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綠色能源成算力發(fā)展的重要推手

作者:楊沐巖 來源:中國能源報 發(fā)布時間:2024-07-15 瀏覽:次

中國儲能網訊:從對話服務到視頻生成,人工智能快速成長引人注目。在2024 中國綠色算力(人工智能)大會上,《中國能源報》記者了解到,人工智能發(fā)展離不開算力支持,而算力背后是龐大的電力需求。近期多位人工智能企業(yè)負責人指出,該行業(yè)或將面臨電力危機。

近年來,我國“東數西算”8個節(jié)點逐漸成型,其中貴州、內蒙古、甘肅、寧夏也是清潔能源資源富集地區(qū),“綠算融合”逐漸成為發(fā)展新趨勢,算力需求和綠電消納正實現(xiàn)“雙向奔赴”。分析人士指出,未來需持續(xù)開展“綠算融合”試點應用,完善支持政策,構建信息與能源深度融合機制。

人工智能面臨電力危機

今年3月,美國科技巨頭英偉達公司發(fā)布面向下一代數據中心和人工智能應用的B200芯片。清華大學電機系研究員慈松表示:“一塊B200的功率為2700瓦,而Open AI的GPT-4大模型有約1.8萬億參數,一次訓練需要2000個B200連續(xù)運行90天,電力消耗量極大。”

國內某人工智能芯片公司的董事長表示:“從英偉達近幾代產品參數來看,雖然每經過2年半時間單位算力所需電量平均減半,但人工智能大模型所需的算力每4.8個月就會翻一倍。綜合來看,大模型的用電量平均6個月就會翻一倍,預計到2027年底,一次訓練就要耗費73億度電?!?

在今年舉行的達沃斯論壇上,Open AI首席執(zhí)行官薩姆·奧特曼指出,人工智能行業(yè)正面臨能源危機,未來人工智能發(fā)展消耗的電力將遠遠超出人們的預期,能源供應問題亟需突破。

人工智能正值當下市場的“風口”,但部分通信企業(yè)的人工智能板塊卻“增收不增利”,慈松認為,一大原因就在于這些企業(yè)的能源支出過大。除人工智能訓練外,這些通信企業(yè)的設備還要處理手機等移動終端產生的信息,能耗增長呈現(xiàn)從端到云的“蝴蝶效應”,移動終端每產生1個單位的信息,基站、互聯(lián)網設備和服務器等要付出數倍于此的能耗進行處理,進一步增加了相關企業(yè)的能源支出。

算力、綠電“雙向奔赴”

不久前,英偉達公司首席執(zhí)行官黃仁勛在某科技會議上指出,由于人工智能并不挑剔進行“學習”的地點,因此不應將AI訓練數據中心設置在電網壓力較高的人口密集區(qū),而應將其置于能源資源富集地區(qū),利用當地過剩的能源作為AI發(fā)展的動力。

上述人工智能芯片公司相關負責人指出,未來高級人工智能的物理載體有望在“電力高地”誕生。2023年,我國有14個省區(qū)市發(fā)電量對比當地全社會用電量差額為正,其中差額最高的是內蒙古自治區(qū),發(fā)用電差額達2627.26億度。電力消納和人工智能訓練的需求不謀而合。

作為“東數西算”節(jié)點,內蒙古、貴州、寧夏等地在清潔能源供給方面也具有天然優(yōu)勢,適宜建設綠色算力基地。清華大學全球產業(yè)研究院副院長李東紅表示,目前內蒙古和林格爾新區(qū)和集寧大數據產業(yè)園、寧夏中衛(wèi)工業(yè)園西部云基地、貴州貴安電子信息產業(yè)園等“東數西算”集群片區(qū)綠色算力發(fā)展水平較高,在提升算力設施節(jié)能性方面卓有成效,顯示出較強的算力可持續(xù)發(fā)展能力。

據李東紅介紹,和林格爾新區(qū)數據中心用電使用可再生能源占比近80%,在各片區(qū)中首屈一指,新區(qū)還通過電力多邊交易以及政策補貼,將電力使用成本降低至0.32元/千瓦時。集寧大數據產業(yè)園數據中心綠電采購應用量占比37.9%、綠證采購應用量占比2%、自建自用可再生能源電站發(fā)電量占比7.1%。同時,產業(yè)園還對大型、超大型數據中心項目給予電價扶持,降低企業(yè)用電成本。

技術、政策需持續(xù)推進

中國信息通信研究院副院長胡堅波指出,在我國西部地區(qū)著重提升算力綠色能源利用的同時,東部地區(qū)也持續(xù)推進先進算力效能提升和新型節(jié)能技術應用,“算力產業(yè)鏈整體呈現(xiàn)綠色化轉型新趨勢。設備供應商和服務商通過節(jié)能減排技術實現(xiàn)綠色低碳的同時,綠色能源供給商也依托源網荷儲、微電網和綠電直供等技術,跨界進入綠色算力新賽道?!?

慈松指出,信息和能源深度融合是實現(xiàn)綠色智算的關鍵,這需要不同專業(yè)、不同領域通力協(xié)作,打破傳統(tǒng)條塊分割的局面,實現(xiàn)融合發(fā)展。他表示,當前信息和能源兩個領域存在不同的標準、模型和優(yōu)化目標,缺乏深度融合機制。同時,未來以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)將使得能量供需的動態(tài)平衡將變得困難,如何促進信息與能源耦合,消除電力供應不確定的問題。

為進一步推進新能源和算力協(xié)同發(fā)展,李東紅建議:“地方應嚴控低效數據中心建設,推進算力中心IT系統(tǒng)向高性能、高能效、低碳排方向發(fā)展。并支持節(jié)能技術產品應用,提高地區(qū)電能利用效率?!彼J為,有條件的地區(qū)還可開展建設源網荷儲一體化數據中心、新能源電力直供試點,引導數據中心更多消納綠色電力,推動降低綠色算力產業(yè)用電成本。此外,還需研究制定支持算力中心綠證、碳證交易的相關政策,并探索建立相關監(jiān)測平臺和評價體系。

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關鍵字:智能算力

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