Redmi Pad評(píng)測(cè)：紅米充滿野心的一次嘗試
從Note系列到K系列，從藍(lán)牙耳機(jī)到筆記本電腦，紅米不知不覺(jué)之間也已經(jīng)形成了自己頗有競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品體系，在中端和次旗艦市場(chǎng)上甚至要比小米新機(jī)的表現(xiàn)來(lái)得更好，正所謂“大丈夫生居
近年來(lái)，人工智能數(shù)據(jù)中心的能耗問(wèn)題引起廣泛關(guān)注。這一現(xiàn)象的主要原因之一是由于人工智能工作負(fù)載的不斷增加，人工智能GPU和處理器的迅速發(fā)展，以及其他硬件需求的提高。
在此過(guò)程中，人工智能GPU功耗的飆升引人注目，例如，2022年的H100功耗高達(dá)700W，相較于Nvidia 2020年的A100，增加了近一倍。AI服務(wù)器不僅運(yùn)行高功耗的GPU，還需要處理電力的CPU和網(wǎng)卡。
AI工作負(fù)載，尤其是與訓(xùn)練相關(guān)的負(fù)載，對(duì)計(jì)算資源有巨大需求，包括配備AI GPU、專用ASIC或CPU的服務(wù)器。人工智能集群的規(guī)模取決于模型的復(fù)雜性和規(guī)模，對(duì)功耗起著主導(dǎo)作用。更龐大的人工智能模型需要更多的GPU，從而增加了總體能源需求。例如，一個(gè)擁有22,000個(gè)H100 GPU的集群使用700個(gè)機(jī)架，總密度為80 kW，需要約31兆瓦的電力，不包括冷卻等基礎(chǔ)設(shè)施需求。
這些集群和GPU通常在整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程中幾乎滿負(fù)荷運(yùn)行，確保平均能耗幾乎與峰值功耗相同。機(jī)架密度在30kW到100kW之間，具體取決于GPU的數(shù)量和型號(hào)。
網(wǎng)絡(luò)延遲在人工智能數(shù)據(jù)中心的功耗中也起著至關(guān)重要的作用。支持分布式訓(xùn)練過(guò)程中強(qiáng)大GPU所需的高速數(shù)據(jù)通信，對(duì)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施至關(guān)重要。對(duì)高速網(wǎng)絡(luò)電纜和基礎(chǔ)設(shè)施的需求進(jìn)一步增加了總體能耗。
考慮到人工智能工作負(fù)載對(duì)ASIC、GPU、CPU、網(wǎng)卡和SSD的高耗電需求，冷卻成為一項(xiàng)嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。高機(jī)架密度和計(jì)算中產(chǎn)生的巨大熱量使得有效的冷卻解決方案至關(guān)重要。然而，空氣和液體冷卻方法的高成本也對(duì)用于人工智能工作負(fù)載的數(shù)據(jù)中心的功耗產(chǎn)生重大影響。
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