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如何在提升智效的同时解决能耗难题?AI迎来“大考”

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如何在提升智效的同时解决能耗难题?AI迎来“大考”

2024年05月28日 07:23 来源:中国青年报
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  1.05万亿千瓦时(kW·h)!

  这是国际能源署(International Energy Agency,以下简称“IEA”)日前发布的《电力2024》报告中,对2026年全球数据中心的最高总用电量作出的预测。1千瓦时就是1度电,“超过1万亿度电”,根据报告的估算,这些电量大约是整个日本全年的用电量。

  数据中心、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。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,算力需求激增,AI的能耗问题也越来越受到关注。在近段时间举行的多场国际会议上,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。

  如何在提升智效的同时解决能耗难题,对AI行业来说,是一场“大考”。

  AI在推理阶段的耗能不容忽视

  讨论AI耗能的问题,不可避免地要谈到AI大语言模型(以下简称“大模型”)。

  “生成式人工智能是当前AI技术发展的重点。”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。他表示,当前,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,其训练和应用需要大量的算力支持,“算力背后则是算力基础设施耗电所带来的巨大电能需求”。

  全国政协委员、中国科-🔥新浦金下载app计算技术研究所研究员张云泉指出,大模型的参数和数据规模越大,其智能效果就越好。在大模型中,“Scaling Laws”(规模效应)意味着当参数和数据规模大到一定程度时,大模型的智能表现将出现跃升,也就是“智能涌现”。“目前我们还没看到‘智能涌现’的上限在哪。”

  “一般来说,参数量越大,大模型的算力消耗就越大,其消耗的电能就越多。”王鹏表示,因为还没达到上限,以OpenAI为代表的人工智能公司在“Scaling Laws”的驱使下,还在持续增加大模型的参数和数据规模,以求实现通用人工智能(AGI)的目标,造成短期内算力需求和电能需求的巨大提升。

  “因为GPT-3有1750亿个参数,训练用到了1024张英伟达A100芯片,所以业内将其称为‘千卡千参’。”商汤科技智能产业研究院院长田丰说,目前GPT-4、GPT-5等大模型都达到了“万卡万参”的规模,且训练模型所用芯片也从英伟达A100更新到英伟达H100、B200,“参数量的激增将导致能耗显著增加”。

  除了模型训练以外,AI在推理阶段的耗能也不容忽视。“推理即大模型响应用户需求的过程”,张云泉介绍,大模型单次响应用户需求的耗电量并不大,“但随着用户规模的增加,耗电量也将不断累积并增大。”

  近日,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,会导致电网崩溃”的新闻引起社会关注。

  多位专家在接受记者采访时表示,AI导致电网崩溃的原因在于,大模型的训练是阶段性的工作,所用到的算力要集中在一个数据中心里,在有限时空范围内进行大模型训练,会给局部电网带来非常大的用电负荷。

  “稳定的电网系统中突然出现巨大负荷扰动,会对电网的稳定和安全产生影响。”张云泉指出,随着大模型参数和数据规模的进一步增加,AI的能耗问题将越来越突出,尤其是对于电力供应紧张的国家和地区。“长远来看,AI推理过程的耗能将越来越大;短期内,大模型训练的能耗则是最大的AI能耗增量。”

  在王鹏看来,与家庭用电量相比,AI的耗电量显得很大,但其在社会总用电量中的占比依然很小,“还远没有达到制造业用电的数量级”。

  解决方案:技术创新与新能源

  根据美国机构Uptime Institute的预测,到2025年,AI相关业务在全球数据中心用电量中的占比将从2%增加到10%;到2030年,智能计算的年耗电量将占全球发电总量的5%。

  “解决能耗问题,是AI技术发展的重要前提。”田丰对记者说,虽然目前AI的能源消耗还不至于引起大范围“电荒”,但随着AI的大规模应用,未来可能发生AI“缺电”的情况,需要寻找合适的解法,让有限的电力能源可以容纳更大的算力规模。

  通过研究和实践,人们对AI的了解逐渐增强,一系列解法随之而来。从需求角度看,优化大模型架构、提升芯片效率和算力效率等,被认为是降低AI能耗的有效途径。

  张云泉表示,首先,可以设计AI模型训练的专用芯片,其效率相较GPU(图形处理器,现常用于AI计算)提升了10倍以上;其次,可以优化AI模型的参数,很多小模型仅有几十亿的参数量,但已经实现了和大模型一样的效果;此外,还可以通过对推理过程进行优化压缩,设计专用推理芯片,进一步降低AI推理阶段的能耗。

  “大模型变小模型,目前降低能耗效果最好。”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。据了解,Phi-3模型目前有3个版本,其中Phi-3 mini是一个拥有38亿参数的语言模型,可部署在手机上,根据实验和测试结果,其性能已经可以与GPT-3.5等大模型相媲美。

  在能源供应方面,诉诸多样化的新能源供给、依靠国家进行宏观调控与规划等举措,将有助于解决AI能耗问题。天使投资人、资深人工智能专家郭涛对记者表示,当前,新能源,包括太阳能、风能、水能等可再生能源,正逐渐成为数据中心的最佳能源选择。“如果没有足够的可再生能源来满足AI能耗的增长,可能会导致对化石燃料的依赖加剧,从而对环境造成负面影响。此外,数据中心还可以通过智能算法来优化能源使用效率,实现AI与电网的协同发展。”

  不少人工智能公司已经开始关注新能源。2021年,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,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,据了解,该园区就是从邻近的核电站获取电力。

  “解决AI耗能问题涉及到算力、电力等多个系统的协调与配合。”王鹏指出,一方面,要从AI本身去降低能耗,包括优化算法、降低模型参数、提高计算性能等;另一方面,整个能源系统也要积极响应AI的能耗需求。

  “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”,这正好与我国此前提出的“东数西算”工程相契合。

  国家能源局的数据显示,2023年,我国可再生能源新增装机3.05亿千瓦,占全国新增发电装机的82.7%,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,接近全社会用电量的1/3。目前,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,其中青海、内蒙古、宁夏等西北部地区则是清洁能源的“富矿”。

  2021年,我国提出实施“东数西算”工程,引导数据中心向西部资源丰富地区聚集,推动当地数据中心走向低碳、绿色、可持续,同时满足东部地区的算力需求。2022年2月,内蒙古、贵州、甘肃等8地启动建设国家算力枢纽节点,10个国家数据中心集群被写入工程总体“规划”,“‘东数西算’工程全面启动”。

  “大模型时代,‘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。”张云泉预计,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,“东数西训”(即东部地区的AI大模型,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典型场景。但他强调,推动新能源更好地赋能AI发展,储能是一个需要解决的问题。

  “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。”田丰也同意张云泉的观点。田丰指出,包括光电、风电等在内的新能源,具有间歇性发电的特点,需要依靠储能系统将多发的电及时存储起来,削峰调谷,以保证电网的供需平衡。

  国家能源局的最新数据显示,截至2024年一季度末,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,同比增长超过210%,其中10万千瓦以上的储能电站超5成,呈现集中式、大型化的发展趋势。

  在储能的建设上,王鹏着重强调了新能源汽车的分布式储能能力。“随着电池充放电次数和寿命不断提高,数亿辆电车利用峰谷电价差来储能并反向回供电网,基本可以实现零成本用车甚至盈利,同时也能解决电网的调峰问题。”

  此外,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。他指出,为满足短期内快速增长的人工智能推理算力需求,除了在西部可再生能源丰富的地区布局大型算力中心,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,积极布局分布式可再生能源,如与城乡建筑、农业设施等结合的分布式BIPV(光伏建筑一体化)、光储直柔一体化等。“而且还要‘源网荷储’一体化考虑,尽可能通过微电网实现就地峰谷平衡,减少弃风弃光。”

  “这需要电价政策、基础设施建设、政策支持和用户行为等多方面的配合。”在王鹏看来,整个算力网络、输电网络、分布式能源网络,与车辆(充电)网络的高度耦合,或许是解决我国未来AI能耗问题的关键。

  “在考虑投入和产出算总账的情况下,AI实际上进一步提高了社会的生产效率,降低了能耗。”田丰认为,AI作为新质生产力正在赋能经济社会发展,如今的AI大模型已经成为重要的基础科研设施,其训练中的投入,最终将为全社会带来新质生产力的红利。

  目前,在AI大模型的训练成本中,能源消耗成本的占比已经超过一半。田丰说,从基础科研的角度看,要继续加大对AI技术的投资,“现在是奋起直追的时候,不应该自束手脚”。具体到AI耗能方面,他建议,可以给予大模型训练一定的能源支持政策。

  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

【编辑:张燕玲】
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