Digital Age: Центровете за данни ще похарчат електроенергия колкото Япония през 2026 г.

Digital Age: Центровете за данни ще похарчат електроенергия  колкото Япония през 2026 г.

Digital Age: Центровете за данни ще похарчат електроенергия колкото Япония през 2026 г.

Има голям проблем с генеративния изкуствен интелект(Generative AI), казва Саша Лучиони от Hugging Face, компания за машинно обучение.

"Generative AI е "енергийна свиня". Всеки път, когато отправите запитване към модела, цялото нещо се активира, така че е крайно неефективно от изчислителна гледна точка“, казва коментира Лучиони, цитирана от BBC.

Вземете големите езикови модели (LLM) в сърцето на много генериращи AI системи. Те са обучени да използват огромни запаси от писмена информация, което им помага да генерират текст в отговор на практически всяко запитване.

„Когато използвате Generative AI... той генерира съдържание от нулата, по същество измисля отговори“, обяснява Саша Лучиони. Това означава, че компютърът трябва да работи доста усилено.

Една Generative AI система може да използва около 33 пъти повече енергия от машини, работещи със софтуер за специфични задачи, според скорошно проучване на д-р Лучиони и нейни колеги. Работата е рецензирана, но все още не е публикувана в списание.

Не вашият персонален компютър обаче използва цялата тази енергия. Или вашия смартфон. Изчисленията, на които все повече разчитаме, се случват в гигантски центрове за данни, които за повечето хора са далеч от погледа и съзнанието.

 „Не мислите за тези огромни кутии от метал, които се нагряват и използват толкова много енергия,“ добавя Саша Лучиони.

Световните центрове за данни използват все повече електроенергия. През 2022 г. те са погълнали 460 тераватчаса електроенергия, а Международната агенция по енергетика (МАЕ) очаква това да се удвои само за четири години. Центровете за данни може да използват общо 1000 тераватчаса годишно до 2026 г. „Това търсене е приблизително еквивалентно на потреблението на електроенергия в Япония“, казва Международната агенция по енергетика (IEA). Япония има население от 125 милиона души.

В центровете за данни се съхраняват огромни обеми информация за извличане навсякъде по света – всичко от вашите имейли до холивудски филми. Компютрите в тези безлични сгради също захранват AI и криптовалута. Те са в основата на живота, какъвто го познаваме.

Но някои страни знаят много добре колко енергийно гладни са тези съоръжения. В момента има мораториум, който предотвратява изграждането на нови центрове за данни в Дъблин. Близо една пета от електроенергията в Ирландия се използва от центрове за данни и тази цифра се очаква да нарасне значително през следващите няколко години – междувременно ирландските домакинства намаляват потреблението си.

Шефът на National Grid каза в реч през март, че търсенето на електричество в центровете за данни в Обединеното кралство ще нарасне шест пъти само за 10 години, подхранвано до голяма степен от възхода на AI. National Grid обаче очаква, че енергията, необходима за електрифициране на транспорта и топлината, ще бъде много по-голяма като цяло.

Фирмите за комунални услуги в САЩ започват да усещат натиска, казва Крис Сейпъл от Wood Mackenzie, консултантска компания.

„Те са засегнати от нуждите на центровете за данни точно по същото време, когато имаме ренесанс – благодарение на правителствената политика – в местното производство“, обяснява той. Законодателите в някои щати сега преосмислят данъчните облекчения, предлагани на разработчиците на центрове за данни, поради огромното напрежение, което тези съоръжения оказват върху местната енергийна инфраструктура, според доклади в САЩ.

Крис Сейпъл казва, че се извършва „заграбване на земя“ за центрове за данни в близост до електроцентрали или центрове за възобновяема енергия: „Айова е огнище на развитие на центрове за данни, там има много вятърна енергия.“

Някои центрове за данни могат да си позволят да отидат на по-отдалечени места в наши дни, тъй като латентността – забавянето, обикновено измервано в милисекунди, между изпращането на информация от центъра за данни и получаването й от потребителя – не е основна грижа за все по-популярните Generative AI системи. В миналото центровете за данни, обработващи спешни комуникации или алгоритми за финансова търговия, например, са били разположени в рамките на или много близо до големи населени центрове, за абсолютно най-доброто време за реакция.

Няма съмнение, че енергийните нужди на центровете за данни ще се повишат през следващите години, но има огромна несигурност колко, подчертава Крис Сейпъл.

Част от тази несигурност се дължи на факта, че хардуерът зад генеративния AI се развива през цялото време.

Тони Грейсън е генерален мениджър в Compass Quantum, бизнес за центрове за данни, и той посочва наскоро пуснатите суперкомпютърни чипове на Nvidia Grace Blackwell (наречени на компютърен учен и математик), които са проектирани специално за захранване на процеси от висок клас, включително генериращ AI , квантово изчисление и компютърно подпомаган дизайн на лекарства

Nvidia казва, че в бъдеще една компания може да обучи AI няколко пъти по-големи от най-големите AI системи, налични в момента, за 90 дни, използвайки 8000 от предишното поколение чипове на Nvidia. Това ще изисква 15 мегавата електричество.

Но същата работа може да бъде извършена за едно и също време само от 2000 чипа Grace Blackwell и те ще се нуждаят от захранване от четири мегавата, според Nvidia.

(Това все още завършва като 8,6 гигаватчаса консумирана електроенергия - повече от годишното търсене на електроенергия в Северна Ирландия.)

„Ефективността се повишава толкова много, че общите ви икономии на енергия са големи“, казва г-н Грейсън. Но той е съгласен, че търсенето на енергия определя къде операторите на центрове за данни разполагат своите съоръжения: „Хората отиват там, където е евтината енергия.“

Д-р Саша Лучиони пък отбелязва, че енергията и ресурсите, необходими за производството на най-новите компютърни чипове, са значителни.

Все пак е вярно, че центровете за данни са станали по-енергийно ефективни с течение на времето, твърди Дейл Сартор, консултант и филиал на Националната лаборатория на Лорънс Бъркли в САЩ. Тяхната ефективност често се измерва по отношение на ефективността на потреблението на енергия или PUE. Колкото по-малко е числото, толкова по-добре. Най-съвременните центрове за данни имат PUE от около 1,1, отбелязва той.
Тези съоръжения все още създават значителни количества отпадна топлина и Европа изпреварва САЩ в намирането на начини за използване на тази отпадна топлина – като например затопляне на плувни басейни – казва Сартор.
Брус Оуен, британски управляващ директор на Equinix, фирма за центрове за данни, казва: „Все още смятам, че търсенето ще нарасне повече от това увеличение на ефективността, което виждаме.“ Той прогнозира, че ще бъдат изградени повече центрове за данни с включени съоръжения за производство на електроенергия на място. Миналата година на Equinix беше отказано разрешение за планиране на захранван с газ център за данни в Дъблин.

 Сартор добавя, че разходите може в крайна сметка да определят дали Generative AI си заслужава за определени приложения: „Ако старият начин е по-евтин и по-лесен, тогава няма да има много пазар за новия начин.“

Д-р Лучиони обаче подчертава, че хората ще трябва ясно да разберат как опциите пред тях се различават по отношение на енергийната ефективност. Тя работи по проект за разработване на енергийни оценки за AI.

„Вместо да изберете този GPT-производен модел, който е много тромав и използва много енергия, можете да изберете този модел A+ Energy Star, който ще бъде много по-лек и ефективен“, казва тя.

Коментари

НАЙ-НОВО

|

НАЙ-ЧЕТЕНИ

|

НАЙ-КОМЕНТИРАНИ