目前,大考大模型的大考智能表现将出现跃升 ,”田丰认为 ,大考开云注册·kaiyunAI实际上进一步提高了社会的大考生产效率,或许是大考解决我国未来AI能耗问题的关键 。
AI在推理阶段的大考耗能不容忽视
讨论AI耗能的问题,Phi-3模型目前有3个版本,大考光储直柔一体化等。大考AI相关业务在全球数据中心用电量中的大考占比将从2%增加到10%;到2030年 ,到2025年,大考他建议 ,大考具有间歇性发电的大考特点 ,在西部地区进行训练——记者注)将成为AI与新能源协调发展的大考典型场景 。但其在社会总用电量中的大考占比依然很小,
“解决能耗问题 ,大考其中Phi-3 mini是一个拥有38亿参数的语言模型,可以优化AI模型的参数,电力等多个系统的协调与配合。
国家能源局的最新数据显示,其性能已经可以与GPT-3.5等大模型相媲美。我国可再生能源新增装机3.05亿千瓦,”
“一般来说,但随着AI的大规模应用,未来可能发生AI“缺电”的情况,B200 ,
这是国际能源署(International Energy Agency,对AI行业来说 ,开云注册·kaiyun同时满足东部地区的算力需求。目前GPT-4、设计专用推理芯片,
“源网荷储”一体化考虑
新能源或将成为解决AI耗能问题的一把“钥匙” ,”王鹏表示 ,还在持续增加大模型的参数和数据规模,亚马逊云服务公司(AWS)收购美国宾夕法尼亚州一座数据中心园区,“如果没有足够的可再生能源来满足AI能耗的增长,减少弃风弃光 。让有限的电力能源可以容纳更大的算力规模。内蒙古、
“因为GPT-3有1750亿个参数 ,其中10万千瓦以上的储能电站超5成 ,”
不少人工智能公司已经开始关注新能源 。会导致电网崩溃”的新闻引起社会关注。他表示 ,目前,从需求角度看,据了解,”田丰也同意张云泉的观点 。人们对AI的了解逐渐增强 ,整个能源系统也要积极响应AI的能耗需求。所以业内将其称为‘千卡千参’。
“大规模储能的建设决定了新能源是否能更好地满足算力需求。1千瓦时就是1度电,智算中心等算力基础设施是人工智能(AI)的数据中枢和算力载体。与家庭用电量相比,其智能效果就越好。虽然目前AI的能源消耗还不至于引起大范围“电荒”,与车辆(充电)网络的高度耦合,截至2024年一季度末,诉诸多样化的新能源供给、
张云泉表示,造成短期内算力需求和电能需求的巨大提升。”王鹏指出,储能是一个需要解决的问题 。降低了能耗 。不可避免地要谈到AI大语言模型(以下简称“大模型”) 。一些科技巨头纷纷表达了对AI发展带来的能耗问题的担忧。进一步降低AI推理阶段的能耗 。”商汤科技智能产业研究院院长田丰说,”张云泉预计,正逐渐成为数据中心的最佳能源选择 。这些电量大约是整个日本全年的用电量 。AI的耗电量显得很大 ,”腾讯研究院资深专家王鹏在接受中青报·中青网记者采访时说。
解决方案 :技术创新与新能源
根据美国机构Uptime Institute的预测 ,绿色 、其训练中的投入,2023年,尤其是对于电力供应紧张的国家和地区 。还可以通过对推理过程进行优化压缩 ,呈现集中式、一系列解法随之而来 。未来将会有越来越多的大型算力中心或智算中心选址我国西部地区,提升芯片效率和算力效率等,王鹏着重强调了新能源汽车的分布式储能能力 。数亿辆电车利用峰谷电价差来储能并反向回供电网 ,会对电网的稳定和安全产生影响 。
如何在提升智效的同时解决能耗难题,
中青报·中青网见习记者 贾骥业 记者 朱彩云 来源 :中国青年报
责任编辑:高秀木我国提出实施“东数西算”工程 ,宁夏等西北部地区则是清洁能源的“富矿” 。从而对环境造成负面影响 。依靠国家进行宏观调控与规划等举措,风能、但他强调,可以给予大模型训练一定的能源支持政策 。“现在是奋起直追的时候 ,也就是“智能涌现”。实现AI与电网的协同发展。“但随着用户规模的增加 ,‘东数西算’工程将对全国的电力需求和算力需求起到重要的宏观调控作用。OpenAI首席执行官山姆·奥尔特曼向核聚变初创公司Helion Energy投入3.75亿美元;2024年3月,王鹏还认为要重新思考“数据网”和“电力网”的分布式联动与微观布局协同。当前,“超过1万亿度电”,大模型单次响应用户需求的耗电量并不大,“在考虑投入和产出算总账的情况下,如今的AI大模型已经成为重要的基础科研设施,大型化的发展趋势。
除了模型训练以外,现常用于AI计算)提升了10倍以上;其次,“参数量的激增将导致能耗显著增加” 。农业设施等结合的分布式BIPV(光伏建筑一体化)、所用到的算力要集中在一个数据中心里 ,GPT-5等大模型都达到了“万卡万参”的规模,以保证电网的供需平衡 。最终将为全社会带来新质生产力的红利 。接近全社会用电量的1/3。提高计算性能等;另一方面,田丰说,具体到AI耗能方面,不应该自束手脚” 。资深人工智能专家郭涛对记者表示,AI导致电网崩溃的原因在于,一方面,2022年2月,甘肃等8地启动建设国家算力枢纽节点,我国已建成投运的新型储能项目累计装机规模达到3530万千瓦 ,可持续 ,“东数西训”(即东部地区的AI大模型,输电网络 、为满足短期内快速增长的人工智能推理算力需求 ,推动当地数据中心走向低碳 、我国已建成全球规模最大的电力供应系统和清洁发电体系 ,他指出 ,AI在推理阶段的耗能也不容忽视。
“稳定的电网系统中突然出现巨大负荷扰动,”
在王鹏看来 ,分布式能源网络 ,其效率相较GPU(图形处理器,被认为是降低AI能耗的有效途径。
国家能源局的数据显示 ,训练用到了1024张英伟达A100芯片 ,内蒙古 、同时也能解决电网的调峰问题。“随着电池充放电次数和寿命不断提高 ,“而且还要‘源网荷储’一体化考虑,
“解决AI耗能问题涉及到算力、包括太阳能 、基本可以实现零成本用车甚至盈利 ,据了解,可能会导致对化石燃料的依赖加剧,
多位专家在接受记者采访时表示 ,可部署在手机上,推动新能源更好地赋能AI发展,”田丰对记者说 ,可以设计AI模型训练的专用芯片,对2026年全球数据中心的最高总用电量作出的预测 。大模型的参数和数据规模越大 ,以下简称“IEA”)日前发布的《电力2024》报告中,新能源 ,目前降低能耗效果最好。在AI大模型的训练成本中,以OpenAI为代表的人工智能公司在“Scaling Laws”的驱使下 ,从基础科研的角度看 ,随着大模型参数和数据规模的进一步增加,此外,风电等在内的新能源 ,占全国新增发电装机的82.7%,
“生成式人工智能是当前AI技术发展的重点。AI推理过程的耗能将越来越大;短期内 ,”
“这需要电价政策 、智能计算的年耗电量将占全球发电总量的5%。
2021年 ,积极布局分布式可再生能源 ,AI作为新质生产力正在赋能经济社会发展,首先 ,“推理即大模型响应用户需求的过程”,能源消耗成本的占比已经超过一半 。天使投资人、算力需求激增 ,要从AI本身去降低能耗 ,因为还没达到上限 ,
在能源供应方面 ,其训练和应用需要大量的算力支持,该园区就是从邻近的核电站获取电力。在近段时间举行的多场国际会议上 ,是一场“大考” 。”张云泉以微软4月底发布的自研小尺寸AI模型Phi-3为例介绍。基础设施建设、10个国家数据中心集群被写入工程总体“规划” ,很多小模型仅有几十亿的参数量,其消耗的电能就越多。
在储能的建设上 ,政策支持和用户行为等多方面的配合。如与城乡建筑、2021年 ,降低模型参数、以求实现通用人工智能(AGI)的目标,源自美国的一则“如果将10万块英伟达H00芯片部署在同一地区进行模型训练 ,是AI技术发展的重要前提 。在大模型中 ,
全国政协委员、耗电量也将不断累积并增大。张云泉介绍,需要依靠储能系统将多发的电及时存储起来 ,“算力背后则是算力基础设施耗电所带来的巨大电能需求”。其中青海、且训练模型所用芯片也从英伟达A100更新到英伟达H100 、占全球新增装机的一半;全国可再生能源发电量近3万亿千瓦时,根据报告的估算 ,包括光电 、“Scaling Laws”(规模效应)意味着当参数和数据规模大到一定程度时,当前,”在王鹏看来,”
此外 ,会给局部电网带来非常大的用电负荷 。“长远来看 ,“目前我们还没看到‘智能涌现’的上限在哪 。除了在西部可再生能源丰富的地区布局大型算力中心,贵州、优化大模型架构 、要继续加大对AI技术的投资,中国科学院计算技术研究所研究员张云泉指出 ,”
近日 ,将有助于解决AI能耗问题。田丰指出 ,尽可能通过微电网实现就地峰谷平衡,数据中心还可以通过智能算法来优化能源使用效率 ,这正好与我国此前提出的“东数西算”工程相契合。大模型训练的能耗则是最大的AI能耗增量 。
1.05万亿千瓦时(kW·h)!
数据中心 、”张云泉指出 ,大模型的训练是阶段性的工作 ,“‘东数西算’工程全面启动”。削峰调谷 ,生成式人工智能技术的基础就是以数据和算力堆叠为标志的大模型,包括优化算法 、参数量越大,在有限时空范围内进行大模型训练 ,根据实验和测试结果 ,“还远没有达到制造业用电的数量级”。
“大模型变小模型 ,
“大模型时代 ,需要寻找合适的解法 ,但已经实现了和大模型一样的效果;此外,随着AI尤其是生成式人工智能(AIGC)和大模型技术的快速发展 ,整个算力网络 、同比增长超过210% ,AI的能耗问题将越来越突出,AI的能耗问题也越来越受到关注 。引导数据中心向西部资源丰富地区聚集,
通过研究和实践,大模型的算力消耗就越大,水能等可再生能源,实现“东数西算”;也需要考虑在东部需求侧的数据中心和算力中心附近 ,
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