Tăng trưởng AI đang định hình lại nhu cầu điện
Hệ thống AI đòi hỏi nhiều hơn phần mềm. Chúng phụ thuộc vào-chip, máy chủ, bộ nhớ, thiết bị mạng, hệ thống làm mát và cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu-hiệu suất cao hoạt động suốt ngày đêm.
Đối với nhiều người, “sức mạnh tính toán AI” nghe có vẻ trừu tượng. Nhu cầu năng lượng trở nên rõ ràng hơn khi nhìn vào mức tiêu thụ điện năng của chính các con chip.
Bộ tăng tốc NVIDIA H100 cao cấp có thể tiêu thụ tới700Wtrong cấu hình SXM của nó. Phiên bản PCIe của NVIDIA thường được đánh giá ở mức khoảng350–400W. Thế hệ máy gia tốc AI mật độ cao-mới hơn còn tiến xa hơn nữa: NVIDIA đã công bố số liệu TGP tối đa lên tới1,200Wdành cho các sản phẩm thuộc dòng Blackwell Ultra-.
Instinct MI300X của AMD, một công cụ tăng tốc AI khác được sử dụng rộng rãi để đào tạo và suy luận mô hình lớn, có công suất bo mạch thông thường lên tới750W. Các mẫu máy tăng tốc AMD mới hơn cũng đã được đưa vào sử dụng1,000Wdải công suất.
Bộ tăng tốc Gaudi 3 OAM của Intel được đánh giá ở mức tối đa900W, minh họa cho thấy phần cứng AI hiệu suất cao-đang tiến tới mức tiêu thụ điện năng ở mức kilowatt-trên mỗi máy gia tốc nhanh như thế nào.
Những con số này chỉ đề cập đến chính máy gia tốc AI. Máy chủ AI thực sự cũng bao gồm CPU, bộ nhớ, NVLink hoặc các kết nối-tốc độ cao khác, bộ lưu trữ, card mạng, quạt làm mát và tổn thất-điện do chuyển đổi.
Ví dụ: máy chủ GPU 8- sử dụng bộ tăng tốc loại 700W có thể yêu cầu:
Xung quanh5,6kWchỉ dành cho GPU
Khác1,5–3kWdành cho CPU, bộ nhớ, kết nối mạng, lưu trữ và làm mát bên trong
đại khái7–9kWtổng công suất máy chủ ở mức tải cao
Với máy gia tốc lớp-1.000W-thế hệ tiếp theo, một máy chủ AI có thể dễ dàng di chuyển vào10–15kWphạm vi. Ở quy mô giá đỡ, điều này tạo ra thách thức năng lượng rất khác so với thách thức CNTT doanh nghiệp truyền thống.
Sức mạnh tính toán cần năng lượng đáng tin cậy
Khối lượng công việc AI thường liên tục, chuyên sâu và dễ bị gián đoạn.
Chương trình đào tạo mô hình-lớn có thể kéo dài nhiều ngày hoặc thậm chí nhiều tuần. Dịch vụ suy luận, trợ lý AI, hệ thống thị giác công nghiệp và nền tảng ra quyết định-thông minh đòi hỏi phản hồi ổn định và ngay lập tức. Sự gián đoạn nguồn điện trong thời gian ngắn có thể ảnh hưởng đến tiến độ đào tạo, xử lý dữ liệu, tính khả dụng của dịch vụ và hoạt động kinh doanh.
Điều này có nghĩa là cơ sở hạ tầng AI không chỉ cần “đủ điện”. Nó cần năng lượng đó là:
Đáng tin cậy và ổn định
Có thể mở rộng khi nhu cầu điện toán tăng lên
Hiệu quả trong việc cung cấp điện và làm mát
Đủ linh hoạt để quản lý nhu cầu cao điểm
Bền vững về lâu dài
Nguồn cung cấp lưới truyền thống vẫn cần thiết nhưng nhu cầu điện ngày càng tăng đang gây áp lực lớn hơn lên mạng lưới điện, máy biến áp cục bộ, hệ thống làm mát và quản lý phụ tải cao điểm.
Từ các chip riêng lẻ đến nhu cầu dữ liệu-Trung tâm-Quy mô quy mô
Tác động trở nên đáng kể hơn nhiều khi chip AI được triển khai trên quy mô lớn.
Một cụm AI nhỏ với 100 máy chủ-hiệu suất cao có thể đã yêu cầu gần1MW năng lượng CNTT, tùy thuộc vào cấu hình chip và tải vận hành. Một cụm đào tạo AI lớn với hàng nghìn máy gia tốc có thể cần hàng chục megawatt.
Và điều này là trước khi xem xét việc làm mát, phân phối điện, hệ thống UPS, hệ thống chiếu sáng, máy bơm và cơ sở hạ tầng hỗ trợ khác.
Tổng nhu cầu về cơ sở vật chất thường được đo lường thông qua PUE hoặc Hiệu quả sử dụng năng lượng. Nếu một trung tâm dữ liệu AI có tải CNTT 1MW:
Tại PUE của1.20, tổng nhu cầu năng lượng của cơ sở là khoảng1,20MW
Tại PUE của1.35, tổng nhu cầu năng lượng của cơ sở là khoảng1,35MW
Tại PUE của1.50, tổng nhu cầu điện của cơ sở tăng lên khoảng1,50MW
Khi mật độ giá đỡ tăng lên, hệ thống-làm mát không khí truyền thống cũng trở nên kém thực tế hơn. Đây là lý do tại sao hệ thống làm mát bằng chất lỏng, phân phối-điện áp cao, lưu trữ năng lượng và quản lý nguồn điện thông minh-đang trở thành một phần trọng tâm của quy hoạch cơ sở hạ tầng AI.
AI và năng lượng tái tạo đang cùng nhau phát triển
AI và năng lượng tái tạo không phải là những xu hướng riêng biệt. Họ ngày càng được kết nối.
AI có thể cải thiện dự báo năng lượng mặt trời, xác định lỗi thiết bị, tối ưu hóa việc sạc và xả pin, quản lý giá điện và giúp người vận hành đưa ra quyết định tốt hơn trên các hệ thống năng lượng phức tạp.
Đồng thời, năng lượng tái tạo có thể giúp hỗ trợ nhu cầu năng lượng ngày càng tăng do AI tạo ra.
Năng lượng mặt trời đặc biệt phù hợp cho quá trình chuyển đổi này vì nó có tính mô-đun, có thể mở rộng và sẵn có rộng rãi. Hệ thống quang điện trên mái nhà, các dự án năng lượng mặt trời-gắn trên mặt đất và các giải pháp năng lượng phân tán đều có thể giúp các trung tâm dữ liệu, nhà máy, tòa nhà thương mại và khu công nghiệp giảm sự phụ thuộc vào điện lưới thông thường.
Khi năng lượng mặt trời kết hợp với việc lưu trữ năng lượng thì giá trị càng lớn hơn.
Vào ban ngày, hệ thống năng lượng mặt trời có thể cung cấp một phần phụ tải cho cơ sở hoặc sạc hệ thống ắc quy. Trong thời kỳ{1}}nhu cầu cao điểm, bộ lưu trữ có thể giải phóng điện để giảm áp lực lưới điện và hạn chế phí nhu cầu. Ở một số địa điểm, hệ thống lưu trữ-cộng với-năng lượng mặt trời cũng có thể cải thiện khả năng phục hồi nguồn điện và cung cấp hỗ trợ dự phòng cho các phụ tải quan trọng.
Từ tiêu thụ năng lượng đến thông minh năng lượng
Thế hệ cơ sở hạ tầng AI tiếp theo không chỉ đơn giản là tiêu thụ nhiều năng lượng hơn. Nó nên sử dụng năng lượng một cách thông minh hơn.
Một hệ thống năng lượng thông minh hơn có thể điều phối việc tạo ra quang điện, lưu trữ pin, cung cấp lưới điện, thiết bị làm mát và khối lượng công việc AI trong thời gian thực.
Ví dụ: các nhiệm vụ đào tạo AI không{0}khẩn cấp có thể được lên lịch trong thời gian sản xuất năng lượng mặt trời mạnh hoặc giá điện thấp hơn. Hệ thống pin có thể hỗ trợ tải tối đa trong thời gian ngắn-. Nền tảng quản lý-năng lượng thông minh có thể cân bằng nhu cầu điện năng giữa thiết bị máy tính, hệ thống làm mát và lưới điện.
Điều này tạo ra mối quan hệ hiệu quả hơn giữa sức mạnh tính toán và tài nguyên năng lượng.
Thay vì coi điện là đầu vào cố định, cơ sở hạ tầng của kỷ nguyên AI{0}}có thể quản lý năng lượng một cách linh hoạt thông qua dữ liệu, tự động hóa và điều khiển thông minh.
Xây dựng một tương lai AI xanh hơn
Sự phát triển của AI là điều tất yếu. Câu hỏi quan trọng là làm thế nào để cung cấp năng lượng cho nó một cách có trách nhiệm.
Khi các chip AI hiệu suất cao chuyển từ mức vài trăm watt sang mức công suất 1.000W{3}}, nguồn cung cấp năng lượng, khả năng làm mát, công suất lưới điện và lượng khí thải carbon sẽ ngày càng trở thành những phần quan trọng trong quá trình phát triển AI.
Tương lai của AI không nên chỉ được xác định bởi những con chip nhanh hơn và những mô hình lớn hơn. Nó cũng cần được xác định bằng nguồn điện sạch hơn, hệ thống năng lượng hiệu quả hơn và quản lý năng lượng thông minh hơn.
PV năng lượng mặt trời,lưu trữ năng lượngvà quản lý năng lượng thông minh có thể giúp tạo nền tảng cho kỷ nguyên AI xanh hơn.
Thông qua cáp quang điện, đầu nối, hệ thống lưu trữ năng lượng và giải pháp năng lượng mặt trời tích hợp đáng tin cậy, ngành năng lượng tái tạo-có thể hỗ trợ giai đoạn phát triển kỹ thuật số tiếp theo-nơi điện toán tiên tiến và năng lượng sạch cùng nhau phát triển.
Thời đại AI cần năng lượng. Kỷ nguyên năng lượng cần trí thông minh. Cùng nhau, họ có thể tạo ra một tương lai hiệu quả, kiên cường và bền vững hơn.