AI의 "전력 소비"를 다루는 방법?

AI의 궁극적 인 목표는 알고리즘과 데이터의 조합을 통해 다양한 산업에서 효율성 도약과 지능적인 변화를 달성하는 것입니다. 그러나 AI의 모든 돌파구는 대규모 데이터의 처리 및 복잡한 모델의 교육과 분리 할 수 ​​없으며 이러한 프로세스의 핵심 지원은 "컴퓨팅 파워"입니다.

 

"컴퓨팅 파워"는 AI의 구현을위한 핵심 구동력입니다. AI의 급속한 발전으로 인해 컴퓨팅 전력 수요가 기하 급수적으로 증가했으며 에너지 소비 문제도 두드러졌습니다. 컴퓨팅 전력의 핵심 인프라 인 데이터 센터의 전력 소비가 급증했습니다.

 

국제 에너지 기관의 예측에 따르면 2025 년에서 2027 년까지 중국의 데이터 센터와 5G 네트워크 전력 소비는 빠르게 증가 할 것이며, 데이터 센터 전력 소비의 비율은 현재 3%에서 약 6%로 증가 할 것으로 예상됩니다.

 

AI의 엄청난 전기 소비는 "전기를 먹는"것으로 묘사됩니다. Chu Pan, 전문가에너지 저장 응용 프로그램중국 화학 및 물리적 전력 산업 협회의 지점은 전통적인 데이터 센터와 비교하여 AI 데이터 센터의 단일 캐비닛의 전력이 5 ~ 8 배 증가하여 동일한 건물 규모의 데이터 센터에서 전기 수요가 5 배에서 8 배 증가했다고 매일 증권 기자에게 설명했다. Chu Pan은 DeepSeek와 같은 오픈 소스 LLM 대형 모델 (대형 언어 모델)의 대중화로 인해 점점 더 많은 AI 컴퓨팅 센터가있을 것이라고 생각합니다.

 

 

Guosheng Securities Co., Ltd. Semianalysis 데이터에 따르면, 데이터 센터의 주요 IT 전력에 대한 총 수요는2023 년 49GW에서 2026 년 96GW그 중 성장의 90%가 AI 관련 수요에서 비롯됩니다.

 

AI 컴퓨팅 전력 인프라의 빠른 발전으로 인해 데이터 센터의 안정적인 운영에 대한 높은 요구 사항도 제공되었습니다. 구체적으로, 한편으로, 데이터 센터의 전력 수요는 특히 컴퓨팅 집약적 인 작업에서 전력 소비가 급증합니다. 반면에, 데이터 센터는 일반적으로 24- 시간이 중단되지 않은 전원 공급 장치가 필요합니다. 결과적으로 데이터 센터는 전력 신뢰성에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

 

이와 관련하여 Chu Pan은 AI 데이터 센터의 다양한 전력 요구에 대처하기 위해서는 전력 시스템이 저렴하고 신뢰할 수있는 전력을 제공해야 할뿐만 아니라 전력 시스템도 전원의 품질을 향상시켜야한다고 말했다. AI 칩의 단가는 높고 자격이없는 전기는 AI 칩 손상 확률을 높이고 AI 칩의 서비스 수명을 줄이며 데이터 센터의 정상적인 작동에 영향을 미칩니다.

 

글로벌 에너지 변환의 개발 추세에 따라 데이터 센터는 녹색, 저탄소 및 고품질 개발의 경로를 적극적으로 탐색하여 청결도와 지속 가능성에 대한 더 높은 요구 사항을 제공합니다.전원 공급 장치.

 

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