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人工智能面臨“水荒”

人工智能
在資本市場迅速“降溫”的人工智能技術(shù)仍然面臨冷卻難題。

眾所周知,人工智能技術(shù)的發(fā)展離不開強大的計算力支撐,背后的數(shù)據(jù)中心更是耗電量驚人。據(jù)統(tǒng)計,全球數(shù)據(jù)中心每年消耗的電量相當(dāng)于一個中等規(guī)模國家的年用電量。然而,鮮為人知的是,訓(xùn)練和部署這些龐大的人工智能模型不僅耗電,還需要消耗大量水資源。

數(shù)據(jù)中心水資源消耗驚人

近期的一份報告顯示,全球數(shù)據(jù)中心的用水量急劇上升,其中位于全球“數(shù)據(jù)中心之都”——美國北弗吉尼亞的數(shù)據(jù)中心用水量在過去五年里增長了三分之二。更為深入的研究發(fā)現(xiàn),GPT-3級別的模型(擁有約1750億個參數(shù))在一次包含20至50個問題和回答的簡單對話中,大約需要“喝掉”一瓶500毫升的水。而如今,GPT-4模型的參數(shù)規(guī)模已增長至1.7萬億至1.8萬億,耗水量無疑將進一步飆升。

省電不省水,省水不省電

數(shù)據(jù)中心本身并不會直接消耗大量水資源,真正的問題在于水被從當(dāng)?shù)丨h(huán)境中抽取,卻未能有效歸還。而且,AI模型本身也不是水資源消耗的罪魁禍?zhǔn)住<词故遣捎靡豪浼夹g(shù)的數(shù)據(jù)中心,系統(tǒng)運行過程中幾乎不會損失任何液體。真正大量消耗水資源的是用于冷卻數(shù)據(jù)中心的蒸發(fā)冷卻器(俗稱“濕簾冷卻器”),它們負(fù)責(zé)維持?jǐn)?shù)據(jù)中心設(shè)備在安全溫度以下運行。

然而,這種冷卻方式并不是所有數(shù)據(jù)中心的必選方案。在較冷的氣候中,干冷卻器或所謂的“自然冷卻”就足夠應(yīng)對,而在干旱的炎熱地區(qū),制冷劑冷卻系統(tǒng)可能是更常見的選擇。例如,在經(jīng)歷與當(dāng)?shù)卣膹U水糾紛之后,微軟在亞利桑那州的Goodyear市建設(shè)數(shù)據(jù)中心時選擇了制冷劑冷卻系統(tǒng)。

雖然蒸發(fā)冷卻能夠有效降低電力能耗,但在供電緊張的地區(qū),這種做法往往加劇了水資源的消耗,特別是在水資源本就匱乏的干旱地區(qū)。盡管存在替代冷卻方案,但這些方案往往需要消耗更多電力,這在電力供應(yīng)短缺的當(dāng)下顯得尤為棘手。

對于大規(guī)模數(shù)據(jù)中心運營商而言,選擇蒸發(fā)冷卻器更多的是出于成本考慮。相比其他冷卻技術(shù),水的導(dǎo)熱效率更高,這意味著可以降低電費,甚至在電力緊張的地區(qū)建造更大、更密集的數(shù)據(jù)中心設(shè)施。盡管在某些情況下,蒸發(fā)冷卻的水資源消耗與減少化石燃料使用之間存在權(quán)衡,但這通常依賴于所在地區(qū)的具體情況。在水資源短缺的干旱地區(qū),蒸發(fā)冷卻器無疑加劇了水荒。

直接液冷技術(shù)潛力巨大

隨著AI技術(shù)的飛速發(fā)展,芯片發(fā)熱量不斷增加,許多設(shè)備的功率已經(jīng)突破千瓦級別,這推動了液冷技術(shù)的廣泛應(yīng)用。例如,Nvidia的Grace Blackwell超級芯片的功耗達到了2700瓦,這迫使其采用直接液冷(DLC)技術(shù)。

液冷技術(shù)雖然能提高能源效率,但對數(shù)據(jù)中心的運營商而言卻是一大難題,尤其是許多舊的數(shù)據(jù)中心難以改造以適應(yīng)這一技術(shù)。

從長遠來看,液冷系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用可減少數(shù)據(jù)中心的水資源消耗,因為液冷技術(shù)的高熱傳導(dǎo)系數(shù)允許使用干冷卻器,這種冷卻器類似于汽車散熱器,只是規(guī)模更大。

此外,液冷技術(shù)還有助于實現(xiàn)廢熱再利用。例如,在一次關(guān)于GPT-3模型訓(xùn)練的實驗中,研究人員估算其產(chǎn)生的廢熱足以為4.6個溫室提供熱量,生產(chǎn)超過一百萬顆番茄。在一些地區(qū),數(shù)據(jù)中心已經(jīng)開始將廢熱用于區(qū)域供暖。

盡管液冷技術(shù)的潛力巨大,但在其廣泛部署之前,數(shù)據(jù)中心的水資源消耗問題仍將持續(xù)存在。隨著AI模型的不斷擴展,如何平衡水電資源的消耗,將成為擺在科技公司面前的一大挑戰(zhàn)。

東數(shù)西算的“水荒”挑戰(zhàn)

在中國,人工智能與數(shù)據(jù)中心面臨的資源挑戰(zhàn)同樣嚴(yán)峻,尤其是在水資源方面。中國的水資源分布極不均衡,華北地區(qū)、華東地區(qū)人口稠密,但人均水資源極度緊缺,遠低于全球平均水平。根據(jù)水利部數(shù)據(jù),北方的用水緊張問題多年未解,而長三角、珠三角等經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)也面臨著水資源的巨大壓力。

與此同時,中國提出的“東數(shù)西算”戰(zhàn)略正推動大量數(shù)據(jù)中心從東部向西部地區(qū)轉(zhuǎn)移,利用西部相對低廉的土地與電力資源解決東部數(shù)據(jù)中心的高能耗難題。然而,這一戰(zhàn)略也帶來了水資源管理的新挑戰(zhàn)。西部地區(qū)的干旱氣候,尤其是西北和華北等地區(qū),水資源匱乏,氣候條件使得蒸發(fā)冷卻器的使用效率較高,但這無疑將進一步加劇當(dāng)?shù)氐摹八摹薄?/p>

例如,內(nèi)蒙古、新疆等地近年來成為“東數(shù)西算”戰(zhàn)略下的重點數(shù)據(jù)中心建設(shè)區(qū)域,但這些地區(qū)長期以來都面臨著嚴(yán)重的水資源匱乏問題。在水資源本就緊張的情況下,大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心建設(shè)可能加劇當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)壓力。對于數(shù)據(jù)中心運營商而言,如何在電力與水資源之間尋求平衡,選擇更加節(jié)能高效的冷卻方式,成為了至關(guān)重要的決策。

未來,“東數(shù)西算”戰(zhàn)略的實施不僅需要考慮電力布局,還需要充分評估水資源的承載能力。

責(zé)任編輯:華軒 來源: GoUpSec
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