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制约人工智能发展的竟然是耗电量太高

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人工智能究竟能走多远?抛开工农业生产和科研,我们可以想象一下拥有人工智能的生活方式:下班了,自动驾驶的汽车把你送到家门口,车门打开,车灯目送你走进电梯,它却自行离去,寻找车位自动泊车。电梯送你到家门口,智能门锁自动识别主人回家,打开房门。智能空调提前把室温调整到你最喜欢的26度。女仆机器人贴心的帮你换好拖鞋,并递上一杯刚刚冲好的咖啡。客厅的灯光会随着你的心情调整着色温和亮度。冰箱里永远储存着你最爱吃的食材,就像在餐馆一样,你可以任意选择爱吃的饭菜。炒菜机器人内置了满汉全席所有的菜谱。墙壁上挂着各种各样的显示屏,你可以随时发出指令获取资讯。智能健身器材可以根据你的身体状态设计出最佳健身方案,桑拿房会带给你超越洗浴中心的体验。睡觉吧,智能大床会设计出最适合你的睡眠方案,让你在第二天清晨从美梦中醒来。

这样的生活距离我们还有多远?那些富豪们是否早已过上了智能生活?

马斯克说:“我在一年多前就预测过芯片短缺,下一个短缺的将是电力。我认为明年将没有足够的电力来运行所有的芯片。”

人工智能到底有多耗电?

训练AI大模型使用的主流算力芯片英伟达H100芯片,一张最大功耗为700瓦,这意味着运行一小时就要耗电0.7度。好像也没多少啊!我们在家里涮火锅时,一小时至少一度电。

可是,人工智能可不是一张芯片就能满足的。以GPT-3的训练为例,GPT-3有1750亿个参数,据估计,训练过程使用了大约1287兆瓦时的电力。算下来,就是128.7万度

这个耗电量有多大?这相当于美国约121个家庭一整年的用电量。相当于3000辆特斯拉电动汽车共同开跑,每辆车跑20万英里。

国际能源署的报告称,ChatGPT响应一个请求平均耗电2.9瓦时。相当于将一个60瓦的灯泡点亮差不多三分钟。而ChatGPT每天响应约2亿个需求,消耗超过50万度电力,相当于GPT-3的训练的40%,也就是1200辆特斯拉电动汽车跑20万英里。

GPT-3单次训练耗电量就达12.87亿度电,大概是3000辆特斯拉电车共同开跑,每辆车跑32万公里的总耗电量。

人工智能不就是计算机吗?怎么会这么费电?

我们都知道比特币,今天比特币的价格是61,394.42美元。可是,挖掘一枚比特币消耗的电量大约在15000至20000千瓦时之间,甚至有估计高达50000千瓦时。这意味着挖掘一枚比特币所需的电量相当于一个家庭数年的用电量。

根据剑桥大学替代金融研究中心的研究,截至2021年5月10日,全球比特币挖矿的年耗电量大约是149.37太瓦时。这一数字已经超过马来西亚、乌克兰、瑞典等国家的耗电量,十分接近耗电排名第25名的越南。并且,随着比特币价格的上涨和算力的提升,这个数值还在持续增长。

听说国内有很多挖矿工厂,里面是正规的大厂房,成千上万台矿机24小时不停地工作。由于热量太高,一般都采用轴流风机来通风散热。

人工智能的耗电量还要远高于挖比特币!

人工智能的散热也是一个大问题。我国把数据中心建到青海、贵州,这里有着丰富的绿色电力资源,包括光电、风电、水电等。不仅能解决电力问题,还能大大降低散热能耗。青海和贵州气候干燥、冷凉,数据中心可实现全年三百天自然冷却,制冷用电比全国平均水平低40%左右。

不远的未来,我们可能会获取更多能源。核能、氢能,也许还能够解锁超导,降低芯片的耗电量。或许用不了几年,人工智能就能覆盖我们的工作与生活。

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