В настоящее время искусственный интеллект революционизирует практически каждую отрасль, но их быстрое принятие также имеет серьезную проблему: потребление энергии.
Центры обработки данных работают за увеличение спроса, контролируемого AI, и потребляют значительные объемы электроэнергии для поддержки мощных компьютеров, услуг облачных вычислений и множество цифровых продуктов и услуг, на которые мы полагаемся каждый день.
Почему мы видим такое увеличение потребления энергии? Одной из причин является сильная зависимость от чипов GPU (единица обработки графики), которые намного быстрее и эффективнее, чем задачи обработки. Эта эффективность теперь сделала не только преимущество, но и GPU новым стандартом для обучения и выполнения моделей ИИ и рабочих нагрузок.
Тем не менее, это также стоит по высокой стоимости: высокое потребление энергии. Каждый графический процессор в настоящее время нуждается в в четыре раза больше электричества, чем стандартный процессор, экспоненциальное увеличение, которое быстро — и драматично — изменяет требования к энергии в центре обработки данных.
Руководитель устойчивости, база данных.
Например, рассмотрим эти текущие результаты:
Недавно The New York Times описала, как Openaai хочет построить пять новых центров обработки данных, которые потребляют больше электроэнергии, чем три миллиона домохозяйств в Массачусетсе.
По данным Центра глобальной энергетической политики, графические процессоры и его серверы могут составить до 27 процентов запланированной мощности нового поколения на 2027 год и 14 процентов от общего требования к коммерческой энергии в этом году.
В статье FORBES было предсказано, что чипсет Blackwell из NVIDIA еще больше увеличит потребление электроэнергии -увеличение потребления электроэнергии на 300% в генерации графических процессоров, в результате чего системы ИИ с более высоким увеличением потребления мощности.
Эти результаты поднимают важные проблемы с эффективностью: превышает ли рост искусственного интеллекта способность компании по снабжению обеспечивать необходимую энергию? Есть ли другие энергетические центры для вариантов энергетики? И, может быть, самое главное, как потребление энергии в центре обработки данных выглядит как в коротком, так и в долгосрочном будущем?
Навигация на электроснабжение и предложение в KI -EARA
Несмотря на растущие опасения, ИИ еще не превысил навыки сети. Фактически, некоторые достижения указывают на то, что потребление энергии ИИ может даже уменьшить. Многие компании ИИ выбрали большое количество производительности обработки для обучения своих первых моделей, но новые участники, такие как DeedSeek, теперь утверждают, что их системы работают гораздо более эффективно и требуют меньшей вычислительной мощности и энергии.
Тем не менее, внезапное увеличение ИИ является лишь фактором для идеального шторма является потребностью в энергии. Например, более крупное движение электрификации, которое ввело в сеть миллионы электромобилей, а также перепроектирование производства в США, также является ресурсами. ИИ добавляет еще один слой к этому сложному уравнению и ставит срочные вопросы о том, могут ли существующие компании поставки идти в ногу со спросом.
Центры обработки данных как коммерческие свойства также подлежат древней пословице «Местоположение, местоположение, местоположение». Многие места для родов электроэнергии — особенно те, кто использует солнечную энергию и ветер — находятся в сельских местах в США, но проходы передачи затрудняют движение. Эта власть в городских центрах, в которых спрос является самым высоким. До сих пор геодиверсие и городской спрос еще не привели к тому, что центры обработки данных еще не привели в эти отдаленные районы.
Это может измениться в ближайшее время. Hyperskallers уже продемонстрировали свою готовность и мобильность в создании центров обработки данных в арктическом круге, чтобы использовать естественное охлаждение, чтобы снизить потребление энергии и затраты. Аналогичный сдвиг может быть принят в Соединенных Штатах, когда операторы центров обработки данных наблюдают за местами в Нью -Мексико, сельском Техасе, Вайоминге и других сельских рынках, чтобы использовать аналогичные преимущества.
Исследование альтернативных энергетических решений
Когда сетка усиливается, альтернативные энергетические решения получают тягу для обеспечения стабильного и устойчивого источника питания.
Перспективная разработка — это разработка технологии батареи. Например, алюминиевые батареи предлагают несколько преимуществ по сравнению с альтернативами на основе лития. Алюминий чаще встречается, связан с без конфликтов регионов и свободен от геополитических проблем, связанных с литием и разрушением кобальта. Эти батареи также предлагают сплошную конструкцию, которая снижает пылающие риски, а их более высокая плотность энергии обеспечивает более эффективное хранилище, которое способствует колебаниям энергетического постановления и предложения, чтобы сгладить, как ежедневная визуализированная как «утиная кривая».
Ядерная энергия также возобновляется в качестве практического решения для долгосрочной и надежной выработки электроэнергии. Усовершенствованные небольшие модульные реакторы (SMRS) предлагают масштабируемую альтернативу -углеродно -углеродно -углерода, которая может обеспечить энергию, согласованную без прерывания возобновляемых энергий.
В то время как места для испытаний находятся в разработке, SMR еще не должны поставляться с электричеством и могут быть удалены в больших масштабах пять или более лет до использования. Общественное восприятие по -прежнему является важной проблемой, поскольку строгие правила часто имеют растения далеко от населенных пунктов, а долгосрочная обработка ядерных отходов продолжает оставаться проблемой.
Кроме того, виртуальные электростанции (VPPS) революционизируют энергетический ландшафт, соединяя и координируя тысячи децентрализованных батарей, чтобы выступать в качестве единого источника питания. Оптимизируя производство, хранение и распределение возобновляемых энергий, VPP улучшают стабильность и эффективность сетей. В отличие от обычных электростанций, VPP не полагаются на единый источник энергии или единое место, которое, естественно, становится более гибким и более устойчивым.
Обеспечение устойчивого электричества для ИИ и центров обработки данных
Трудно предсказать, что опережает ИИ, и насколько будет больше спроса, но давление включается, надежная, устойчивая мощность сейчас и в будущее.
Если введение инструментов искусственного интеллекта ускоряется, центры обработки обработки данных должны активно искать устойчивые и устойчивые энергетические решения. Внедрение альтернативных источников производительности, модернизация инфраструктуры сетки и использование последних инноваций имеют решающее значение для обеспечения того, чтобы потребности в электроэнергии, контролируемые AI, могут быть удовлетворены и в ближайшие годы.
Мы перечисляем лучшие услуги веб -хостинга.
Эта статья была произведена в рамках канала Expert Insights Techradarpro, в котором мы сегодня предлагаем лучшие и умные руководители в технологической индустрии. Взгляды, выраженные здесь, относятся к авторскому и не обязательно мнениям Techradarpro или Future PLC. Если вы заинтересованы в том, чтобы определить больше здесь:
