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AI為何是耗電費(fèi)水"大魔王"

中國電力網(wǎng)發(fā)布時(shí)間:2024-05-06 10:59:20
人工智能正在重塑我們的生活。

但是,在AI大模型百舸爭(zhēng)流背后,多項(xiàng)研究表明,大模型運(yùn)行極其耗電費(fèi)水,也會(huì)帶來極高的碳排放量。有網(wǎng)友戲稱“只要電費(fèi)貴過饅頭,AI就永遠(yuǎn)不能完全代替人”。

在技術(shù)進(jìn)步與能源消耗的矛與盾之間,將如何破題?AI熱潮下又該如何為未來去除“暗礁”?

GPT-3單次訓(xùn)練耗電

相當(dāng)于3000輛特斯拉跑到報(bào)廢

你知道訓(xùn)練一次大模型需要多少度電嗎?

根據(jù)斯坦福人工智能研究所發(fā)布的《2023年人工智能指數(shù)報(bào)告》,OpenAI的GPT-3單次訓(xùn)練耗電量高達(dá)1287兆瓦時(shí)(1兆瓦時(shí)=1000千瓦時(shí)),也就是127.8萬度電。

這是什么概念?據(jù)美國國家環(huán)保署評(píng)定,特斯拉Model Y每百英里(161公里)耗電28千瓦時(shí),1278兆瓦時(shí)相當(dāng)于3000輛特斯拉,每輛跑滿20萬英里(32.2萬公里)。大多數(shù)司機(jī)認(rèn)為跑滿30多萬公里大關(guān)是汽車壽命上限。這意味著,大模型的單次訓(xùn)練耗電,就相當(dāng)于3000輛特斯拉跑到報(bào)廢所需要消耗的電量。

即便如此,模型訓(xùn)練只是開始。

AI的耗電主要來自兩個(gè)階段——訓(xùn)練階段和推理階段。訓(xùn)練階段涉及大量數(shù)據(jù)集的輸入和模型參數(shù)的調(diào)整,而推理階段則是模型根據(jù)新數(shù)據(jù)生成輸出結(jié)果的過程。

在大模型推理階段,當(dāng)用戶使用時(shí),根據(jù)估算,每生成1000個(gè)英文單詞大約消耗0.125千瓦時(shí)的電量,也就是說每問8次就會(huì)消耗1度電,而1度電電量可至少充電50次手機(jī),吹55分鐘的空調(diào),讓筆記本電腦工作約10-15小時(shí),讓電視機(jī)播放約10個(gè)小時(shí)。而一個(gè)中等規(guī)模的電影放映廳,放映90分鐘的電影,用電才17度,相當(dāng)于136個(gè)用戶在ChatGPT只問一次的電量。

ChatGPT現(xiàn)在差不多2億用戶,有數(shù)據(jù)顯示,其單日耗電量至少超50萬千瓦時(shí),一年電費(fèi)就要近2億美元。

除了OpenAI,谷歌也“吃電量”驚人:在谷歌搜索中應(yīng)用生成式AI技術(shù),谷歌每年的耗電量將高達(dá)290億千瓦時(shí),也就是每天約7900萬度電。這相當(dāng)于2.37億臺(tái)特斯拉跑到報(bào)廢所需要消耗的電量。

此外,亞馬遜也估計(jì),運(yùn)行AI的能耗費(fèi)用中,90%來自用戶查詢模型以獲得結(jié)果的階段,大約相當(dāng)于訓(xùn)練階段的10倍。

在今年2月,OpenAI首席執(zhí)行官薩姆*奧特曼表示,AI技術(shù)消耗的電力將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人們預(yù)期。

“AI技術(shù)的發(fā)展速度前所未見,到了明年人類就沒有足夠的電力來運(yùn)行所有的芯片了。”一個(gè)月前,馬斯克也表達(dá)了同樣的“缺電焦慮”。

AI數(shù)據(jù)中心好比超大“電熱水器”

AI一下就沒了“一瓶水”?

更重要的是除了是“耗電”大魔王,AI其實(shí)也非常費(fèi)水。

雖然太陽能和風(fēng)能發(fā)電不用消耗水,但是火電、天然氣和核能發(fā)電都會(huì)消耗大量水。

服務(wù)于AI的芯片制造也是一個(gè)高度復(fù)雜和精密的過程,涉及大量的清洗和化學(xué)處理步驟,這些步驟通常需要用到超純水。生產(chǎn)一個(gè)智能手機(jī)芯片大約需要消耗5噸多的水。

在AI數(shù)據(jù)中心,除了芯片,“耗電”的重要機(jī)器還有風(fēng)扇。如果沒有不斷吹過一排排計(jì)算機(jī)的冷空氣,先進(jìn)的芯片能將自己燒毀。

簡言之,耗能越多,熱能越多。

近年來,液冷的散熱方式成為AI算力中心的部署趨勢(shì)。數(shù)據(jù)顯示,與傳統(tǒng)的風(fēng)冷系統(tǒng)相比,新型液冷系統(tǒng)可節(jié)省用電量的30%至50%。

因此,AI超算數(shù)據(jù)中心就需要大量水來散熱。

一個(gè)頗為形象的比喻:AI數(shù)據(jù)中心就好比一個(gè)超級(jí)大的“電熱水器”。

仍以初級(jí)的GPT-3為例,有學(xué)術(shù)研究顯示,GPT-3在訓(xùn)練期間耗水近700噸,足以用來生產(chǎn)370輛寶馬汽車或320輛特斯拉電動(dòng)汽車。

用戶每一次和GPT-3的簡單對(duì)話,AI回答10至50個(gè)問題,就需消耗500毫升水。

“人們需要意識(shí)到,使用大模型和訓(xùn)練大模型并不是不需要水的”加州大學(xué)河濱分校表示人工智能模型的“巨大水足跡”一直“隱藏在雷達(dá)之下”,令人擔(dān)憂。

值得一提的是,公開資料顯示,微軟承認(rèn)用水是訓(xùn)練大模型的一大成本,從2021年到2022年,其全球用水量飆升了34%,相當(dāng)于2500個(gè)奧運(yùn)規(guī)格游泳池的大小。

弗吉尼亞理工大學(xué)的研究指出,Meta在2022年使用了超過260萬立方米的水,主要就是數(shù)據(jù)中心使用。

有調(diào)研估算,到2027年,全球范圍內(nèi)的AI需求可能需要消耗掉66億立方米的水資源,相當(dāng)于杭州西湖水量的450多倍、75個(gè)武漢東湖、9個(gè)云南滇池。

換句話說,AI的高耗電耗水量也帶來了經(jīng)濟(jì)成本的上升,這一成本最終轉(zhuǎn)嫁到了消費(fèi)者身上。

或許,這就不能理解,為何OPEN AI的奧特曼會(huì)在今年認(rèn)為未來兩種重要的貨幣是算力和能源。

比AI更耗電費(fèi)水的是啥?

加密貨幣耗能更瘋狂

今年1月底,美國信息技術(shù)與創(chuàng)新基金會(huì)(ITIF)發(fā)布報(bào)告《重新審視對(duì)人工智能能耗的擔(dān)憂》稱,應(yīng)為AI模型制定能源透明度標(biāo)準(zhǔn)。

實(shí)際上,熱潮之中的AI也不是最耗能源的,跟“數(shù)字黃金”的比特幣比起來,甚至相形見絀。

英特爾CEO帕特*基辛格認(rèn)為一項(xiàng)技術(shù)消耗太多能源,是不對(duì)的。

他表示,進(jìn)入比特幣賬戶一次,就比一個(gè)家庭一天的耗電量要高,比特幣使用太頻繁會(huì)造成氣候危機(jī)。

劍橋大學(xué)正在開展的一項(xiàng)研究估計(jì),比特幣涉及的二氧化碳排放高達(dá)7250萬噸。如果所有比特幣礦工都使用水電,這一數(shù)字可低至300萬噸。相比瘋狂耗電的加密貨幣,AI大模型似乎微不足道。

正如馬斯克所說,一個(gè)新興產(chǎn)業(yè)爆發(fā)所帶來的電力需求,完全有可能顛覆原來的想象,更何況需要電力的不止AI,還有電動(dòng)車、電動(dòng)機(jī)器人、電解水制氫等等。

面對(duì)新技術(shù)帶來的挑戰(zhàn),科技公司正在探索多種解決方案。一方面,通過優(yōu)化算法提高效率,如模型量化和剪枝,減少計(jì)算量和電量消耗。另一方面,新型能源的投資也成為了一個(gè)重要方向。為了解決用電問題,微軟和OPEN AI都在布局核聚變發(fā)電裝置。

國際能源署在今年1月發(fā)布的報(bào)告中預(yù)測(cè),未來三年,全球?qū)?shù)據(jù)中心、加密貨幣和人工智能的電力需求將增加一倍以上,相當(dāng)于一個(gè)德國的全部電力需求。到2026年,全球總體電力需求預(yù)計(jì)將增長3.4%。

根據(jù)國際能源署的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)中心和輸電網(wǎng)絡(luò)的能源消耗已各占全球總量的1.5%。它們每年的碳排放總量與巴西相當(dāng)。

中國作為全球算力總規(guī)模排名第二的國家,正在通過提升AI和電力相關(guān)技術(shù)、優(yōu)化數(shù)據(jù)中心軟硬件技術(shù),以及利用豐富的綠色電力資源來應(yīng)對(duì)AI耗電問題。

在海南陵水,海平面下30余米的海床上,單個(gè)重達(dá)1300噸的數(shù)據(jù)艙安靜地運(yùn)轉(zhuǎn)著,這是全球首個(gè)商用海底數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目。

海洋是全球最大的自然冷源,將數(shù)據(jù)中心建在海底,優(yōu)勢(shì)在于減少數(shù)據(jù)中心在制冷上所需的能耗,在幾乎不消耗淡水資源的同時(shí),可以支持更高的功率密度,進(jìn)而穩(wěn)定地提供澎湃算力。

海蘭云海底數(shù)據(jù)中心海南示范開發(fā)項(xiàng)目總經(jīng)理蒲定對(duì)外介紹,以100個(gè)海底數(shù)據(jù)艙為例,相較于同等規(guī)模的陸地傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心,海底數(shù)據(jù)中心每年能節(jié)省用電總量1.22億千瓦時(shí)、節(jié)省建設(shè)用地面積6.8萬平方米、節(jié)省淡水10.5萬噸。

可謂是省電、省水、省地,一舉多得。全球已實(shí)現(xiàn)在海底建設(shè)數(shù)據(jù)中心的只有兩個(gè)國家,一個(gè)是中國,另一個(gè)就是美國。

當(dāng)你下次開始與AI大模型對(duì)話時(shí),不如想一想人機(jī)交互所需要的“那瓶水”。

且用且行且珍惜。

來源:羊城晚報(bào)

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