Cuộc chạy đua của các bigtech để giải quyết cơn khát năng lượng của AI

• Sự phát triển mạnh mẽ của AI đang tạo ra thách thức kép cho các trung tâm dữ liệu của các công ty công nghệ lớn. Mặc dù AI mang lại cơ hội to lớn, nó cũng làm gia tăng đáng kể lượng khí thải nhà kính từ các trung tâm dữ liệu tiêu thụ nhiều năng lượng để chạy các tác vụ AI.

• Nguyên nhân chính khiến trung tâm dữ liệu tiêu thụ nhiều năng lượng:
- Thiết kế truyền thống chưa tính đến việc đồng phát điện, quản lý nhiệt và nước với các ngành công nghiệp lân cận.
- Các đội ngũ thiếu phương pháp hiệu quả để dự đoán và đo lường công suất xử lý cần thiết, dẫn đến việc sử dụng không hiệu quả CPU và GPU.
- Nhu cầu xử lý AI tăng nhanh vượt quá khả năng cung cấp của các nguồn năng lượng tái tạo.
- Vị trí địa lý của trung tâm dữ liệu hạn chế khả năng tiếp cận nguồn năng lượng tái tạo mới.

• Các giải pháp tiềm năng để tối ưu hóa hiệu quả năng lượng:
- Nâng cao hiệu quả phần cứng và phần mềm: GPU của Nvidia có thể hiệu quả hơn CPU tới 20 lần cho các tác vụ AI.
- Đầu tư vào năng lượng tái tạo và lưu trữ: năng lượng mặt trời, gió, địa nhiệt kết hợp với pin lưu trữ hiệu quả.
- Hạt nhân quy mô nhỏ: một số chuyên gia đề xuất hệ thống hạt nhân mô-đun tại chỗ.
- Tối ưu hóa lưới điện và chia sẻ nhiệt: sử dụng nhiệt thừa từ trung tâm dữ liệu để cung cấp cho cộng đồng xung quanh.

• AI có thể là một phần của giải pháp:
- Tự động hóa do AI điều khiển có thể giảm đáng kể tiêu thụ năng lượng trong sản xuất, giao thông và nông nghiệp.
- Các nhà máy tự tối ưu hóa và chia sẻ năng lượng, xe điện tự lái kết nối với nhà ở và lưới điện địa phương - tất cả được quản lý bởi AI có thể hiệu quả hơn nhiều về mặt năng lượng.

• Bài học từ quá trình chuyển đổi từ văn phòng giấy sang máy tính:
- Mặc dù trung tâm dữ liệu tiêu thụ nhiều điện, nhưng có thể thay thế năng lượng sử dụng trong sản xuất giấy, vận chuyển và đi lại liên quan đến quy trình làm việc thủ công.
- Theo quy luật lợi suất giảm dần, cải thiện hiệu quả năng lượng sẽ ngày càng khó khăn hơn.

• Giải pháp đòi hỏi sự hợp tác toàn cầu:
- Mỗi quốc gia sẽ sớm có mạng lưới trung tâm dữ liệu AI trong nước riêng.
- Cần chia sẻ kiến thức, thực hành tốt nhất và hợp tác nghiên cứu để giải quyết các thách thức mang tính hệ thống.

📌 Sự phát triển mạnh mẽ của AI đặt ra thách thức lớn về năng lượng cho các trung tâm dữ liệu. Các giải pháp tiềm năng bao gồm nâng cao hiệu quả phần cứng/phần mềm, đầu tư năng lượng tái tạo và tối ưu hóa lưới điện. Cần sự hợp tác toàn cầu để giải quyết vấn đề này một cách bền vững.

https://www.forbes.com/sites/timothypapandreou/2024/09/12/the-ai-power-squeeze-a-data-center-sustainability-imperative/