零下25℃如何取暖?海爾水暖通溫暖驛站亮相冰雪大世界馬太效應(yīng),強(qiáng)者恒強(qiáng)?——《中國(guó)企業(yè)科創(chuàng)力研究報(bào)告(2024)》美團(tuán)年度報(bào)告竟然用上了AI和短。窟@下是真出圈了消息稱(chēng)上汽大眾正開(kāi)發(fā)三款新車(chē),技術(shù)分別來(lái)自小鵬、智己和榮威鴻蒙智行泊車(chē)代駕VPD正式開(kāi)啟全量推送!升級(jí)自動(dòng)泊車(chē)/接駕等多項(xiàng)功能華為官方翻新手機(jī)最高降價(jià)4000元曝蘋(píng)果研發(fā)帶Face ID的智能家居門(mén)鈴:內(nèi)置自研W-Fi芯片李斌回應(yīng)螢火蟲(chóng)外觀設(shè)計(jì):看過(guò)實(shí)車(chē)的人都喜歡這個(gè)設(shè)計(jì)林杰:未來(lái) A 級(jí)、A0 級(jí)、A00 級(jí)車(chē)型都將是領(lǐng)克純電的“主場(chǎng)”豐巢存包柜亮相南寧地鐵站,助力城市韌性建設(shè)與智慧出行萬(wàn)象分區(qū)、絢彩XDR、量子點(diǎn)Pro 2025齊出手,TCL引領(lǐng)觀影體驗(yàn)新變革!QQ音樂(lè)年度聽(tīng)歌報(bào)告發(fā)布:誰(shuí)是你最喜歡的歌手?OpenAI正式發(fā)布o(jì)3 - 通往AGI的路上,已經(jīng)沒(méi)有了任何阻礙「送禮物」難撬動(dòng)社交電商,微信小店缺的是供給微軟Phi-4封神,14B小模型數(shù)學(xué)擊敗GPT-4o,合成數(shù)據(jù)占比40%,36頁(yè)技術(shù)報(bào)告出爐2024年結(jié)束,哪里是原創(chuàng)動(dòng)畫(huà)的應(yīng)許之地?深扒一個(gè)正被游戲行業(yè)「搶占」的流量帝國(guó)百思買(mǎi)重新進(jìn)軍跨境電商領(lǐng)域視頻生成大模型賽道,只是看上去擁擠GGII:預(yù)計(jì)2024年中國(guó)工業(yè)機(jī)器人全年銷(xiāo)量約30萬(wàn)臺(tái),同比下滑5%左右
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    到2026年,人工智能工作負(fù)載將使數(shù)據(jù)中心電力需求翻倍

    2024年06月06日 19:28:13   來(lái)源:千家網(wǎng)

      預(yù)計(jì)到2030年,數(shù)據(jù)中心使用的全球電力消耗份額可能會(huì)從目前的2%飆升至20%以上。數(shù)據(jù)中心使用大量電力來(lái)運(yùn)行和冷卻服務(wù)器。報(bào)告指出,到2026年,全球數(shù)據(jù)中心的電力消耗將增加一倍以上,消耗的電量與日本相當(dāng)。

      據(jù)報(bào)告稱(chēng),增加數(shù)據(jù)中心能源需求的因素包括訓(xùn)練大型語(yǔ)言模型的密集工作量。為支持大型語(yǔ)言模型的訓(xùn)練,對(duì)計(jì)算能力的需求呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),這將對(duì)數(shù)據(jù)中心產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響,并可能是能源轉(zhuǎn)型中最容易被忽視的方面之一。

      需求激增

      在電力基礎(chǔ)設(shè)施擴(kuò)張方面落后的發(fā)達(dá)國(guó)家,對(duì)數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)的需求正在增長(zhǎng)。例如,到2026年,愛(ài)爾蘭數(shù)據(jù)中心的電力需求將翻一番,占該國(guó)電力需求的三分之一。

      數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商正在以不同的方式應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)。一些運(yùn)營(yíng)商正在積極與零碳能源供應(yīng)商合作,將專(zhuān)用電源納入其數(shù)據(jù)中心綜合體。

      數(shù)據(jù)中心正在采用的零碳戰(zhàn)略包括與施耐德電氣等可再生能源供應(yīng)商合作。一些網(wǎng)站正在尋求氫能,其中包括微軟,它開(kāi)發(fā)了氫燃料電池來(lái)取代柴油發(fā)電機(jī)。

      對(duì)于其他供應(yīng)商來(lái)說(shuō),核能是一種選擇。例如,AWS收購(gòu)了位于賓夕法尼亞州塞勒姆Susquehanna核電站附近的TalenEnergy擁有的數(shù)據(jù)中心,利用附近的場(chǎng)地提供電力。

      小型模塊化核反應(yīng)堆,例如由薩姆·奧特曼支持的初創(chuàng)企業(yè)Oklo開(kāi)發(fā)的核反應(yīng)堆,也可以安裝在數(shù)據(jù)中心內(nèi)或附近并提供可持續(xù)電力。

      報(bào)告指出,數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商不僅必須考慮如何擴(kuò)展其業(yè)務(wù)模式,以適應(yīng)日益增加的計(jì)算強(qiáng)度和訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的需求,還必須考慮在何處建立新設(shè)施以及如何獲取豐富而廉價(jià)的電力。

      小型模塊化核反應(yīng)堆,例如由薩姆·奧特曼支持的初創(chuàng)企業(yè)Oklo開(kāi)發(fā)的核反應(yīng)堆,也可以安裝在數(shù)據(jù)中心內(nèi)或附近并提供可持續(xù)電力。

      報(bào)告指出,數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商不僅必須考慮如何擴(kuò)展其業(yè)務(wù)模式,以適應(yīng)日益增加的計(jì)算強(qiáng)度和訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的需求,還必須考慮在何處建立新設(shè)施以及如何獲取豐富而廉價(jià)的電力。

      人工智能工作負(fù)載通常包括以下幾類(lèi):

      數(shù)據(jù)處理和預(yù)處理:

      數(shù)據(jù)收集:從各種來(lái)源收集數(shù)據(jù),包括傳感器、數(shù)據(jù)庫(kù)、互聯(lián)網(wǎng)等。

      數(shù)據(jù)清洗:處理缺失值、異常值、重復(fù)數(shù)據(jù)等。

      數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換:將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合模型訓(xùn)練的格式,如歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化等。

      模型訓(xùn)練:

      算法選擇:選擇適當(dāng)?shù)臋C(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法。

      超參數(shù)調(diào)優(yōu):調(diào)整模型的超參數(shù)以?xún)?yōu)化性能。

      訓(xùn)練過(guò)程:利用大量數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練,這通常需要強(qiáng)大的計(jì)算能力和大量時(shí)間,特別是對(duì)于深度學(xué)習(xí)模型。

      模型評(píng)估:

      性能指標(biāo):評(píng)估模型的性能指標(biāo),如準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等。

      驗(yàn)證和測(cè)試:在驗(yàn)證集和測(cè)試集上評(píng)估模型,以確保模型的泛化能力。

      推理和部署:

      實(shí)時(shí)推理:在生產(chǎn)環(huán)境中使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和預(yù)測(cè)。

      批處理推理:對(duì)一批數(shù)據(jù)進(jìn)行離線處理和預(yù)測(cè)。

      模型優(yōu)化:優(yōu)化模型以提高推理效率和降低資源消耗。

      持續(xù)學(xué)習(xí)和維護(hù):

      模型更新:隨著新數(shù)據(jù)的出現(xiàn),定期更新和重新訓(xùn)練模型。

      監(jiān)控和維護(hù):監(jiān)控模型在生產(chǎn)環(huán)境中的表現(xiàn),及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決問(wèn)題。

      主要挑戰(zhàn)

      計(jì)算資源需求:人工智能工作負(fù)載通常需要大量計(jì)算資源,特別是對(duì)于深度學(xué)習(xí)模型,這可能需要GPU或TPU等專(zhuān)用硬件。

      數(shù)據(jù)管理:處理和管理大量的數(shù)據(jù)是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn),包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)隱私和數(shù)據(jù)安全等方面的問(wèn)題。

      模型復(fù)雜性:復(fù)雜的模型需要精細(xì)的調(diào)優(yōu)和優(yōu)化,這需要專(zhuān)業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。

      應(yīng)用場(chǎng)景

      人工智能工作負(fù)載在各個(gè)行業(yè)有廣泛的應(yīng)用,包括但不限于:

      自動(dòng)駕駛:需要處理和分析來(lái)自車(chē)輛傳感器的大量數(shù)據(jù),以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)決策。

      醫(yī)療診斷:利用AI模型對(duì)醫(yī)療影像和患者數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,輔助診斷疾病。

      自然語(yǔ)言處理:處理和理解自然語(yǔ)言數(shù)據(jù),如聊天機(jī)器人、語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器翻譯等。

      金融服務(wù):用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、欺詐檢測(cè)和投資策略?xún)?yōu)化等。

      通過(guò)高效地管理和優(yōu)化AI工作負(fù)載,企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)可以更好地發(fā)揮AI技術(shù)的潛力,解決實(shí)際問(wèn)題,推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步。

      文章內(nèi)容僅供閱讀,不構(gòu)成投資建議,請(qǐng)謹(jǐn)慎對(duì)待。投資者據(jù)此操作,風(fēng)險(xiǎn)自擔(dān)。

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