11日，據(jù)環(huán)球時(shí)報(bào)援引《紐約客》雜志報(bào)道，OpenAI的ChatGPT聊天機(jī)器人每天消耗超過(guò)50萬(wàn)千瓦時(shí)的電力，用于處理約2億個(gè)用戶請(qǐng)求，相當(dāng)于美國(guó)家庭每天用電量的1.7萬(wàn)多倍。
據(jù)報(bào)道，隨著生成式人工智能的廣泛應(yīng)用，預(yù)計(jì)到2027年，整個(gè)人工智能行業(yè)每年將消耗85至134太瓦時(shí)的電力，這顯示了AI技術(shù)對(duì)電力資源的巨大需求。是什么導(dǎo)致了生成式AI如此高的能耗?在未來(lái)有何解決方案?對(duì)此，上游新聞進(jìn)行了了解。
耗電：堪比一國(guó)用電量
隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，對(duì)芯片的需求急劇增加，進(jìn)而帶動(dòng)了電力需求的激增。全球數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)的耗電量已經(jīng)從十年前的100億瓦增加到如今的1000億瓦水平。根據(jù)美國(guó)機(jī)構(gòu)Uptime Institute的預(yù)測(cè)，到2025年，人工智能業(yè)務(wù)在全球數(shù)據(jù)中心用電量中的占比將從2%增加到10%。
據(jù)經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng)消息，2023年10月10日，阿姆斯特丹自由大學(xué)商業(yè)與經(jīng)濟(jì)學(xué)院的博士候選人德弗里斯(Alex de Vries)在一篇論文中表示，像ChatGPT這樣的大型語(yǔ)言模型需要大量的數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練人工智能，在人工智能模型經(jīng)過(guò)訓(xùn)練階段后，會(huì)過(guò)渡到推理階段，然后根據(jù)新的輸入生成信息。推理階段消耗的能源似乎更多。
研究公司SemiAnalysis表示，OpenAI公司需要3617臺(tái)英偉達(dá)的HGX A100服務(wù)器，總共28936個(gè)圖形處理單元(GPU)來(lái)支持ChatGPT，這意味著每天的能源需求就要達(dá)到564兆瓦時(shí)，這要比訓(xùn)練階段的能源需求高得多。
過(guò)去的工作常常關(guān)注的是人工智能訓(xùn)練所消耗的能量，但德弗里斯提醒道，需要更多考慮人工智能的整個(gè)生命周期。
此外，英偉達(dá)生產(chǎn)的GPU芯片作為人工智能領(lǐng)域的命脈，該公司在2023年第二季度的收入為135億美元，其數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)較上一季度增長(zhǎng)了141%，這一點(diǎn)足以證明人工智能產(chǎn)品需求的迅速增長(zhǎng)。
德弗里斯表示：“考慮到未來(lái)幾年的預(yù)期產(chǎn)量，到2027年，新制造的人工智能設(shè)備的用電量將與荷蘭一樣多，這也與瑞典、阿根廷等國(guó)的用電量處于同一范圍。”
德弗里斯還承認(rèn)：“最壞的情況就是，僅谷歌一家公司的人工智能就可以消耗與愛(ài)爾蘭等國(guó)家一樣多的電力。”
德弗里斯在論文中設(shè)想，如果將生成式人工智能集成到谷歌的每一個(gè)搜索中，那么屆時(shí)谷歌就會(huì)大幅增加對(duì)電力的需求。
另一家研究機(jī)構(gòu)New Street Research也得出了類似的估計(jì)，認(rèn)為谷歌將需要大約40萬(wàn)臺(tái)服務(wù)器，這將導(dǎo)致每天消耗62.4吉瓦時(shí)，每年消耗22.8太瓦時(shí)的能源。
費(fèi)水：答50個(gè)問(wèn)題“喝”水500毫升
除了耗電，生成式AI同樣耗費(fèi)著巨量的水資源。
要對(duì)AI進(jìn)行大量訓(xùn)練，也就意味著需要更強(qiáng)的算力中心和與之匹配的散熱能力。在AI快速進(jìn)步的道路上，對(duì)水資源的消耗也不斷加碼升級(jí)。
谷歌發(fā)布的2023年環(huán)境報(bào)告顯示，公司前一年的用水量同比顯著增加了20%，達(dá)到56億加侖(21198305立方米)，而其中絕大部分都被用于為該公司的數(shù)據(jù)中心散熱。而這并不是個(gè)例。2023年初，由OpenAI打造的ChatGPT火遍全球，一躍成為人工智能領(lǐng)域的現(xiàn)象級(jí)應(yīng)用，也引發(fā)了全球互聯(lián)網(wǎng)公司的AIGC“軍備競(jìng)賽”。
科羅拉多大學(xué)與德克薩斯大學(xué)的研究人員在一篇名為“讓AI更節(jié)水”的預(yù)印論文中也發(fā)布了訓(xùn)練AI的用水估算結(jié)果，顯示訓(xùn)練GPT-3所需的清水量相當(dāng)于填滿一個(gè)核反應(yīng)堆的冷卻塔所需的水量。ChatGPT(在GPT-3推出之后)每與用戶交流25到50個(gè)問(wèn)題，就得“喝下”一瓶500毫升的水來(lái)降溫。
除了谷歌，另一個(gè)巨頭Meta在美國(guó)亞利桑那州建設(shè)了數(shù)據(jù)中心，僅2022年用水量就超過(guò)260萬(wàn)立方米。隨著全球人工智能“軍備競(jìng)賽”的持續(xù)升級(jí)和大量科技公司競(jìng)相建設(shè)新數(shù)據(jù)中心，其消耗的水量很可能會(huì)繼續(xù)上升。
正在大力開發(fā)人工智能的微軟也在其最新的環(huán)境報(bào)告中透露，2022年公司用水量同比前一年激增了34%，達(dá)到640萬(wàn)立方米，比2500個(gè)奧林匹克標(biāo)準(zhǔn)游泳池的水量還多。外部研究人員認(rèn)為這與微軟的人工智能研究有關(guān)。
對(duì)此，有專家表示，整體來(lái)看，當(dāng)前數(shù)據(jù)中心耗水已經(jīng)成為制約數(shù)據(jù)中心快速發(fā)展的因素之一。中國(guó)電子節(jié)能技術(shù)協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)中心節(jié)能技術(shù)委員會(huì)秘書長(zhǎng)呂天文介紹稱，為了節(jié)約寶貴的自來(lái)水資源，很多企業(yè)嘗試用各種方法為數(shù)據(jù)中心散熱，例如，微軟曾嘗試部署海下數(shù)據(jù)中心，F(xiàn)acebook數(shù)據(jù)中心選址北極圈附近，阿里云千島湖數(shù)據(jù)中心使用深層湖水制冷，“但上述方法總是會(huì)帶來(lái)新的問(wèn)題，目前國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)中心的用水主要使用的還是自來(lái)水，近幾年政府層面更鼓勵(lì)數(shù)據(jù)中心企業(yè)利用中水(循環(huán)再利用的水)。”
據(jù)悉，此前北京市發(fā)展改革委修訂印發(fā)了《關(guān)于進(jìn)一步加強(qiáng)數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目節(jié)能審查的若干規(guī)定》，其中就新增了關(guān)于引導(dǎo)數(shù)據(jù)中心充分利用再生水的內(nèi)容：再生水輸配管網(wǎng)覆蓋范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)中心，設(shè)備冷卻水、機(jī)房加濕等非生活用水應(yīng)采用再生水。
碳排放：兩月1000噸
除了消耗大量的電力和水資源，以生成式AI為代表的智算算力還是碳排放大戶。
新冠病毒的分子信息建模、石油勘探中的環(huán)境模擬、航空航天導(dǎo)航，需用到超算算力;互聯(lián)網(wǎng)、金融、工業(yè)、城市治理等，對(duì)通用算力和智算算力需求很大;智能網(wǎng)聯(lián)車、視頻監(jiān)控等，偏重于邊緣計(jì)算算力。而今，城市經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生活無(wú)時(shí)無(wú)刻不需要算力。
阿里云中國(guó)區(qū)解決方案副總余勇舉例，在淘寶，拍照搜索商品的“拍立淘”，對(duì)算力要求是在30億張圖片中搜尋，2秒出結(jié)果;在制造能源領(lǐng)域，智算算力已運(yùn)用于海螺集團(tuán)150條水泥產(chǎn)線的經(jīng)營(yíng)決策優(yōu)化，運(yùn)用于對(duì)山東德州電力的負(fù)荷預(yù)測(cè)等，算力需求驚人。“國(guó)內(nèi)企業(yè)的智算算力需求，平均每3.5個(gè)月就會(huì)翻一倍。”
“截至2022年底，全國(guó)算力總規(guī)模達(dá)到180eflops(每秒18000億億次浮點(diǎn)運(yùn)算)，位居全球第二。”中國(guó)信通院云大所副所長(zhǎng)李潔博士說(shuō)。
需求急速擴(kuò)增同時(shí)，越來(lái)越多數(shù)據(jù)中心被戴上“能耗大戶”帽子。有研究機(jī)構(gòu)指出，訓(xùn)練ChatGPT這樣一個(gè)包含1750億參數(shù)的大模型，帶來(lái)兩個(gè)月排碳1000噸的巨大消耗。
對(duì)此，早在2021年11月，我國(guó)就已出臺(tái)公共機(jī)構(gòu)碳達(dá)峰方案，新建大型、超大型數(shù)據(jù)中心須全部達(dá)到綠色數(shù)據(jù)中心要求，綠色低碳等級(jí)達(dá)4a級(jí)以上，電能利用效率(pue)1.3以下。
應(yīng)對(duì)：優(yōu)化架構(gòu)提升能效
在氣候挑戰(zhàn)日益嚴(yán)峻的今天，不斷膨脹的人工智能正消耗著越來(lái)越多的電力、水資源，產(chǎn)生著越來(lái)越多的碳排放。據(jù)預(yù)測(cè)，到2030年，智能計(jì)算的年耗電量將達(dá)到5000億度，占全球發(fā)電總量的5%。如果AlphaGo對(duì)弈一盤棋就要耗去1噸煤的發(fā)電量，訓(xùn)練對(duì)弈千萬(wàn)盤棋局就要燃燒20萬(wàn)噸煤，那么讓大模型賦能千行百業(yè)，地球能否承受得起如此巨大的碳排放?
此外，根據(jù)摩爾定律，計(jì)算機(jī)的算力每18個(gè)月翻一番，而并行訓(xùn)練日益復(fù)雜的AI網(wǎng)絡(luò)的需求，每三四個(gè)月就會(huì)翻一番。中國(guó)工程院院士、清華大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院院長(zhǎng)戴瓊海指出，近五年來(lái)，作為AI發(fā)展重要支撐的算力正逐漸變?yōu)橹萍sAI繼續(xù)向前的瓶頸。
為此，行業(yè)大佬及科研人員也在進(jìn)行著不斷的研究和探索。
近日，人工智能芯片龍頭英偉達(dá)的創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛表示，人工智能的未來(lái)發(fā)展與狀態(tài)和儲(chǔ)能緊密相連。他強(qiáng)調(diào)，不應(yīng)僅僅關(guān)注計(jì)算力，而是需要更全面地考慮能源消耗問(wèn)題。
OpenAl的創(chuàng)始人山姆·奧特曼也提出了類似的看法。他認(rèn)為，未來(lái)AI技術(shù)的發(fā)展將高度依賴于能源，特別是光伏和儲(chǔ)能技術(shù)的進(jìn)步。
“在控制大模型帶來(lái)的能耗和成本方面，半導(dǎo)體企業(yè)可以通過(guò)優(yōu)化計(jì)算架構(gòu)、提升能效等措施，降低大模型的能耗和成本。”北京大學(xué)集成電路學(xué)院研究員賈天宇說(shuō)。
長(zhǎng)期以來(lái)，人工智能及其熱門應(yīng)用常常被喻為“大腦”，比如自動(dòng)駕駛被喻為“車輪上的大腦”。但是，人腦并不是僅僅依靠大腦工作，腦干、小腦也承擔(dān)了許多任務(wù)，比如控制心跳和體溫，保持身體的穩(wěn)定性、協(xié)調(diào)性等。如果大腦進(jìn)行所有的決策和控制，人體就很難負(fù)擔(dān)大腦需要的能量。
比照包含大腦、小腦、腦干的人腦系統(tǒng)，恩智浦半導(dǎo)體執(zhí)行副總裁兼首席技術(shù)官Lars Reger描述了一種更加高效節(jié)能的計(jì)算體系：以AI算力芯片為“大腦”，進(jìn)行高效能的計(jì)算和加速;以網(wǎng)關(guān)處理器為“小腦”，實(shí)現(xiàn)不同功能區(qū)的互聯(lián)和集成，以及異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)處理;以MCU、感知芯片、聯(lián)網(wǎng)芯片作為“腦干”，實(shí)現(xiàn)感知和實(shí)時(shí)任務(wù)處理。
此外，目前在大算力芯片研發(fā)上，我國(guó)在光電智能芯片領(lǐng)域有望與歐美一爭(zhēng)高下。中國(guó)工程院院士、清華大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院院長(zhǎng)戴瓊海表示，一旦光電智能計(jì)算得到應(yīng)用，將對(duì)當(dāng)代計(jì)算的速度、能量效率和數(shù)據(jù)通量產(chǎn)生變革性影響，可實(shí)現(xiàn)計(jì)算速度的成千倍提升、能效的百萬(wàn)倍提升。“改用光電智能芯片，AlphaGo整體計(jì)算能耗將從1噸煤下降到1克。”戴瓊海說(shuō)。
(1太瓦時(shí)=1000吉瓦時(shí)=1000000兆瓦時(shí)=1000000000千瓦時(shí)——編者注)
上游新聞綜合自 環(huán)球時(shí)報(bào)、每日經(jīng)濟(jì)新聞、文匯報(bào)、上觀新聞、經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng)等
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