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发布日期:2024-07-06 作者:江南
[导读]人工智能(AI)在处置年夜量资料时,其实相当耗能,供电已经是将来摆布AI成长的主要要害之一,不外,摩根年夜通发布研究陈述指出,AI 数据中间巨量水耗损问题相对被轻忽,2030 年天天用水量可能到达 4.5 亿加仑。 人工智能(AI)在处置年夜量资料时,其实相当耗能,供电已经是将来摆布AI成长的主要要害之一,不外,摩根年夜通发布研究陈述指出,AI 数据中间巨量水耗损问题相对被轻忽,2030 年天天用水量可能到达 4.5 亿加仑。 AI 怒潮仍在延续,供给链的需求已激发投资高潮,阐发师 William Yang 和其团队撰写的摩根年夜通发布《深切切磋电力、冷却、电网和 ESG 影响》研究中,具体论述根本举措措施对 AI 成长的影响。 文中专门介绍了 AI 数据中间对电力的耗损,值得留意的是,摩根年夜通的研发在陈述结尾部门强调:“虽然数据中间因年夜量的电力耗损而轻易重点存眷,但相对而言,数据中间的高耗水根基上被轻忽了,而这也是数据中间运作的根基特质。” 摩根年夜通援用 Bluefield 江南体育Research 的数据在研报中指出,从 2017 年到 2022 年,全球数据中间的总耗水量 (包罗现场冷却和非现场发电) 每一年成长 6%。 研发说,到 2030 年,用水量可能会跃升至天天 4.5 亿加仑。这就相当在,天天年夜约需要 681 个奥运尺度的泅水池的淡水,来冷却全球数据中间。 研报介绍,数据中间的用水体例与碳排放近似,数据中间的用水也能够分为规模 1、规模 2 和规模 3。在这类环境下,规模 1 指的是用在现场伺服器冷却的水,规模 2 指的是用在发电的场外用水。规模 3 被认为是伺服器制造供给链用水。 具体而言,规模 2 的用水是数据中间与发电相干的间接用水。传统的热电厂 (如燃煤电厂、自然气电厂等) 加热水以发生蒸汽,蒸汽用在扭转涡轮发电。水也用在冷却水塔中的散热。当利用热电时,数据中间的规模 2 用水萍踪可能弘远在规模 1。 Yang 暗示,水资本稀缺地域的数据中间对水的庞大需求可能会激发“竞争加重,致使水资本供给重要,乃至致使数据中间封闭”。 (钜亨网)
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要害字: ChatGPT AI凭仗Arm CSS和KleidiAI等手艺立异,Arm首席履行官Rene Haas估计,到2025年末,将有跨越1,000亿台基在Arm架构装备可用在AI。
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