分析:研究人員認(rèn)為，通過使用激光技術(shù)，他們可以將數(shù)據(jù)中心的能源效率提高70%至80%
來(lái)自中央統(tǒng)計(jì)局的最新數(shù)據(jù)顯示，數(shù)據(jù)中心的用電量占愛爾蘭總用電量的21%，超過了所有家庭住宅用電量的總和。這種消費(fèi)水平給電網(wǎng)帶來(lái)了壓力，增加了電力短缺的可能性，并使愛爾蘭的氣候目標(biāo)處于危險(xiǎn)之中。
這個(gè)問題并非愛爾蘭獨(dú)有。英國(guó)國(guó)家電網(wǎng)(National Grid)的約翰?佩蒂格魯(John Pettigrew)最近指出，“人工智能等基礎(chǔ)技術(shù)的未來(lái)增長(zhǎng)將意味著規(guī)模更大、能源密集型的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施”。
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來(lái)自RTé第一電臺(tái)的“一點(diǎn)新聞”，2023年愛爾蘭超過五分之一的電力被數(shù)據(jù)中心使用
對(duì)移動(dòng)和wifi連接的需求不斷增長(zhǎng):ComReg最近預(yù)測(cè)，到2028年，移動(dòng)數(shù)據(jù)流量將以平均每年16.5%的速度增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)中心能耗的主要驅(qū)動(dòng)因素之一是人工智能。由于人工智能的計(jì)算需求，愛爾蘭數(shù)據(jù)中心的能源消耗預(yù)計(jì)將上升到30%。
當(dāng)信息高速公路(或互聯(lián)網(wǎng))的概念在1994年英國(guó)廣播公司的電視節(jié)目《明天的世界》中首次向公眾介紹時(shí)，主持人認(rèn)為用于信息傳輸?shù)碾娮与娎|是主要的限制。她提到，當(dāng)時(shí)不可能在互聯(lián)網(wǎng)上觀看視頻，她向觀眾展示的頁(yè)面必須在拍攝前加載一段時(shí)間。然后，她解釋了光通信將如何成為釋放互聯(lián)網(wǎng)全部潛力的解決方案。主持人說(shuō)，用戶“可以把(他們的家)變成一個(gè)巨大的互動(dòng)娛樂中心?！?/p>
聽起來(lái)是不是很熟悉?30年后，由于光纖的出現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)徹底改變了社會(huì)互動(dòng)和工作的方式，這在很大程度上要?dú)w功于光學(xué)技術(shù)。當(dāng)我們站在人工智能革命的風(fēng)口浪尖上時(shí)，光學(xué)和光子學(xué)將再次讓人工智能達(dá)到成熟的水平，從而顯著改善我們的工作和生活方式。
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來(lái)自RTé Radio1的晚間辯論，愛爾蘭應(yīng)對(duì)人工智能的準(zhǔn)備如何?
隨著關(guān)于人工智能利弊的討論不斷進(jìn)行，毫無(wú)疑問，它開始在我們的日常生活中變得越來(lái)越普遍。它有可能在未來(lái)幾十年徹底改變社會(huì)，就像互聯(lián)網(wǎng)自上世紀(jì)90年代以來(lái)所做的那樣。
對(duì)大多數(shù)人來(lái)說(shuō)，人工智能本質(zhì)上是一種軟件工具，但ChatGBT、谷歌雙子座(Google Gemini)或微軟的CoPilot等最新工具提供的高級(jí)人工智能功能依賴于復(fù)雜的硬件基礎(chǔ)設(shè)施。它由大型超級(jí)計(jì)算機(jī)組成，相當(dāng)于中型數(shù)據(jù)中心，可以傳輸和處理大量信息以生成人工智能模型。
以Chat GPT為例，OpenAI使用了一臺(tái)擁有25000個(gè)英偉達(dá)圖形處理單元(GPU)的超級(jí)計(jì)算機(jī)，每個(gè)GPU服務(wù)器的網(wǎng)絡(luò)連接速度為每秒100千兆比特。這臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)是微軟專門為OpenAI的訓(xùn)練需求而建造的，使用了英偉達(dá)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理器，因?yàn)樗鼈兲峁┝送瑫r(shí)和并行處理多個(gè)數(shù)學(xué)計(jì)算的能力。它花了幾個(gè)月的時(shí)間，50吉瓦時(shí)的能量和大約1億美元來(lái)訓(xùn)練聊天GPT4，訓(xùn)練時(shí)間和能量消耗高度依賴于超級(jí)計(jì)算機(jī)中GPU和交換機(jī)之間的信息傳輸方式。
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在RTé Radio 1的Drivetime節(jié)目中，UCC的保羅·迪恩博士介紹了愛爾蘭數(shù)據(jù)中心的大量用電量
為了訓(xùn)練新的和更復(fù)雜的人工智能模型(減少時(shí)間和能量)，英偉達(dá)和其他行業(yè)參與者正在從gpu之間的標(biāo)準(zhǔn)電氣互連轉(zhuǎn)向光互連，這可以同時(shí)降低能耗水平和增加容量。簡(jiǎn)而言之，通過使用光(光子)而不是電(電子)，我們可以以更低的損耗傳輸數(shù)量級(jí)的信息，從而降低能耗。
這些光互連的關(guān)鍵部件是產(chǎn)生光信息信號(hào)的激光二極管。預(yù)計(jì)到本十年末，每年可能需要10億臺(tái)激光器，以支持人工智能所需的超級(jí)計(jì)算機(jī)和數(shù)據(jù)中心對(duì)光學(xué)互連的需求。
DCU的研究人員正在與愛爾蘭和歐盟的商業(yè)和學(xué)術(shù)合作伙伴合作，開發(fā)突破性的激光技術(shù)，以提高容量，同時(shí)減少用于訓(xùn)練新人工智能模型的數(shù)據(jù)中心的能耗。該團(tuán)隊(duì)的目標(biāo)是在五年內(nèi)創(chuàng)造出一種商業(yè)上可行的光互連解決方案，即使用光子技術(shù)部分取代電互連，也可以將數(shù)據(jù)中心的能源效率提高70%到80%。
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從RTé的Hot Mess播客來(lái)看，數(shù)據(jù)中心可以成為愛爾蘭氣候解決方案的一部分嗎?
最近的測(cè)試表明，新技術(shù)可以在10公里的距離內(nèi)以最小的損失傳輸數(shù)據(jù)，從單個(gè)激光源實(shí)現(xiàn)1太比特/秒的數(shù)據(jù)速率，從而展示了在一個(gè)結(jié)構(gòu)內(nèi)連接不同數(shù)據(jù)中心和gpu的潛力。相比之下，由于損耗大，電子互連只能在幾厘米的距離內(nèi)實(shí)現(xiàn)如此高速的數(shù)據(jù)傳輸。
作為這些研究計(jì)劃的一部分，我們正在開發(fā)采用新型激光技術(shù)的創(chuàng)新光學(xué)互連，以提高數(shù)據(jù)中心使用的互連的能源效率、可靠性和容量。光學(xué)技術(shù)的可靠性至關(guān)重要，因?yàn)楣庠赐谴祟愊到y(tǒng)中使用的所有半導(dǎo)體元件中最脆弱的部分。對(duì)于處理人工智能應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)，其可靠性要求明顯高于標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)中心，因?yàn)榕嘤?xùn)過程不應(yīng)因一次故障而中斷。
這些基礎(chǔ)設(shè)施的小而基本的部分可能是下一代數(shù)字創(chuàng)新的關(guān)鍵，包括人工智能。從人工智能的基本用途到起草特定主題的文本或生成視頻內(nèi)容，再到開發(fā)新藥配方或自動(dòng)駕駛汽車等更復(fù)雜的任務(wù)，人工智能具有徹底改變社會(huì)的潛力。它的應(yīng)用越來(lái)越多，令人眼花繚亂，以至于很容易忽視為這些進(jìn)步提供基礎(chǔ)的光子創(chuàng)新。
這里表達(dá)的觀點(diǎn)是作者的觀點(diǎn)，不代表或反映RTé的觀點(diǎn)