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作者:羅憶詩 來源:廖夢(mèng)楚 瀏覽: 【】 發(fā)布時(shí)間:2025-01-24 06:47:56 評(píng)論數(shù):

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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,风韵如何提升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,风韵《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:陈意我想问李老师,陈意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,涵自如风能和太阳能,涵自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。

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我自己的研究也与大模型相关,使人想请教李勇老师,使人您对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:风韵之前在电力领域,风韵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。

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工艺节点短期无法突破杨富强:涵自我们在不断追求更先进的芯片技术,涵自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。姐妹们,使人我要哭死~最近在某音和某书败家了不少东西,使人没想到有几个大踩雷了~像这个隐形毛孔打底,我刷到N遍,都说用了它毛孔能瞬间隐形,可以拥有完美无瑕底妆,我信了入手了,开心的试用,结果...这是涂胶水呢?上脸毛孔该在的还在,还把底妆弄搓泥了(我B溃了)虽然有几样东西大踩雷,但我还是有买到几款好物滴~那么今天我就把我买到的不踩雷好东西都分享给大家吧,用的、穿的、喝的都有,感兴趣的话快来一起看看~1.钻光方气垫想要水光肌底妆的姐妹,这个钻光方气垫别错过了。

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