Photo Credit: Taylor Vick on UnsplashPhoto Credit: Taylor Vick on Unsplash
根據研究,使用 ChatGPT 查詢資料的耗能程度,比 Google 標準搜尋高出 10 倍。隨著 AI 技術快速發展、各大公司投入這股熱潮,能耗需求也不斷增加。雖然 AI 和大數據可協助企業即時將回饋修正最佳化,進而改善生產效能與能源效率來減碳,但如何在資料中心建造及營運過程中,同時兼具穩定性及永續性恐怕是營運商面臨的最大挑戰。
低碳生活部落格/文:林盈秀

常見資料中心有哪些?

資料中心(Data Center)是存放電腦系統、相關硬體設備,儲存公司任何數位資料的實體設施,包含 IT 系統所需的運算基礎設施(如伺服器、資料儲存硬碟和網路設備)。
資料中心有多種類型:託管資料中心、企業資料中心、雲端資料中心、超大規模資料中心和邊緣資料中心……等。這邊舉 3 種常見的類型介紹:
  1. 企業資料中心:通常由企業自建或外包給專業服務商運營,用於存儲和管理企業內部的數據和應用程序。規模較小,主要服務於企業自身IT需求,獨立性相對較強。
  2. 雲端資料中心:提供雲端計算和儲存服務的分散式資料中心,通常委由第三方如大型網絡公司或提供雲端服務的廠商運營,無須親自管理設施。規模較大,可以同時滿足多家客戶的需求,並提供高可靠性和高性能的服務。
  3. 超大規模資料中心:專門為全球組織和個人提供大量的運算能力和儲存容量,可滿足數百萬至數十億使用者的各種需求,擁有處理和儲存大量資料的能力,並支援雲端運算、大數據分析、人工智慧和物聯網等關鍵技術。
人工智慧需求水漲船高,近幾年企業紛紛投入AI資料中心,科技巨頭如微軟、Google 等公司建置的雲端資料中心與超大規模資料中心,不僅提供公司內部使用,更提供租借服務,讓租借AI算力成為新商機。
(特斯拉德州超級工廠正在建造資料中心所需的巨型冷卻風扇。來源:擷取自 Smoke-away《X》)
(特斯拉德州超級工廠正在建造資料中心所需的巨型冷卻風扇。來源:擷取自 Smoke-away《X》

AI 算力需求暴增,科技巨頭減碳成果倒退一大步

隨著 AI 技術快速發展,能耗的需求也不斷增加。美國電力研究院(Electric Power Research Institute, EPRI)的報告顯示,透過聊天機器人 ChatGPT 查詢資料的耗能程度,比直接使用Google 搜尋資料要高出 10 倍。
AI資料中心運作過程需消耗大量電力,也需要使用強大的散熱系統來確保運行穩定。以正在擴建中的特斯拉德州超級工廠為例,建成後將成為全球最大的 AI 訓練基礎設施,該資料中心及冷卻設施的用電量今年將達到 130MW 的規模,並將持續增加到 500MW。
根據智庫洛磯山研究所(Rocky Mountain Institute, RMI)的預估,到 2030 年,美國資料中心的電力需求將比 2022 年成長一倍,達到 35 GW,相當於近 1/3(4000 萬)美國家庭的用電量,這也使得承諾 100% 使用綠電的亞馬遜、微軟、Google 及 Meta 都面臨碳排量上升的壓力,Google 更在今年宣布放棄不再維持 17 年以來的營運碳中和承諾。
(資料中心是存放硬體設備、儲存公司數位資料的實體設施。來源:Hugovanmeijeren on Wikimedia Commons/CC BY-SA 3.0)
(資料中心是存放硬體設備、儲存公司數位資料的實體設施。來源:Hugovanmeijeren on Wikimedia Commons/CC BY-SA 3.0

資料中心也要綠色轉型 穩定運作仰賴潔淨能源、強韌電網

資料中心是用電密度十分高的產業,避免與企業、民生「搶電」至關重要。
AI 工作負載的能耗非常不穩定,因每 15 分鐘或每 30 分鐘,就須停止工作以保存進度,進行「檢查點」作業(checkpointing,將當前的作業狀態寫回存儲),在約一分鐘的檢查時間內,用電量將從 100% 驟降至 10% 左右,並在完成保存後再次恢復到原有的用電量。在降壓運轉時,也需要考慮到,若結束檢查點的同時,資料中心旁邊的居民打開空調,該如何確保AI 裝置不會影響用電?
為了穩定能源消耗量並朝綠色轉型邁進,必須仰賴電網穩定度,然而,這可能也會受限於各能源類型(如天然氣、核能和再生能源)的發電比例,以及電網併網問題。同時,為了脫離對灰電的依賴,現在許多科技大廠包含亞馬遜、Google、微軟,都積極投資潔淨或無碳能源。
根據高盛的數據,未來 10 年內歐洲的電力需求可能會因資料中心的快速擴張而增加 4 至 5 成,為建構更永續的電網,市場上迫切需要能源及電網相關的解決方案。根據高盛分析,未來10 年輸電和配電支出還須近 8000 億歐元(約新台幣 28 兆元);太陽能、陸域及離岸風電投資則需近 8500 億歐元(約新台幣 30 兆元)。
(AI 資料中心運作過程需消耗大量電力,圖為Google在奧勒岡州達拉斯的資料中心。來源:Visitor7 on Wikimedia Commons/CC BY-SA 3.0)
(AI 資料中心運作過程需消耗大量電力,圖為Google在奧勒岡州達拉斯的資料中心。來源:Visitor7 on Wikimedia Commons/CC BY-SA 3.0

國際相關規範與倡議驅動,技術突破成關鍵減碳解方

在資料中心急速發展下,為了兼顧永續性,2021 年,歐盟發起了自願性的倡議《氣候中和資料中心公約》(Climate Neutral Data Centre Pact),吸引超過 100 間企業響應,承諾用可衡量的目標證明能源效率、採購 100% 無碳能源、維修和再利用伺服器,以及尋找熱回收方法,以幫助資料中心產業在 2030 年達到氣候中和。
歐盟執委會也在今年通過了一項新的授權法規,將用來評估歐盟資料中心的能源績效和永續相關資訊,加強資料中心永續性的監管力道。
另一方面,軟硬體效率的提升也是資料中心實現減碳的關鍵技術。根據《中央社》,今年AI晶片龍頭輝達推出新的圖形處理器(GPU)系列,耗能比之前的型號降低25倍;同時,採用高效率冷卻系統、透過機器學習優化伺服器運作,以及將電力需求負載進行時間和空間上的轉移,都是營運商不斷優化資料中心減碳成果的重要技術。
回頭來看,雖然 AI 和大數據可協助企業即時將回饋修正最佳化,進而改善生產效能與能源效率(如智慧製造、智慧能源、智慧建築、智慧交通與物流等應用),來貢獻使用端的減碳成效,但如何在資料中心建造及營運過程中,同時兼具穩定性及永續性或許才是營運商面臨的最大挑戰。

參考資料

全文轉載自低碳生活部落格,原文標題:AI算力正夯,科技巨頭如何突破資料中心耗電的困境?
社區營造的行動讓「家」的概念從一棟公寓、一條街、一個城鎮,延伸到整個台灣,讓台灣的每個鄉鎮有著屬於自己的在地故事 >> 立即閱讀

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    「低碳生活部落格」是由台達電子文教基金會所編輯,內容除了提供讀者生活上可行的減碳方案之外,也累積了多年的聯合國氣候變遷大會(COP)第一手資料,以及整理國際最新減碳趨勢報告。盡力做到深入淺出,兼具深度及廣度,希望成為台灣的低碳環境智庫之一,為氣候變遷議題貢獻一份心力。
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