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作者:黔江區(qū) 來(lái)源:塔城地區(qū) 瀏覽: 【大中小】 發(fā)布時(shí)間:2025-01-24 05:49:58 評(píng)論數(shù):
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吃两三碗饭的人脑和吃很多很多电的AI杨富强:种办在数据中心的整个能源消耗过程中,种办哪个环节的电力消耗最多?又有哪些?澳门新葡电子游戏网环节是比较容易实现节电的?陈云霁:从信息处理的角度,我们可以将能源消耗分为两大类:信息传输和信息计算与处理。大模型的高速发展对电力系统的冲击究竟有多大?大模型时代,种办如何提升AI系统的能效?AI基础设施和电力基础设施有哪些需要协调的地方?具体面临哪些挑战?围绕这些问题,种办《知识分子·科学四十人》系列座谈邀请到清华大学电子工程系教授、城市科学与计算研究中心负责人李勇,中国科学院计算技术研究所副所长、处理器芯片全国重点实验室主任陈云霁,华北电力大学电气与电子工程学院教授丁肇豪,能源基金会清洁电力项目主任张永平参与讨论,主持人为北京大学气候变化与能源转型项目高级顾问杨富强。
观众2:种办我想问李老师,种办芯片和大模型的能耗中,有多少是理论上必要的,又有多少是可以通过优化减少的?丁老师,于数据中心来说,电力波动的承受范围有多大,是否存在一个理论上限?如果数据需要根据新能源的出力不断调整,客户可能会担心多次传输带来的风险,这种风险如何评估和控制?张老师,高可再生能源占比的算力中心是如何实现的?如果我们想建立一个以可再生能源为主的微电网,技术上的突破点和背后的成本可能是什么?张永平:我们观察到数据中心目前有两个发展趋势:一方面是大型集中式数据中心,另一方面是分布式小型算力中心。但我们希望使用波动性的可再生能源,种办如风能和太阳能,种办来满足未来数据中心的能源需求,这就带来了挑战:如果用电需求不能调节,而供给又是波动的,我们该怎么办?我们正在研究如何利用波动性的可再生能源满足不同类型的用电需求,特别是数据中心的需求。我自己的研究也与大模型相关,种办想请教李勇老师,种办您对AI,包括大模型未来的展望是怎样的?它应该具备哪些能力?如何融入人类社会?李勇:大模型发展到今天,已经展示出了许多可能性,特别是在虚拟世界中解决问题的能力,超出了我们的预期。
张永平:种办之前在电力领域,种办尤其是在电力调度这个技术含量最高的领域,人工智能更多还是辅助决策的作用,比如更精准地预测电力负荷,比如应用语音、视觉、自然语言处理等技术,帮助调度员做交互,降本增效,这些场景已经变得很常见。当电网出现新能源消纳困难,种办弃风弃光现象时,种办我们能否将其他地区的负载调度过去?实验中,我们将阿里南通数据中心的一些计算任务转移到张北数据中心,通过算力任务的转移,南通的负荷降低,而张北的负荷增加,正好消纳了当地的新能源。
工艺节点短期无法突破杨富强:种办我们在不断追求更先进的芯片技术,种办7纳米、5纳米、3纳米、1纳米……那么,能源消耗是否会成为一个考量因素或者关键的设计指标?陈云霁:对于我们芯片人来说,有两个最核心的指标:速度和能效。
那么,种办对于未来的不同应用场景,种办我们是否能够做出估计,并据此反推出未来增长曲线的可能形状?例如,未来的任务将如何增长,其中有多少是可调节的?考虑到未来高比例的可再生能源系统和算力中心所占的比重,它的调节能力将决定我们需要配置多少灵活能源,如储能等。文创雪糕、种办竹筒奶茶,种办就连我在XX很想你的牌子都插到了伦敦,面对这等高度相似的周边产品,让人不禁重新审视:旅行,到底在看什么?现如今每座城市都有属于自己的竹筒奶茶 ?现在小红书上涌入了大批洋人,国际传播格局被重构、打破信息差的成本骤减,哪里还有新鲜事,哪里还有看不到的景色?于是旅行的目的在增长见识之余,早已变成了放松身心。
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