中國儲能網訊：隨著GPT等生成式人工智能技術的規(guī)?；瘧茫鐣l(fā)關注算力基礎設施的建設與高能耗問題。2023年12月25日，國家發(fā)展改革委、國家數據局等五部門聯合印發(fā)的《關于深入實施“東數西算”工程 加快構建全國一體化算力網的實施意見》中，利用“源網荷儲”等新型電力系統(tǒng)模式、電力算力協同試點、數據中心節(jié)能降耗等內容與能源電力行業(yè)企業(yè)高度相關。
一、算力的高質量發(fā)展，需要著重考慮負荷因素
隨著GPT、Sora等生成式人工智能模型迭代升級，其算力需求呈指數型上升趨勢。雖然當前GPT4.0模型訓練用電量為每次5000萬千瓦時，依舊在電力系統(tǒng)的可承受范圍內，但大模型迭代升級的超高增速值得特別關注。
以歷次GPT模型升級為例，如表1所示，在1年內，GPT4.0相較于GPT3.5模型，參數增長約9倍，預訓練數據增長約40倍，訓練時長增長約7倍。
表1 GPT模型歷次升級算力需求對比
國內人工智能大模型現正處于高速起步階段，截至4月2日，我國已備案了116個生成式人工智能大模型2，預計未來我國人工智能大模型將進入高速迭代期。國內相關設備供應商普遍看好算力基礎設施賽道，華為預計2030年人工智能算力將增長500倍3，英偉達計劃將深度學習計算能力提高100萬倍4。
為滿足大模型的訓練及推理需求，國內外均加速推進算力基礎設施建設。截至2023年底，我國在用機架總規(guī)模超過810萬標準機架，算力總規(guī)模達到230 EFLOPS。根據《算力基礎設施高質量發(fā)展行動計劃》，預計到2025年，我國算力規(guī)模超過300 EFLOPS，復合年均增長率約15%。
目前，國家“東數西算”工程建設加速推進。除長三角、蕪湖、重慶外，多數樞紐節(jié)點和數據中心集群已完成建設方案和整體規(guī)劃的出臺，多數樞紐節(jié)點規(guī)劃的未來標準機架在50萬～80萬個，預計單個樞紐節(jié)點滿載電力負荷約為150萬～250萬千瓦，將對所在地造成較大的電力保供壓力。
二、預測未來算力負荷，需要重點關注五大因素
對于未來算力的電力負荷預測，其影響因素復雜，歸納起來，主要包括五個方面的因素。
一是人工智能規(guī)?；瘧脤е碌乃懔A設施規(guī)模的變化。隨著人工智能的規(guī)?；瘧谩⑺懔A設施的適量超前建設、創(chuàng)新型應用的凸顯和計算精度的提升，預計我國算力基礎設施規(guī)模在十五五期間將實現量的變化和質的飛躍。根據中國信息通信研究院2023年9月發(fā)布的《中國算力發(fā)展指數白皮書（2023）》，預計2025年全球算力總規(guī)模3000 EFPLOS，2030年全球算力總規(guī)模20000 EFLOPS，這意味著全球2030年算力規(guī)模是2025年的6.67倍，折合年均增速46.15%。
二是人工智能應用發(fā)展的專業(yè)程度上升導致的芯片技術路線變化。當前，主流的AI芯片技術路線分為通用型AI芯片GPU（圖像處理器）、半定制化AI芯片FPGA（現場可編輯門陣列）、全定制化AI芯片ASIC（專用集成電路）5，其中GPU占據絕對優(yōu)勢。未來，隨著應用場景的變化，GPU在AI領域的占比可能受到FPGA和ASIC擠壓，形成三足鼎立態(tài)勢。相較于FPGA和ASIC路線而言，目前主流的GPU路線能耗相對較高，技術路線的變化可能會壓降未來算力的整體能耗。
三是芯片制造本身的技術進步導致的單位算力能耗降低。業(yè)內對AI芯片未來算力增長水平的預測差異較大，芯片制造行業(yè)普遍看好其技術進步。類比英特爾酷睿系列芯片歷史發(fā)展，根據初代酷睿到十代酷睿發(fā)展過程中，新指令集、IPC和頻率提升帶來的CPU性能提升，折算求得酷睿系列芯片單位能耗年均算力增長約為8.1%。鑒于智能AI芯片處于發(fā)展初期，酷睿CPU芯片處于發(fā)展平穩(wěn)期，預計未來智能芯片的技術進步將大概率高于這一速度。
四是隨著浸沒式液冷等技術應用，算力中心降溫能耗的下降促使PUE降低。我國算力行業(yè)PUE6降低是大勢所趨，當前，算力行業(yè)公開的全國平均PUE水平約為1.4～1.6；未來，根據《關于深入實施“東數西算”工程 加快構建全國一體化算力網的實施意見》《GB 40879-2021 數據中心能效限定值及能效等級》相關文件標準，新增數據中心PUE水平約為1.2，因此使用浸沒式液冷、余熱回收等技術進一步降低數據中心PUE，是算力發(fā)展的大勢所趨。
五是社會需求的波動導致算力基礎設施的利用率及利用水平的變化。算力基礎設施的負載率或者是開工率是一個對電力需求影響較大的因素。受超前建設導向、算力結構性失衡等因素影響，當前國內數據中心負載率普遍低于30%，但未來算力中心負載率可能出現大規(guī)模提升。此外，由于在大模型調試、訓練及推理階段，相較于普通數據中心，智能算力負荷曲線可能存在更大波動，因此算力設備設施的利用率也是影響負荷的核心因素。
三、推動算力電力協同，電力側有四大發(fā)力方向
能源電力行業(yè)支撐算力行業(yè)高質量發(fā)展，進一步推動算力電力協同，有以下四個發(fā)力方向。
一是加強網架改造，保障算力中心電力可靠。一方面，為滿足各級算力中心新增大容量負荷的供電和可靠性要求，電力行業(yè)新建相應變配電設備設施，改造相應配網網架回路布局；另一方面，為滿足算力中心新能源發(fā)電及儲能設施建設需求，電力行業(yè)增加相應電網改造及建設投資。
二是增強綠電供給，保障算力中心綠色轉型。在算力中心園區(qū)配套分布式新能源發(fā)電，已逐漸成為綠色算力基礎設施建設發(fā)展共識?！皷|數西算”國家樞紐節(jié)點新建數據中心，要求綠電占比超過80%。北京等地已對綠電標桿示范性智算中心提出“零碳”目標，希望綠電供給占比逐漸上升至100%。為滿足高比例綠電要求，電力行業(yè)在綠電消納、優(yōu)先交易、儲能配置、調度安排、新能源電力專線等方面均應承擔相應責任。
三是提供監(jiān)測服務，支撐算力中心運行優(yōu)化。算力中心運行過程中，其電力負荷變化情況可以作為算力調度運行優(yōu)化的基礎數據。電力行業(yè)可以依托省市兩級大數據中心，針對相關園區(qū)企業(yè)，開展相應新能源出力監(jiān)測預測、PUE能耗監(jiān)測、算力電力聯動輔助決策等服務，支撐算力中心運行優(yōu)化。
四是配合政策落實，促進算力中心節(jié)能降耗。在進一步降低算力中心能耗PUE的措施實施中，電力行業(yè)有必要配合數據資源局等上級部門，通過執(zhí)行差異化電價標準，引導算力中心節(jié)能降耗。以安徽蕪湖算力集群為例，安徽省人民政府辦公廳印發(fā)的《推進長三角樞紐節(jié)點蕪湖數據中心集群建設若干舉措》中規(guī)定，對于PUE>1.4且≤1.8的項目，執(zhí)行的電價加價標準為0.11元/千瓦時；對于PUE>1.8的項目，加價0.5元/千瓦時，促進數據中心降低能耗和二氧化碳排放。
注：
1. 均折算成1024張A100型號顯卡計算。
2.數據來源：2024年4月2日，國家互聯網信息辦公室，《生成式人工智能服務已備案信息的公告》。
3.數據來源：華為孟晚舟2023年4月的全球分析師大會演講，“預計到2030年，通用算力將增長10倍、人工智能算力將增長500倍?！?
4.數據來源：2024年3月4日，英偉達（人工智能芯片主要供應商）CEO表示，英偉達計劃使深度學習的計算能力再提高100萬倍。
5.三種芯片技術路線主要區(qū)別在于：GPU靈活性好、冗余度大、功耗高、單片功耗200～500W；FPGA通用可編輯、冗余適中、功耗低、單片功耗30～50W；ASIC以硬件實現軟件算法、定制化無冗余、功耗最低、單片功耗10W以內。
6.Power Usage Effectiveness，數據中心能源效率，即數據中心消耗的所有能源與IT負載消耗的能源的比值。
