AI大模型背后，竟是驚人的碳排放

科技云報(bào)道原創(chuàng)。

自從ChatGPT這樣的大型語(yǔ)言模型在全球引起轟動(dòng)以來(lái)，很少有人注意到，訓(xùn)練和運(yùn)行大型語(yǔ)言模型正在產(chǎn)生驚人的碳排放量。

雖然OpenAI和谷歌都沒(méi)有說(shuō)過(guò)他們各自產(chǎn)品的計(jì)算成本是多少，但據(jù)第三方研究人員分析，ChatGPT部分訓(xùn)練消耗了1287兆瓦時(shí)，并導(dǎo)致了超過(guò)550噸的二氧化碳排放量，這相當(dāng)于一個(gè)人在紐約和舊金山之間往返550次。

事實(shí)上，這只是訓(xùn)練時(shí)的排放量，當(dāng)AI大模型運(yùn)行時(shí)還將排出更多的二氧化碳。

加拿大數(shù)據(jù)中心公司QScale聯(lián)合創(chuàng)始人Martin Bouchard認(rèn)為，微軟和谷歌為了滿足搜索引擎用戶日益增長(zhǎng)的需求，在搜索中加入ChatGPT這類生成式AI，會(huì)導(dǎo)致每次搜索至少增加4到5倍的計(jì)算量。

如果還要經(jīng)常重新訓(xùn)練模型，并添加更多的參數(shù)，計(jì)算量的規(guī)模就完全不同了。

根據(jù)國(guó)際能源署（International Energy Agency）的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中心的溫室氣體排放量已經(jīng)占到全球溫室氣體排放量的1%左右。

隨著AI大模型和對(duì)云計(jì)算需求的增長(zhǎng)，這一數(shù)字預(yù)計(jì)還會(huì)上升。

AI大模型，正在成為碳排放的一個(gè)重要來(lái)源。

降低AI大模型的碳排放

AI模型的訓(xùn)練和運(yùn)營(yíng)過(guò)程需要消耗大量能源，但關(guān)鍵問(wèn)題是，如何知道及測(cè)算單個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)正在產(chǎn)生多少溫室氣體排放，以及可以減少多少？

目前數(shù)據(jù)科學(xué)家們?nèi)詿o(wú)法簡(jiǎn)單可靠地獲取該領(lǐng)域的測(cè)量結(jié)果，這也妨礙著進(jìn)一步制定可行的應(yīng)對(duì)策略。

針對(duì)這一問(wèn)題，谷歌發(fā)表了一項(xiàng)研究，詳細(xì)介紹了最先進(jìn)的語(yǔ)言模型的能源成本，包括早期和更大版本的LaMDA。

研究結(jié)果表明，將高效的模型、處理器和數(shù)據(jù)中心與清潔能源相結(jié)合，可以將機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的碳足跡減少1000倍。

該團(tuán)隊(duì)提出了四種基本方法，可顯著減少機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載的碳（和能源）足跡，這些方法目前在Google中使用，任何使用Google Cloud服務(wù)的人都可以使用。

Google能源和碳足跡減少最佳實(shí)踐（4Ms）如下：

機(jī)械化：大多數(shù)情況下，本地?cái)?shù)據(jù)中心更老、更小。因此，新的節(jié)能冷卻和配電系統(tǒng)的費(fèi)用無(wú)法攤銷。

基于云的數(shù)據(jù)中心是全新的、定制設(shè)計(jì)的倉(cāng)庫(kù)，具有可容納50000臺(tái)服務(wù)器的能效特性。它們提供異常高效的電源利用率 (PUE)。

因此，在云端而不是在本地進(jìn)行計(jì)算，可以節(jié)省1.4-2倍的能源并減少污染。

谷歌的數(shù)據(jù)表明，機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理在過(guò)去三年中僅占谷歌整體能源使用量的10%至15%，其中每年有35%用于推理，25%用于訓(xùn)練。

為了找到改進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，谷歌采用了神經(jīng)架構(gòu)搜索 (NAS)。

每個(gè)問(wèn)題域/搜索空間組合通常只執(zhí)行一次NAS，然后可以將生成的模型重復(fù)用于數(shù)百個(gè)應(yīng)用程序，NAS的一次性成本通常被持續(xù)使用的減排量所抵消。

研究人員進(jìn)行了一項(xiàng)研究來(lái)訓(xùn)練Transformer模型。

為此，他們?cè)诘湫偷臄?shù)據(jù)中心中使用了Nvidia P100 GPU，其能源組合與全球平均水平相似，而使用TPUv4等新一代ML硬件，性能比P100提升了14倍。

同時(shí)，高效的云數(shù)據(jù)中心比普通數(shù)據(jù)中心節(jié)省1.4倍的能源，從而使總能耗降低83倍。

此外，由低碳能源驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)中心可以將碳排放量再減少9倍，從而在四年內(nèi)總共減少747倍。

谷歌團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，在信息技術(shù)領(lǐng)域，制造各種類型和規(guī)模的計(jì)算設(shè)備的生命周期成本，比機(jī)器學(xué)習(xí)的運(yùn)營(yíng)成本要高得多。

排放估算的制造成本包括制造所有相關(guān)組件（從芯片到數(shù)據(jù)中心建筑）所排放的嵌入碳。

當(dāng)然，除了使用4Ms方法，服務(wù)提供商和用戶還可以采取簡(jiǎn)單的措施來(lái)提高他們的碳足跡績(jī)效，例如：

客戶應(yīng)通過(guò)讓數(shù)據(jù)中心提供商報(bào)告數(shù)據(jù)中心效率和每個(gè)位置的能源供應(yīng)清潔度，來(lái)分析和減少他們的能源使用和碳足跡。

工程師應(yīng)該在最環(huán)保的數(shù)據(jù)中心中最快的處理器上訓(xùn)練模型，這些數(shù)據(jù)中心越來(lái)越多地在云上。

機(jī)器學(xué)習(xí)的研究人員應(yīng)該專注于設(shè)計(jì)更有效的模型，如：利用稀疏性或包括檢索來(lái)減少模型。

此外，他們應(yīng)該報(bào)告他們的能源消耗和碳影響。這不僅會(huì)鼓勵(lì)超越模型質(zhì)量的競(jìng)爭(zhēng)，而且還可以確保對(duì)他們的工作進(jìn)行正確的核算。

AI助力降低碳排放

盡管AI大模型是碳排放大戶，但以AI為代表的前沿科技也正在為降碳減排做出貢獻(xiàn)。

百度與咨詢機(jī)構(gòu)IDC（International Data Corporation）聯(lián)合進(jìn)行的研究顯示：與AI相關(guān)的技術(shù)減碳貢獻(xiàn)占比會(huì)逐年提升，到2060年將至少達(dá)到70%，減碳總量預(yù)計(jì)超過(guò)350億噸。

以交通行業(yè)為例，2020年中國(guó)交通行業(yè)的碳排放估測(cè)量為10.4億噸，占全國(guó)總體排放的9%。

而在驅(qū)動(dòng)交通行業(yè)降碳減排過(guò)程中，使用以智能信控為主的緩堵型智能交通技術(shù)，可以有效提升城市主要道路交叉口的通行效率，千萬(wàn)級(jí)人口城市因此每年可至少減碳4.16萬(wàn)噸——這相當(dāng)于1.4萬(wàn)輛私家車行駛一年的碳排量。

從目前的實(shí)踐來(lái)看，理解和實(shí)現(xiàn)減排的關(guān)鍵是對(duì)減排的效果進(jìn)行預(yù)測(cè)和監(jiān)控，而AI在節(jié)能減排中具有預(yù)測(cè)排放、監(jiān)測(cè)排放、減少排放三個(gè)關(guān)鍵應(yīng)用。

據(jù)《碳中和產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書(shū)》顯示，在預(yù)測(cè)排放方面，AI 能夠根據(jù)當(dāng)前減排工作和需求，預(yù)測(cè)未來(lái)的碳排放量，同時(shí)為碳排放定下排放量指引。

在監(jiān)測(cè)排放方面，AI 能實(shí)時(shí)跟蹤碳足跡數(shù)據(jù)，從采購(gòu)、生產(chǎn)、銷售、運(yùn)維、物流等全環(huán)節(jié)收集數(shù)據(jù)，提升監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確性。

在減少排放方面，AI 收集各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)后，能夠以全局視角對(duì)各環(huán)節(jié)工作流程做出優(yōu)化調(diào)整。

事實(shí)上，在AI助力碳減排方面，目前國(guó)內(nèi)多個(gè)領(lǐng)域已有應(yīng)用。

在新能源領(lǐng)域，突出問(wèn)題在于其具有波動(dòng)性、隨機(jī)性、間歇性特點(diǎn)。

通過(guò)AI技術(shù)結(jié)合仿真計(jì)算，對(duì)風(fēng)光電的不穩(wěn)定情況做場(chǎng)景預(yù)測(cè)，如：結(jié)合風(fēng)速、風(fēng)向、光照強(qiáng)度等自然氣象特征對(duì)未來(lái)的發(fā)電量進(jìn)行合理的預(yù)測(cè)，向電網(wǎng)輸出更精準(zhǔn)的發(fā)電計(jì)劃，將新能源的不確定性、不穩(wěn)定屏蔽在技術(shù)層之下。

再比如，水務(wù)集團(tuán)的管轄范圍包括原水、制水、供水、排水、污水、節(jié)水等。

以居民供水為例，水壓過(guò)大，所需能耗大，管網(wǎng)漏損率高，可能會(huì)引起爆管事件；而水壓過(guò)小，可能會(huì)造成居民用水不便。

為了解決這一問(wèn)題，水務(wù)集團(tuán)在地下部署硬件傳感器監(jiān)測(cè)水壓、建設(shè)水務(wù)大腦，在保證安全、穩(wěn)定供水的前提下，通過(guò)AI技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)智能化調(diào)壓控制、能耗優(yōu)化。

不僅如此，AI降碳技術(shù)也應(yīng)用在電廠、園區(qū)、數(shù)據(jù)中心等能源消耗較高的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，對(duì)其生產(chǎn)用電需求進(jìn)行精確預(yù)測(cè)和控制，進(jìn)行耗電設(shè)備、碳足跡的優(yōu)化。

結(jié)語(yǔ)

AI技術(shù)的進(jìn)步給人類帶來(lái)了諸多便利，但也必須在發(fā)展中關(guān)注環(huán)境問(wèn)題。

未來(lái)AI如何實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，以及AI如何更好地支撐雙碳領(lǐng)域的變革，仍是亟需各行業(yè)共同解決的問(wèn)題。

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