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谷歌技术报告披露大模型能耗: 响应一次相当于微波炉叮一秒

谷歌技术报告披露大模型能耗: 响应一次相当于微波炉叮一秒

更新时间: 浏览次数: 258

时令 发自 凹非寺

大模型耗电惊人,舆论一浪高过一浪。

现在,谷歌用硬核数据强势还击。

一次Gemini查询仅能耗0.24wh,相当于微波炉运行1秒,排放0.03 g CO₂e,甚至比人放一次屁还少,同时消耗约5滴水。

(文中数据均表示中位数)

谷歌首席科学家Jeff Dean公开表示:

这个数值明显低于公众普遍预期的水平。

并且像谷歌这样的大模型厂商,一直专注研究如何降低AI消耗。

一年间,通过模型优化和额外清洁能源的使用,Gemini的能耗降至原来的1/33,碳排放降至1/44,同时提供了更高质量的响应。

下面让我们一起看看谷歌是如何衡量和减少AI能源消耗的?

如何衡量AI消耗能源

谷歌首先指出,目前许多关于AI能源消耗的计算反映的都是理论效率,而非大规模运行下的实际效率。

若Gemini只考虑TPU和GPU的消耗,一次查询只需消耗0.10wh,排放0.02 g CO₂e,耗水量约0.12ml。

但这种计算方式仅考虑了机器在运行中的能耗,而忽略了一些关键因素。

与此同时,Jeff Dean也表示:

人们都在思考AI是否会消耗大量能源?它是否会通过碳排放来伤害地球?

所以,谷歌针对AI服务时的实际情况,开发了一套更为全面的方法来计算能源消耗,包括以下几个部分:

全系统动态功率

这不仅包括主AI模型在计算过程中使用的能源和水,还考虑了大规模运行下实际的芯片利用率,而该利用率往往远低于理论最大值。

空闲计算机

为确保高可用性和可靠性,生产系统需要一定程度的预置容量,该容量处于空闲状态,但随时可以处理流量高峰或故障转移。这些闲置芯片消耗的能量必须计入总能源足迹。

CPU和内存

AI模型的运行不仅依赖TPU和GPU等机器学习加速器,主机的CPU和内存同样在提供服务和消耗能源方面起着关键作用。

数据中心开销

运行AI的信息技术设备所消耗的能源仅占整体能耗的一部分。支撑这些计算的基础设施,如冷却系统、配电系统以及其他数据中心开销同样会消耗能源。这部分开销能源通常用电力使用效率(PUE)指标来衡量。

数据中心用水量

为了降低能耗及相关排放,数据中心通常会使用水进行冷却。随着优化AI系统以提高能源效率,其整体用水量也会随之自然减少。

通过上述更全面的指标,谷歌得出一次Gemini查询的能耗为0.24wh,排放0.03 g CO₂e,同时耗水量约5滴。

如此低的能耗,谷歌究竟是如何实现的?

为什么Gemini消耗这么低

谷歌表示,Gemin显著的效率提升得益于其在AI开发中采取的全栈方法,从定制硬件、高效模型,到支撑这些模型运行的强大服务系统,他们在每一层都融入了效率优化。

首先是更高效的模型架构,Gemini是谷歌研究人员开发的Transformer模型框架,相比之前的语言建模架构,其效率可提升10倍到100倍。

此外,他们还在模型设计中融入了像MoE和混合推理等机制,从而进一步减少计算量和数据传输,提高整体运行效率。

与此同时,Gemini通过精准量化训练(AQT)等方法不断得到优化,使模型在保证回答质量的前提下进一步降低了能源消耗。

在优化推理和服务上,谷歌不断改进AI的交付方式,以提升响应速度和整体效率。

比如通过推测解码技术,较小的模型可以先进行预测,再由较大的模型快速验证,从而用更少的芯片提供更多响应。

蒸馏技术则可以利用大型模型作为教师,生成用于服务的小型高效模型(如Gemini Flash和Flash-Lite)。

不仅如此,为了减少能耗,谷歌在硬件上还采用定制化。

十多年来,他们一直从零开始设计TPU,以最大化每瓦的性能。同时,他们还协同设计AI模型与TPU,确保软件充分利用硬件潜力,硬件也能高效运行未来的AI软件。

值得一提的是,最新一代TPU Ironwood的能效比首款公开TPU高30倍,在推理任务中远超通用CPU。

接下来,就是优化空闲资源。谷歌的服务堆栈能够高效利用CPU,并根据需求近乎实时地动态调度模型,从而最大化减少TPU的空闲时间,而不是采用“设置一次、永久运行”的方式。

同时,他们的XLA ML编译器、Pallas内核和Pathways系统,使得在JAX等高级系统中表达的模型计算能够在TPU服务硬件上高效运行。

再来看谷歌的超高效数据中心,其整体平均能源使用效率(PUE)可达1.09,为业界最高效的数据中心之一。

最后在数据中心运营方面,谷歌持续增加清洁能源的使用,以实现全天候无碳运行的目标,同时努力补充办公室和数据中心平均消耗的120%淡水。

此外,他们还优化冷却系统,通过科学的流域健康评估,平衡能源、水资源和排放之间的局部权衡,从而指导冷却方式的选择,并在水资源紧张地区限制用水量。

参考链接:[1]https://x.com/JeffDean/status/1958525015722434945[2]https://cloud.google.com/blog/products/infrastructure/measuring-the-environmental-impact-of-ai-inference/

— 完 —

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小鹏汇天飞行汽车发生坠机事故据多家媒体9月16日援引消息报道,当日下午,在长春航展现场,两架小鹏汇天eVTOL(电动垂直起降器)相撞后坠机。其中一架飞行器正常降落,另一架则在着陆过程中机身受损起火,消防人员随迅速到场扑灭了明火。据现场观众透露,至少有一名乘客因此受伤,已送医就诊,暂无生命危险

发布于:北京市
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