预计到2030年，数据中心使用的全球电力消耗份额可能会从目前的2%飙升至20%以上。数据中心使用大量电力来运行和冷却服务器。报告指出，到2026年，全球数据中心的电力消耗将增加一倍以上，消耗的电量与日本相当。
据报告称，增加数据中心能源需求的因素包括训练大型语言模型的密集工作量。为支持大型语言模型的训练，对计算能力的需求呈指数级增长，这将对数据中心产生深远的影响，并可能是能源转型中最容易被忽视的方面之一。
需求激增
在电力基础设施扩张方面落后的发达国家，对数据中心运营的需求正在增长。例如，到2026年，爱尔兰数据中心的电力需求将翻一番，占该国电力需求的三分之一。
数据中心运营商正在以不同的方式应对这一挑战。一些运营商正在积极与零碳能源供应商合作，将专用电源纳入其数据中心综合体。
数据中心正在采用的零碳战略包括与施耐德电气等可再生能源供应商合作。一些网站正在寻求氢能，其中包括微软，它开发了氢燃料电池来取代柴油发电机。
对于其他供应商来说，核能是一种选择。例如，AWS收购了位于宾夕法尼亚州塞勒姆Susquehanna核电站附近的TalenEnergy拥有的数据中心，利用附近的场地提供电力。
小型模块化核反应堆，例如由萨姆·奥特曼支持的初创企业Oklo开发的核反应堆，也可以安装在数据中心内或附近并提供可持续电力。
报告指出，数据中心运营商不仅必须考虑如何扩展其业务模式，以适应日益增加的计算强度和训练 神经网络的需求，还必须考虑在何处建立新设施以及如何获取丰富而廉价的电力。
小型模块化核反应堆，例如由萨姆·奥特曼支持的初创企业Oklo开发的核反应堆，也可以安装在数据中心内或附近并提供可持续电力。
报告指出，数据中心运营商不仅必须考虑如何扩展其业务模式，以适应日益增加的计算强度和训练 神经网络的需求，还必须考虑在何处建立新设施以及如何获取丰富而廉价的电力。
人工智能工作负载通常包括以下几类：
数据处理和预处理：
数据收集：从各种来源收集数据，包括传感器、数据库、互联网等。
数据清洗：处理缺失值、异常值、重复数据等。
数据转换：将数据转换为适合模型训练的格式，如归一化、标准化等。
模型训练：
算法选择：选择适当的机器学习或 学习算法。
超参数调优：调整模型的超参数以优化性能。
训练过程：利用大量数据进行模型训练，这通常需要强大的计算能力和大量时间，特别是对于 学习模型。
模型评估：
性能指标：评估模型的性能指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数等。
验证和测试：在验证集和测试集上评估模型，以确保模型的泛化能力。
推理和部署：
实时推理：在生产环境中使用训练好的模型进行实时数据处理和预测。
批处理推理：对一批数据进行离线处理和预测。
模型优化：优化模型以提高推理效率和降低资源消耗。
持续学习和维护：
模型更新：随着新数据的出现，定期更新和重新训练模型。
监控和维护：监控模型在生产环境中的表现，及时发现和解决问题。
主要挑战
计算资源需求：人工智能工作负载通常需要大量计算资源，特别是对于 学习模型，这可能需要GPU或TPU等专用硬件。
数据管理：处理和管理大量的数据是一个巨大的挑战，包括数据存储、数据隐私和数据安全等方面的问题。
模型复杂性：复杂的模型需要精细的调优和优化，这需要专业知识和经验。
应用场景
人工智能工作负载在各个行业有广泛的应用，包括但不限于：
自动驾驶：需要处理和分析来自车辆传感器的大量数据，以实现实时决策。
医疗诊断：利用AI模型对医疗影像和患者数据进行分析，辅助诊断疾病。
自然语言处理：处理和理解自然语言数据，如聊天机器人、语音识别、机器翻译等。
金融服务：用于风险评估、欺诈检测和投资策略优化等。
通过高效地管理和优化AI工作负载，企业和研究机构可以更好地发挥AI技术的潜力，解决实际问题，推动技术进步。
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