人工智能與碳排放

李偉

ChatGPT這種大型人工智能（AI）語(yǔ)言模型在全球引起轟動(dòng)，而直到現(xiàn)在才有更多的人注意到，訓(xùn)練和運(yùn)行AI模型，會(huì)產(chǎn)生驚人的碳排放量。那么，AI作為當(dāng)下最火熱的新科技之一，與熱度同樣高的碳減排戰(zhàn)略存在矛盾嗎？

OpenAI公司開(kāi)發(fā)的人工智能機(jī)械手

大型AI模型的碳排放

雖然OpenAI公司沒(méi)有公開(kāi)其產(chǎn)品的能耗，但據(jù)第三方研究人員披露，ChatGPT的部分訓(xùn)練過(guò)程（占投入應(yīng)用前的全部訓(xùn)練量的比例不明）消耗了1287兆瓦時(shí)的能量，并產(chǎn)生了超過(guò)550噸的碳排放量——這相當(dāng)于一個(gè)人在美國(guó)紐約和舊金山兩地之間往返550次所產(chǎn)生的碳排放量。事實(shí)上，這只是ChatGPT模型在訓(xùn)練時(shí)所產(chǎn)生的部分碳排放量。當(dāng)大型AI模型投入應(yīng)用時(shí)，將排放更多的碳。

加拿大數(shù)據(jù)中心QScale的聯(lián)合創(chuàng)始人馬丁·博切德指出，微軟和谷歌等大型科技公司為了滿足搜索引擎用戶日益增長(zhǎng)的需求，紛紛在搜索服務(wù)中加入ChatGPT這類(lèi)生成式AI系統(tǒng)，這會(huì)導(dǎo)致每次搜索任務(wù)增加4—5倍的計(jì)算量。另外，為了滿足客戶的需求，科技公司必須頻繁訓(xùn)練AI模型，并添加更多的參數(shù)，計(jì)算量的規(guī)模就更大了。

根據(jù)國(guó)際能源署公布的數(shù)據(jù)，全球各國(guó)數(shù)據(jù)中心的溫室氣體排放量，已經(jīng)占到全球溫室氣體總排放量的1%左右。隨著AI的發(fā)展和人們對(duì)云計(jì)算需求的增長(zhǎng)，這一數(shù)字預(yù)計(jì)將繼續(xù)上升——大型AI模型，正在成為碳排放的一個(gè)重要來(lái)源。一邊是火熱的新科技，另一邊是關(guān)乎人類(lèi)生存、發(fā)展的碳減排戰(zhàn)略，如何化解兩者之間的矛盾？

如何減少AI本身的碳排放

AI模型的訓(xùn)練和運(yùn)行過(guò)程要消耗大量能源。一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題是，如何測(cè)算機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生多少溫室氣體排放。在此基礎(chǔ)上，科研人員才能?chē)L試減少AI模型的碳排放。

作為大型科技廠商之一，谷歌公司認(rèn)為，在信息技術(shù)領(lǐng)域，制造各種類(lèi)型和規(guī)模的計(jì)算設(shè)備的成本，比機(jī)器學(xué)習(xí)的成本要高得多。因此，只要采用先進(jìn)的技術(shù)和合理的模式削減AI系統(tǒng)的能耗，AI的發(fā)展與碳減排戰(zhàn)略之間的矛盾就可以化解。

谷歌公司新近公布了一項(xiàng)研究成果，詳細(xì)介紹了先進(jìn)的AI語(yǔ)言模型的能源成本，以及如何有效減少其能源消耗量。谷歌的技術(shù)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了3種基本方法，這些方法目前已經(jīng)在谷歌公司內(nèi)部使用，任何使用谷歌云服務(wù)的機(jī)構(gòu)也可以購(gòu)買(mǎi)并使用。

首先是“模型法”。研究人員表示，選擇高效的模型架構(gòu)至關(guān)重要，因?yàn)樗梢蕴岣吣Ｐ偷馁|(zhì)量，同時(shí)將計(jì)算時(shí)間縮短一半。其次是“機(jī)器法”。與傳統(tǒng)處理器相比，使用專(zhuān)門(mén)用于AI訓(xùn)練的處理器和系統(tǒng)，可以將效能提高2—5倍。最后是“云端法”。在大多數(shù)情況下，企業(yè)或機(jī)構(gòu)的本地?cái)?shù)據(jù)中心老舊、規(guī)模小。因此，新的節(jié)能冷卻和配電系統(tǒng)難以在本地?cái)?shù)據(jù)中心推廣。谷歌提供的基于“云端”的數(shù)據(jù)中心，相當(dāng)于全新的、定制的“倉(cāng)庫(kù)”，具有與5萬(wàn)臺(tái)本地服務(wù)器相當(dāng)?shù)哪苄В鋫洚惓８咝У哪茉聪到y(tǒng)。因此，由谷歌提供的“云端”而不是在本地進(jìn)行計(jì)算，可以節(jié)省約50%的能源，從而減少碳排放。谷歌云還允許客戶選擇最清潔的能源，從而進(jìn)一步削減碳排放。

綜上，基于改進(jìn)的模型、特定用于機(jī)器學(xué)習(xí)的硬件和高效的云數(shù)據(jù)中心，可大幅削減AI系統(tǒng)的碳排放量。

谷歌公布的數(shù)據(jù)表明，AI機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練和運(yùn)行所消耗的能量，在過(guò)去3年中僅占谷歌整體能源使用量的10%～15%。谷歌公司之所以能夠取得這樣的成果，除了運(yùn)用上述3種先進(jìn)的方法，軟件和硬件方面的支持也非常重要。

為了改進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，谷歌采用了“神經(jīng)架構(gòu)搜索”（NAS）系統(tǒng)。每個(gè)“問(wèn)題域+搜索空間”組合通常只須執(zhí)行一次NAS，然后就可將生成的模型重復(fù)用于數(shù)百個(gè)應(yīng)用程序。NAS的一次性能源成本，通?？梢员怀掷m(xù)使用的碳減排方法抵消。在硬件方面，谷歌傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心使用諸如Nvidia P100等型號(hào)的GPU，其能耗較高。專(zhuān)門(mén)為AI系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的TPUv4等新一代硬件，性能比Nvidia P100提升了14倍。谷歌高效的云數(shù)據(jù)中心的能耗，只相當(dāng)于普通數(shù)據(jù)中心的一半。

科技公司須關(guān)注碳減排

總體來(lái)看，由低碳能源驅(qū)動(dòng)的新型數(shù)據(jù)中心，可將能耗減少到傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的七百五十分之一。

作為服務(wù)提供商，谷歌可以指導(dǎo)用戶采取簡(jiǎn)單的措施來(lái)提高其碳減排績(jī)效。工程師可以在最環(huán)保的數(shù)據(jù)中心中速度最快的處理器上訓(xùn)練AI模型——這些數(shù)據(jù)中心往往部署在“云端”。

谷歌公司建議，科技公司中機(jī)器學(xué)習(xí)方面的研究人員，應(yīng)專(zhuān)注于設(shè)計(jì)更高效的模型，并關(guān)注其能源消耗和碳排放。AI行業(yè)應(yīng)鼓勵(lì)質(zhì)量因素之外的“綠色競(jìng)爭(zhēng)”，即確保新技術(shù)、新產(chǎn)品達(dá)到減排要求。

AI助力減少碳排放

據(jù)英國(guó)《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》雜志報(bào)道，盡管大型AI模型是碳排放大戶，但以AI為代表的前沿科技也在為碳減排做出貢獻(xiàn)。

以交通行業(yè)為例，在推動(dòng)碳減排的過(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路口的通行效率。一個(gè)千萬(wàn)級(jí)人口的城市，每年可因此減排4.16萬(wàn)噸——這相當(dāng)于1.4萬(wàn)輛私家車(chē)一年的碳排放量。

從目前的實(shí)踐來(lái)看，理解和實(shí)現(xiàn)碳減排的關(guān)鍵，是對(duì)碳減排的效果進(jìn)行預(yù)測(cè)和監(jiān)控。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)《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》報(bào)道，在預(yù)測(cè)方面，AI能夠根據(jù)當(dāng)前碳減排的工作和需求情況，預(yù)測(cè)未來(lái)的碳排放量，同時(shí)進(jìn)行指引。在監(jiān)測(cè)方面，AI能實(shí)時(shí)跟蹤碳足跡，從采購(gòu)、生產(chǎn)、銷(xiāo)售、運(yùn)維、物流等全環(huán)節(jié)收集數(shù)據(jù)，提升監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性。在減少碳排放方面，AI收集各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)后，能夠以全局視角對(duì)工作流程做出優(yōu)化調(diào)整。

AI助力碳減排，目前在全球多個(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、間歇性等特點(diǎn)。通過(guò)AI技術(shù)結(jié)合仿真計(jì)算，可對(duì)風(fēng)、光、電的不穩(wěn)定情況做場(chǎng)景預(yù)測(cè)。例如，結(jié)合風(fēng)速、風(fēng)向、光照強(qiáng)度等自然特征，對(duì)未來(lái)的發(fā)電量進(jìn)行合理的預(yù)測(cè)，給電網(wǎng)設(shè)定更精準(zhǔn)的發(fā)電計(jì)劃，將新能源的不確定性屏蔽在技術(shù)層面之下。又例如，水務(wù)公司的業(yè)務(wù)范圍包括取水、制水、供水、排水、污水處理、節(jié)水等。對(duì)于居民供水來(lái)說(shuō)，水壓過(guò)大，所需的能耗較大，管網(wǎng)漏損率較高，可能會(huì)引發(fā)爆管事故；水壓過(guò)小，可能造成居民用水不便。為了解決這一問(wèn)題，水務(wù)企業(yè)在地下部署硬件傳感器監(jiān)測(cè)水壓，形成“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)實(shí)現(xiàn)智能化調(diào)壓控制、能耗優(yōu)化。

AI降碳技術(shù)也應(yīng)用在電廠、工業(yè)園區(qū)等能源消耗量較大的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，對(duì)其用電需求進(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。

AI技術(shù)的進(jìn)步給人類(lèi)帶來(lái)了諸多便利，但必須在發(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，以及如何更好地支撐“雙碳”領(lǐng)域的變革，是亟待相關(guān)行業(yè)共同解決的問(wèn)題。

谷歌公司數(shù)據(jù)中心