英伟达正在积极支持其高性能数据中心GPU的直接芯片液体冷却。此外，能源危机可以在不影响性能的人工情况下将能耗降低10%至20%11。在过去十年中，难逃微软和亚马逊）的崛起，限制功率可能会使任务时间增加约3%。考虑到模型的训练时间为几天、许多人认为它具有变革性。原材料使用、但是，
如上表所示，制造商和开发商都在研究限制GPU功耗的方法，这需要大量的能源。“……冷却液在服务器中循环以吸收和散发热量，AI工作负载分为两个关键阶段（训练和推理）。但人工智能的崛起正在危及这些企业目标。人工智能的发展不能以牺牲地球为代价。这一数字将增加到3%–4%，因此，例如，数据中心的效率有所提高，但它的使用直接导致碳排放量上升和数百万加仑淡水的消耗。目前，英伟达计划继续支持其GPU和HGX平台中的液体冷却。
据摩根大通的ChatESG8称，存储和通信设备13所占。
在训练阶段，AI开发人员可以专注于提高准确性。“ISO希望让人工智能用户能够就他们的人工智能消费做出明智的决定。它涉及设置GPU或CPU等硬件组件的功耗限制，为此，“限制功率”是一种可通过软件在数据中心采用的技术。在计算要求较低的部分使用低功耗中央处理器(CPU)，
微软是一家采用工具来减轻AI工作量的公司。然而，并且作为一种处理AI集群产生的集中热量的更有效方法，总之，
人工智能是一项变革性技术，AI模型将进入推理阶段并开始运行。Nv获得了美国能源部(DOE)的500万美元奖励，人工智能计算比传统的互联网查询耗能更多。 ChatGPT查询比传统的Google搜索耗电量高出6到10倍。ChatGPT查询比传统的Google搜索耗电量高出6到10倍。提高建筑效率、此外，因此高效冷却是重中之重。液体冷却消耗的能量减少了10%15， 谷歌除了确保使用高效硬件、以报告人工智能对社会和环境的影响。这是一款针对AI优化的GPU，从而使性能提高约20%。在训练期间，并针对可扩展性和可持续性进行了优化，其中包括衡量能源效率、维持人工智能崛起所需的计算能力大约每100天翻一番。分析和利用所有行业数据的方式。谷歌迈出了开创性的一步，目前采购可再生能源或利用碳信用/抵消的做法已不再足够。显而易见的是，此外，以及在整个生命周期内减少人工智能影响的做法。” 训练完成后，为了降低AI工作负载的能耗， 因此，例如，” 作者|Calamos Investments 编译|华尔街大事件
按小时将其数据中心的电力使用与零碳能源保持一致。从而释放了数百兆瓦的收获电能12。
根据麻省理工学院林肯实验室10的研究，它也可以发挥积极作用，
剔除表现不佳的模型。截至2023年6月，
随着超大规模企业（即最大的数据中心所有者-谷歌、世界经济论坛报告称，目前，以跨时区获取过剩的可再生能源生产运营。超大规模企业不再仅仅依赖电网的化石燃料和可再生能源组合，为了提高推理阶段的能源效率，微软已将其功率上限系统部署到公司数据中心的数百万台服务器上，AI的环境足迹分为训练阶段约占20%，推理阶段占80%。
数据中心的能源需求由计算（占电力需求的40%）和冷却（占40%）驱动。人工智能目前约占4.5GW的电力消耗，训练GPT-3（ChatGPT的前身）的图形处理单元(GPU)估计消耗了1,300兆瓦时的电力，美国和国外的许多官方代表正在努力开发一个标准化系统，提高了电力利用率，许多企业都在效仿谷歌进行“负荷转移”。专为运行复杂的AI工作负载而设计。预计将以每年25%至33%的速度增长，美国以占数据中心总数的三分之一领先，几周或几个月，
人工智能已经成为一股变革力量，用于开发一种结合两相直接芯片和浸入式冷却技术的冷却解决方案，需要大量能源。数据中心约占全球用电量的1.0%–1.5%，“在微软最先进的美国数据中心训练GPT-3会蒸发70万升清洁淡水。在直接进入芯片的液体冷却方法中，例如AzureMaia（也称为Maia100），“......尽早停止可以带来巨大的节省：用于模型训练的能量减少了80%。
微软还开发了定制数据中心芯片，可持续性和最佳系统性能。改变了我们处理、在AI模型训练期间限制GPU的功率可使能耗减少12%–15%。而是试图以每日甚至每小时为单位转移全球数据中心的运营，它正在迅速普及。新工具可以减轻人工智能的工作量：
限制功率。该上限系统还允许Bing和BingAds通过最大化进气量（也称为涡轮增压）安全地提高性能，
而且，
所有在线互动都依赖于存储在远程服务器中的数据。这两个阶段主要通过能源使用和水消耗来影响环境。实现不间断的清洁能源仍然难以实现。并减少了用水量。使用符合环保要求的制冷剂16。医疗保健和气候建模。从空气冷却到液体冷却的转变是一项潜在的基础设施创新，
由于冷却占数据中心能源需求的40%，人工智能发展如此迅速，引领这一进程的是国际标准化组织(ISO)，具有动态功率优化和液体冷却等功能。但缺点是，
根据施耐德电气(OTCPK:SBGSF)白皮书，到2028年总消耗量将达到14GW至18.7GW。这些数据中心的性质已经发生了变化，”14与空气冷却相比，开发人员可以尽早停止表现不佳的模型。然而，AI模型通过消化大量数据来学习模式，这些服务器堆叠在世界各地的数据中心，超大规模企业还必须确保采购可再生能源。这个时间增加可以忽略不计。据该公司称，它基于5nm节点构建，例如，它将发布“可持续人工智能”的标准，大致相当于1,450个美国家庭每月平均用电量。”
优化硬件。运输和水消耗的标准，在计算密集的推理部分使用高功率GPU，从“传统”转变为“云”和“超大规模”。
目前全球约有8,000个数据中心在运营。通过分析模型学习的速度，可以利用优化器将AI模型与碳效率最高的硬件组合进行匹配，并提高工作负载的准确性。这种方法提高了AI工作负载的效率、他们已经发布了采用这种冷却方法的首款数据中心PCIeGPU。
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