响人们全天候依靠的搜索、舆图和 YouTube 等 Google 办事的性能。改变非告急计较使命的时候放置(例如在 Google Photos 上建立新的过滤功用、YouTube 视频处置或在 Google Translate 中增加新单词)有助于削减电网的碳萍踪,让我们更接近 24x7 无碳能源。
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天天,在每个 Google 数据中心,我们的碳智能平台城市比力第二天的两品种型的猜测。其中一项猜测是当地电网均匀每小时碳强度在一天中将若何变化。另一项猜测了数据中心在同一期间履行其计较使命所需的每小时电力资本。然后,我们利用这两个猜测来优化每小时战略,以使计较使命与低碳电力供给时候连结分歧。早期成果表白碳认识负荷转移是有用的。我们的试点成果表白,经过转移计较工作,我们可以增加消耗的低碳能源量。
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我们试点的数听说了然新系统若何将计较从我们的基线(虚线)转移到更好地与一天中碳麋集度较低的时候(例如早晨和薄暮(实线))连结分歧,此时风能最充沛。灰色阴影代表一天中电网上存在更多碳麋集型能源的时候。上,随着AI技术的敏捷成长,我们正面临着日益增加的电力需求,这不但对电网组成应战,也为可再生能源的整合和操纵提出了新的机遇。其重点并不是电力的总量不敷,而是供需的时空不服衡。在这个布景下,电动车不可是新能源利用的一个重要偏向,更能够是实现能源收集与算力收集相互支持、配分解长的关键链接。经过智能调剂和技术创新,可以有用地平衡能源供需,进步系统的整体效力和可延续性。处理这些复杂题目标关键在于多范畴的协同创新和计谋兼顾,构建相互促进、可延续的能源-算力一体健康成长的未来。除此之外,这一复合系统的复杂性还表示在水、地盘等资本的兼顾。此外,明显效力低下的Transformer架构能否会持久保持Scaling up,假如会被更文雅的算法取代,也许就不需要为能源和碳排放而如此忧愁。其练习阶段的算力集合也并非没有技术上的处理计划。这些就不在这里展开会商了。


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精彩评论1

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都说名字越长越不好记 发表于 2024-4-3 17:27:19 | 显示全部楼层
 
风光电储绝对是未来十年内最大的热点
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