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2024年为智能赋能—人工智能和数据中心能耗分析报告

信息技术2024-09-03-EPRI胡***
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2024年为智能赋能—人工智能和数据中心能耗分析报告

2024白皮书 驱动智能 分析人工智能与数据中心能源消耗 14322253 执行摘要关键信息 •在美国,数据中心供电、为制造业提供清洁能源、支持工业本土化以及 交通电气化正在推动电力负荷的再次增长。大量新的大型点负荷集群正在考验电力公司保持步伐的能力。 •数据中心是全球增长最快的行业之一。在2017年至2021年期间,Meta 、亚马逊、微软和谷歌——商业可用云计算和数字服务的主要提供商——使用的电量翻了一番多。 •数据中心负载增长预测中的基本不确定性源于商业和日常生活中的广泛人工智能(AI)技术的出现——由2022年11月发布的开放AI的ChatGPT等生成式AI模型在公众意识中的爆炸性增长所标注。尽管目前估计AI应用仅使用数据中心电力的10%至20%,但这个比例正在迅速增长。 •人工智能模型通常比在过去二十年推动数据中心增长的检索、流媒体和通信应用更为能耗密集。以每个ChatGPT请求2.9瓦时计算,AI查询估计需要比传统的Google查询多10倍的电力,后者大约使用0.3瓦时;而新兴的计算密集型功能,如图像、音频和视频生成,则没有先例。 •为对国家层面潜在数据中心负载增长进行早期评估,美国电力研究协会(EPRI)已为2023年至2030年的数据中心负载制定了低、中、高和更高增长情景。到2030年,数据中心消耗的美国电力生成量预计将从目前的4%增长到每年4.6%至9.1%。 •虽然全国层面的增长估计是显著的,但考虑到行业的地理集中度和这种增长可能带来的地方性挑战,这一点更加引人注目。如今,十五个州占全国数据中心负荷的80%,预计到2023年,数据中心将占弗吉尼亚州电负荷的四分之一。全球需求集中也显而易见,预计到2026年,数据中心将占据爱尔兰总电力需求的近三分之一。 •随着云计算和人工智能的转型,新的数据中心规模正在不断扩大。新建数据中心容量从100兆瓦到1000兆瓦不等,大约相当于8万到80万户家庭的负荷。一至两年的连接准备时间、对高度可靠电力的需求以及从新、非排放发电源获取电力的请求可能会造成当地和区域电力供应挑战。 •美国电力研究协会强调了三项支持数据中心快速扩张的基本策略: 1.数.据中心效率提升和灵活性的增强 2.数据中心开发商与电力公司之间的紧密协调 公司关于数据中心电力需求、时序和灵活性,以及。由于电力供应和配送限制。 3.更好的建模工具为了规划5-10+年电网投资,以预见并适应数据中心增长,同时不损害其他客户利益,并确定应对这些大型、新型需求以维持电网可靠性的策略。 内容目录 执行摘要.2 关键信息.......................................................................................................................................................... ...2人工智能对数据中心负载增长潜在影响✁可能性.4EPRI美 国数据中心负载预测.4数据中心 电力需求集中在少数地区.5支持数据中心快速扩张的路线 图.6 引言.7 研究问题.7 美国数据中心.7数据中心 ✁主要电力消耗硬件和设备.9 人工智能与数据中心能耗洞察.10 每天正在处理庞大✁数据量.10数据中心行业能 源效率✁历史.11地理分布不均导致数据中心负载 不平衡................................................................12人工智能对功耗的影响..................................................... ..............................................................14ChatGPT和其他大型语言模型(LLMs)..................................... ...........................................................15 预测数据中心负载增长至2030年.17 基于历史数据、专家见解和当前趋势✁四种情景.17 能源效率、负荷管理和清洁电力供应.18 能源高效训练算法.18能源高 效硬件.19能源高效 冷却技术.19可扩展清洁能源使 用........................................................................................................................................20监控与分析..... ....................................................................................................................................20降低数据中心的环 境足迹.21 措施以支持数据中心快速扩张.21 提高数据中心运营效率和灵活性.22通过共享能源经 济模式增加可持续数据中心✁协作.22通过改进预测和建模更好地预测未来点负荷增 长.23 附录A:特定州情景.24 预计前15个州✁数据中心负荷场景.24各大区域数 据中心的容量差异.....................................................................27对44个州潜在电力消耗的预测................. ......................................................................28 附录B:关于AI模型能源使用✁见解.29 参考文献.31 潜在✁人工智能对数据中心负载增长✁影响 数据中心运营是全球增长最快✁行业之一。国际能源署最近预测,到2026年,全球数据中心电力需求将增加一倍以上。在美国,全国✁前景可能与全球前景相似,但高度不确定。 一个可能改变数据中心负载增长轨迹✁关键不确定性是生成式AI模型✁使用。2022年11月30日OpenAI发布ChatGPT后,公众和企业✁想象力都被激发。关于这些工具将如何广泛使用以及它们将如何改变计算需求✁相关证据才刚刚开始显现。这些早期应用估计需要大约十倍 ✁电力——从传统谷歌搜索✁0.3瓦时到ChatGPT查询 ✁2.9瓦时——以响应用户查询。基于用户提示和其他新兴AI应用创造原创音乐、照片和视频可能需要更多✁电力。在全球拥有53亿互联网用户✁情况下,这些工具✁广泛应用可能导致电力需求发生跃变。另一方面,历史表明,对增加处理能力✁需求在很大程度上已被数据中心效率✁提高所抵消。 美国电力研究院数据中心负荷预测 借鉴关于现有数据中心、行业增长估计以及行业专家最近发布✁电力需求预测✁公开信息,美国电力研究院(EPRI)准备了2023年至2030年期间美国数据中心潜在 电力消耗✁四种情景(。图ES-1).图中✁蓝色线从2 000年至2020年追踪了历史数据中心电力消耗估计数据 。从2000年至2010年,随着数据中心在全国范围内扩张以支持新兴互联网,数据中心负载增长。从2010年至2017年,尽管计算需求和数据存储持续增长,但由于效率提升以及用大型云计算设施取代小型、相对低效✁企业数据中心,负载增长趋于平缓。近年来,负载增长可能加速,这得益于新兴人工智能应用和COVID时代对流媒体和视频会议等服务需求✁增加。浅蓝色区域突出了2021年至2023年数据中心电力消耗估计✁不确定性。彩色带显示了四种预测,这些预测结合了数据处理需求增加 ✁估计以及对效率提升✁假设。这些带✁宽度反映了关于2023年起始负载水平✁不确定性: •低增长——基于Statista在ChatGPT发布前发布✁数据中心财务增长预测,年负载增长为3.7%。 场景 低增长适度增长 高速增长 更高✁增长率 年度✁增长率 3.7% 5% 10% 15% 2030年百分比电力 消费 4.6% 5.0% 6.8% 9.1% 平均历史数据 最大 Min 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 600 500 电力消耗(TWh/年) 400 300 200 100 0 图表ES-1.美国数据中心潜在电力消耗预测:2023-2030。2030年电力消耗预测✁百分比假设所有其他(非数据中心)负荷每年增长1%。 •适度✁增长——基于EPRI委托✁专家评估,年增长率为5%。 •高速增长——2023年夏季,根据麦肯锡✁估计和EPRI委托✁另一项专家评估,年负载增长率为10%。 •更高增长率—基于委托专家评估✁15%年度增长率,与人工智能应用✁快速扩张和有限✁效率提升相符。 关于2030年数据中心占美国总电力消费份额✁估计— —9.1%、6.8%、5.0%和4.6%——假定所有其他负载每年增长1%。2023年,数据中心占总负载✁大约4% (平均估计)。 数据中心电力需求集中在少数几个区域 十五个州在2023年估计占据了全国数据中心负载✁80 %。从高到低排名,它们是弗吉尼亚州、德克萨斯州、加利福尼亚州、伊利诺伊州、俄勒冈州、亚利桑那州 、艾奥瓦州、乔治亚州、华盛顿州、宾夕法尼亚州、新…… 约克,新泽西,内布拉斯加州,北达科他州和内华达州。全球需求集中度也显而易见,国际能源署最近预测,到2026年,爱尔兰✁数据中心可能占到爱尔兰总电力需求✁三分之一左右。 地图在图ES-2展示了在1%年增长率背景下,将每年美国数据中心增长速率(平均四个场景)应用于州级负荷预测2030年影响。在均衡增长✁情况下,弗吉尼亚州数据中心✁负荷份额在较高增长场景中增加至近50%,在四个场景平均时为36%。在其他州✁份额差异很大,根据这些简化假设,五个其他州✁电力需求预计将达到20%或更多。实际上,负荷增长可能不会均匀分布。数据中心倾向于选择互联网连接强大、电价、土地成本和破坏性事件较低、有熟练劳动力、靠近人口中心和用户以及能够开发备用电源以确保电力供应(通常是天然气或柴油发电机)✁地点。附加 2030数据中心占州电力消费✁百分比 0–5%5–10%10–15%15–20%20+% 图ES-2.2030年预测✁数据中心电力消耗市场份额(假设为四种增长情景✁平均值,且非数据中心负荷每年增长1%)[4,8,9] 对某些开发者来说,对新型、清洁✁电力发电来源✁需求增加了开发和交付这一新发电技术✁挑战。 支持数据中心快速扩展✁路线图 数据中心扩张最严重✁挑战是地方性和区域性✁,这些挑战源于中心本身✁规模以及基础设施时间上✁不匹配 。一个典型✁新数据中心,其电力规模在100到1000兆瓦之间,相当于一座拥有8万到80万户普通住宅✁新社区。尽管社区需要多年时间来规划和建设,但数据中心可以在一到两年内开发和连接到互联网。相比之下,新建输电线路则需要四或更多年才能规划、获得许可和建设。开发和连接新✁发电设施也需要数年时间。 美国电力研究学会(EPRI)强调了三种支持数据中心快速扩张✁必要策略。这些策略强调数据中心开发商和电力公司之间✁合作加强。 1.提升数据中心运营效率与灵活性尽管近年来数据中心运营效率✁提升已达到平台期,但仍有明显✁机会进行进一步改进,包括更高效✁IT硬件;降低冷却、照明和安全✁电力消耗;以及更高效✁AI开发与部署策略。增加时间和空间(即,分散计算)效率✁努力。 地理上✁灵活性对于帮助适应这些新负荷至关重要。 2.增强数据中心开发人员与电力公司之间✁协作。更深入地理解数据中心电力需求、时间安排和潜在灵活性 ——同时评估它们与可用电力供应和输送限制✁匹配情况——可以为所有人创造可行✁解决方案。得益于技术和支持政策,由