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AI算力提高,高能耗和難散熱問題如何突破?

AIGC動態2年前 (2024)發布 量子位
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AI算力提高,高能耗和難散熱問題如何突破?

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原標題:AI算力提高,高能耗和難散熱問題如何突破?
關鍵字:電源,數據中心,功率,芯片,方案
文章來源:量子位
內容字數:5842字

內容摘要:


允中 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI隨著AI技術的廣泛應用,從智能手機到自動駕駛汽車,從智能家居到工業自動化,AI供電芯片的需求量正呈式增長。它不僅為AI系統提供穩定的電力供應,確保系統的正常運行,而且還肩負著節能減排、降低能耗的重任。
然而隨著算力需求的提升,AI設備的能耗、散熱等問題凸顯,這無疑給AI供電芯片帶來了新的挑戰,如何實現高效率、低功耗、持續穩定的供電成為了業界關注的焦點。
能耗“突飛猛進”:算力比拼加速,能耗日益攀升
算力核心設備由傳統的CPU向GPU的轉移,不僅提升了計算效率,更使得復雜的數據處理和深度學習模型得以實現。然而,高性能往往伴隨著高能耗。在追求更快計算速度的同時,GPU的能耗也在不斷上升,給數據中心和服務器帶來了巨大的能源壓力。荷蘭數據科學家Alex de Vries在專注能源研究的學術期刊《Joule》上發表的一項研究顯示,按照當前趨勢,到2027年,整個人工智能行業每年將消耗85至134太瓦時的電力(1太瓦時=10億千瓦時)。
散熱“力不從心”:高性能AI芯片的燙手難題
高性能的AI芯片在運行過程中會產生大量熱量,如果不能及時有效地散


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作者簡介:追蹤人工智能新趨勢,關注科技行業新突破

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