Ниже представлен пересказ сюжета на youtube.com
Этот материал будет полезен при подготовке глав к выпускных квалификационных работ (ВКР) по потреблению ЦОДов:
1. По возможности посмотреть видео.
2. Ознакомиться с основными идеями (прочитать в пересказе)
3. В разделе (как правило, в "обзорной" 1 Главе рассмотреть тезисно изложить несколько положений, которые относятся к теме ВКР.
4. Каждый тезис может быть развит в самостоятельное направление ВКР.
Как Массовое Потребление Энергии Генеративным Искусственным Интеллектом Перегружает Нашу Энергосистему
00:00 Спрос на облачные вычисления
• Спрос на мощные серверы для облачных вычислений растет.
• Центры обработки данных, такие как Vantage, не могут остановиться.
• Потоковое вещание, социальные сети и чат-боты требуют больше данных и энергии.
00:31 Проблемы с электроэнергией
• Центры обработки данных требуют много энергии для работы и охлаждения.
• Один запрос в ChatGPT требует в 10 раз больше энергии, чем обычный поиск в Google.
• Строительство центров обработки данных с ИИ приводит к росту выбросов.
01:13 Экологические последствия
• Обучение одной крупной языковой модели производит столько же CO2, сколько пять автомобилей за год.
• Стареющая электросеть не справляется с нагрузкой.
• Вопрос о достаточности мощности для ИИ остается актуальным.
02:03 Рост спроса на центры обработки данных
• В мире насчитывается более восьми центров обработки данных, но этого недостаточно.
• Спрос на центры обработки данных растет на 15-20% ежегодно до 2030 года.
• К 2030 году доля центров обработки данных в энергопотреблении США может достичь 16%.
03:01 Энергоэффективность и выбросы
• Центры обработки данных могут потреблять сотни мегаватт энергии.
• Google и Microsoft строят собственные центры обработки данных, что увеличивает выбросы.
• Потребности в электроэнергии настолько высоки, что планы по закрытию угольных электростанций откладываются.
04:07 Поиск новых источников энергии
• Отрасль ищет места с доступом к возобновляемым источникам энергии.
• Некоторые компании, такие как OpenAI, экспериментируют с собственной генерацией энергии.
• Microsoft и Google сотрудничают с геотермальными и термоядерными стартапами.
06:08 Проблемы с энергосистемой
• Концентрация центров обработки данных создает нагрузку на энергосистему.
• В Северной Вирджинии центры обработки данных обрабатывают 70% мирового интернет-трафика.
• Энергетические компании вынуждены приостанавливать подключение новых центров обработки данных.
07:44 Прогнозирование сбоев
• Программное обеспечение помогает прогнозировать сбои в трансформаторах.
• Средний возраст трансформаторов в США составляет 38 лет.
• Программное обеспечение позволяет перемещать трансформаторы для повышения надежности.
08:46 Будущее энергетики
• Для поддержания серверов в прохладном состоянии требуется больше энергии.
• К 2027 году ИИ будет потреблять в четыре раза больше
09:16 Вода как ограничитель развития ИИ
• Вода является ключевым фактором, ограничивающим развитие искусственного интеллекта ИИ.
• Исследования показывают, что каждые 10-50 запросов GPT могут потреблять содержимое стандартной бутылки воды.
• Обучение ИИ требует еще больше энергии и генерирует больше тепла.
• К 2027 году глобальный спрос на ИИ составит 6,6 миллиарда кубометров воды, что превышает годовой объем забора воды в Дании.
10:14 Проблемы с водопользованием в центрах обработки данных
• Некоторые отрасли используют воду для охлаждения центров обработки данных, что неэффективно с точки зрения водопользования.
• Проект Vantage использует кондиционеры на крыше для охлаждения, что позволяет избежать использования воды.
• Microsoft приостановила проект по охлаждению серверов в океане, но рассматривает использование охлаждающей жидкости на чипах.
10:56 Переход к жидкостному охлаждению
• Microsoft и другие компании работают над переходом от воздушного охлаждения к жидкостному.
• Это требует модернизации центров обработки данных, но может значительно сократить потребление воды.
• В проекте Vantage уже внедрены конструкции для подключения к контуру подачи холодной воды.
11:57 Экономия энергии в центрах обработки данных
• Компании стремятся увеличить производительность на ватт, чтобы уменьшить объем вычислений.
• Scale Flux производит память и запоминающие устройства для экономии электроэнергии.
• Специализированные процессоры на базе ARM могут значительно снизить энергопотребление.
12:37 Преимущества ARM-чипов
• ARM производит маломощные чипы, которые увеличивают время автономной работы мобильных устройств.
• Эти чипы могут значительно снизить энергопотребление в центрах обработки данных.
• AWS Graviton экономит 60% электроэнергии по сравнению с конкурирующими архитектурами.
13:32 Будущее центров обработки данных
• Новейший чип NVIDIA Grace Blackwell использует процессоры на базе ARM.
• ARM утверждает, что центры обработки данных с их чипами могут потреблять на 15% меньше энергии.
• Это может значительно снизить энергопотребление и удовлетворить растущие потребности в ИИ.
14:15 Заключение
• Будущее центров обработки данных будет связано с увеличением количества ИИ.
• Несмотря на ограничения, многие компании работают над поиском способов преодолеть эти ограничения.
• Ожидается значительный рост в этой отрасли.