中國儲能網(wǎng)訊：隨著GPT等生成式人工智能技術(shù)的規(guī)?；瘧?yīng)用，社會愈發(fā)關(guān)注算力基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)與高能耗問題。2023年12月25日，國家發(fā)展改革委、國家數(shù)據(jù)局等五部門聯(lián)合印發(fā)的《關(guān)于深入實(shí)施“東數(shù)西算”工程 加快構(gòu)建全國一體化算力網(wǎng)的實(shí)施意見》中，利用“源網(wǎng)荷儲”等新型電力系統(tǒng)模式、電力算力協(xié)同試點(diǎn)、數(shù)據(jù)中心節(jié)能降耗等內(nèi)容與能源電力行業(yè)企業(yè)高度相關(guān)。
一、算力的高質(zhì)量發(fā)展，需要著重考慮負(fù)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(shù)型上升趨勢。雖然當(dāng)前GPT4.0模型訓(xùn)練用電量為每次5000萬千瓦時(shí)，依舊在電力系統(tǒng)的可承受范圍內(nèi)，但大模型迭代升級的超高增速值得特別關(guān)注。
以歷次GPT模型升級為例，如表1所示，在1年內(nèi)，GPT4.0相較于GPT3.5模型，參數(shù)增長約9倍，預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)增長約40倍，訓(xùn)練時(shí)長增長約7倍。
表1 GPT模型歷次升級算力需求對比
國內(nèi)人工智能大模型現(xiàn)正處于高速起步階段，截至4月2日，我國已備案了116個(gè)生成式人工智能大模型2，預(yù)計(jì)未來我國人工智能大模型將進(jìn)入高速迭代期。國內(nèi)相關(guān)設(shè)備供應(yīng)商普遍看好算力基礎(chǔ)設(shè)施賽道，華為預(yù)計(jì)2030年人工智能算力將增長500倍3，英偉達(dá)計(jì)劃將深度學(xué)習(xí)計(jì)算能力提高100萬倍4。
為滿足大模型的訓(xùn)練及推理需求，國內(nèi)外均加速推進(jìn)算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。截至2023年底，我國在用機(jī)架總規(guī)模超過810萬標(biāo)準(zhǔn)機(jī)架，算力總規(guī)模達(dá)到230 EFLOPS。根據(jù)《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動計(jì)劃》，預(yù)計(jì)到2025年，我國算力規(guī)模超過300 EFLOPS，復(fù)合年均增長率約15%。
目前，國家“東數(shù)西算”工程建設(shè)加速推進(jìn)。除長三角、蕪湖、重慶外，多數(shù)樞紐節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)中心集群已完成建設(shè)方案和整體規(guī)劃的出臺，多數(shù)樞紐節(jié)點(diǎn)規(guī)劃的未來標(biāo)準(zhǔn)機(jī)架在50萬～80萬個(gè)，預(yù)計(jì)單個(gè)樞紐節(jié)點(diǎn)滿載電力負(fù)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(yù)測未來算力負(fù)荷，需要重點(diǎn)關(guān)注五大因素
對于未來算力的電力負(fù)荷預(yù)測，其影響因素復(fù)雜，歸納起來，主要包括五個(gè)方面的因素。
一是人工智能規(guī)模化應(yīng)用導(dǎo)致的算力基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模的變化。隨著人工智能的規(guī)?；瘧?yīng)用、算力基礎(chǔ)設(shè)施的適量超前建設(shè)、創(chuàng)新型應(yīng)用的凸顯和計(jì)算精度的提升，預(yù)計(jì)我國算力基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模在十五五期間將實(shí)現(xiàn)量的變化和質(zhì)的飛躍。根據(jù)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(shù)白皮書（2023）》，預(yù)計(jì)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(yīng)用發(fā)展的專業(yè)程度上升導(dǎo)致的芯片技術(shù)路線變化。當(dāng)前，主流的AI芯片技術(shù)路線分為通用型AI芯片GPU（圖像處理器）、半定制化AI芯片F(xiàn)PGA（現(xiàn)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(jù)絕對優(yōu)勢。未來，隨著應(yīng)用場景的變化，GPU在AI領(lǐng)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(shù)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(shù)進(jìn)步導(dǎo)致的單位算力能耗降低。業(yè)內(nèi)對AI芯片未來算力增長水平的預(yù)測差異較大，芯片制造行業(yè)普遍看好其技術(shù)進(jìn)步。類比英特爾酷睿系列芯片歷史發(fā)展，根據(jù)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(yù)計(jì)未來智能芯片的技術(shù)進(jìn)步將大概率高于這一速度。
四是隨著浸沒式液冷等技術(shù)應(yīng)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(dāng)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(jù)《關(guān)于深入實(shí)施“東數(shù)西算”工程 加快構(gòu)建全國一體化算力網(wǎng)的實(shí)施意見》《GB 40879-2021 數(shù)據(jù)中心能效限定值及能效等級》相關(guān)文件標(biāo)準(zhǔn)，新增數(shù)據(jù)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(shù)進(jìn)一步降低數(shù)據(jù)中心PUE，是算力發(fā)展的大勢所趨。
五是社會需求的波動導(dǎo)致算力基礎(chǔ)設(shè)施的利用率及利用水平的變化。算力基礎(chǔ)設(shè)施的負(fù)載率或者是開工率是一個(gè)對電力需求影響較大的因素。受超前建設(shè)導(dǎo)向、算力結(jié)構(gòu)性失衡等因素影響，當(dāng)前國內(nèi)數(shù)據(jù)中心負(fù)載率普遍低于30%，但未來算力中心負(fù)載率可能出現(xiàn)大規(guī)模提升。此外，由于在大模型調(diào)試、訓(xùn)練及推理階段，相較于普通數(shù)據(jù)中心，智能算力負(fù)荷曲線可能存在更大波動，因此算力設(shè)備設(shè)施的利用率也是影響負(fù)荷的核心因素。
三、推動算力電力協(xié)同，電力側(cè)有四大發(fā)力方向
能源電力行業(yè)支撐算力行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，進(jìn)一步推動算力電力協(xié)同，有以下四個(gè)發(fā)力方向。
一是加強(qiáng)網(wǎng)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(fù)荷的供電和可靠性要求，電力行業(yè)新建相應(yīng)變配電設(shè)備設(shè)施，改造相應(yīng)配網(wǎng)網(wǎng)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(shè)施建設(shè)需求，電力行業(yè)增加相應(yīng)電網(wǎng)改造及建設(shè)投資。
二是增強(qiáng)綠電供給，保障算力中心綠色轉(zhuǎn)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(chǔ)設(shè)施建設(shè)發(fā)展共識。“東數(shù)西算”國家樞紐節(jié)點(diǎn)新建數(shù)據(jù)中心，要求綠電占比超過80%。北京等地已對綠電標(biāo)桿示范性智算中心提出“零碳”目標(biāo)，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(diào)度安排、新能源電力專線等方面均應(yīng)承擔(dān)相應(yīng)責(zé)任。
三是提供監(jiān)測服務(wù)，支撐算力中心運(yùn)行優(yōu)化。算力中心運(yùn)行過程中，其電力負(fù)荷變化情況可以作為算力調(diào)度運(yùn)行優(yōu)化的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。電力行業(yè)可以依托省市兩級大數(shù)據(jù)中心，針對相關(guān)園區(qū)企業(yè)，開展相應(yīng)新能源出力監(jiān)測預(yù)測、PUE能耗監(jiān)測、算力電力聯(lián)動輔助決策等服務(wù)，支撐算力中心運(yùn)行優(yōu)化。
四是配合政策落實(shí)，促進(jìn)算力中心節(jié)能降耗。在進(jìn)一步降低算力中心能耗PUE的措施實(shí)施中，電力行業(yè)有必要配合數(shù)據(jù)資源局等上級部門，通過執(zhí)行差異化電價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，引導(dǎo)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(jìn)長三角樞紐節(jié)點(diǎn)蕪湖數(shù)據(jù)中心集群建設(shè)若干舉措》中規(guī)定，對于PUE>1.4且≤1.8的項(xiàng)目，執(zhí)行的電價(jià)加價(jià)標(biāo)準(zhǔn)為0.11元/千瓦時(shí)；對于PUE>1.8的項(xiàng)目，加價(jià)0.5元/千瓦時(shí)，促進(jìn)數(shù)據(jù)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(jì)算。
2.數(shù)據(jù)來源：2024年4月2日，國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室，《生成式人工智能服務(wù)已備案信息的公告》。
3.數(shù)據(jù)來源：華為孟晚舟2023年4月的全球分析師大會演講，“預(yù)計(jì)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(shù)據(jù)來源：2024年3月4日，英偉達(dá)（人工智能芯片主要供應(yīng)商）CEO表示，英偉達(dá)計(jì)劃使深度學(xué)習(xí)的計(jì)算能力再提高100萬倍。
5.三種芯片技術(shù)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(shí)現(xiàn)軟件算法、定制化無冗余、功耗最低、單片功耗10W以內(nèi)。
6.Power Usage Effectiveness，數(shù)據(jù)中心能源效率，即數(shù)據(jù)中心消耗的所有能源與IT負(fù)載消耗的能源的比值。
