AI算力提高，高能耗和难散热问题如何突破？

AIGC动态欢迎阅读

原标题：AI算力提高，高能耗和难散热问题如何突破？
关键字：电源,数据中心,功率,芯片,方案
文章来源：量子位
内容字数：5842字

内容摘要：

允中发自凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI随着AI技术的广泛应用，从智能手机到自动驾驶汽车，从智能家居到工业自动化，AI供电芯片的需求量正呈式增长。它不仅为AI系统提供稳定的电力供应，确保系统的正常运行，而且还肩负着节能减排、降低能耗的重任。
然而随着算力需求的提升，AI设备的能耗、散热等问题凸显，这无疑给AI供电芯片带来了新的挑战，如何实现高效率、低功耗、持续稳定的供电成为了业界关注的焦点。
能耗“突飞猛进”：算力比拼加速，能耗日益攀升
算力核心设备由传统的CPU向GPU的转移，不仅提升了计算效率，更使得复杂的数据处理和深度学习模型得以实现。然而，高性能往往伴随着高能耗。在追求更快计算速度的同时，GPU的能耗也在不断上升，给数据中心和服务器带来了巨大的能源压力。荷兰数据科学家Alex de Vries在专注能源研究的学术期刊《Joule》上发表的一项研究显示，按照当前趋势，到2027年，整个人工智能行业每年将消耗85至134太瓦时的电力（1太瓦时=10亿千瓦时）。
散热“力不从心”：高性能AI芯片的烫手难题
高性能的AI芯片在运行过程中会产生大量热量，如果不能及时有效地散

原文链接：AI算力提高，高能耗和难散热问题如何突破？