Improving AI Efficiency in Data Centres by Power Dynamic Response
作者: Andrea Marinoni, Sai Shivareddy, Pietro Lio', Weisi Lin, Erik Cambria, Clare Grey
分类: cs.AI, cs.AR, cs.DC
发布日期: 2025-10-13
💡 一句话要点
提出动态电源响应方法，提升AI数据中心能效与可持续性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: AI数据中心 电力管理 动态电源响应 能源效率 可持续发展
📋 核心要点
- AI数据中心功耗巨大，传统电力管理方法难以兼顾效率与可持续性，对环境造成压力。
- 论文提出动态电源响应方法，使部分输入电力具有动态性，以适应AI计算的波动性需求。
- 通过分析全球数据，量化了被动和主动设备的性能，验证了该方法在能效和成本方面的优势。
📝 摘要（中文）
近年来，人工智能的快速发展，特别是大型语言模型和基础模型的出现，对算力提出了更高的要求。可靠的电力基础设施是充分发挥人工智能潜力的基础。然而，AI数据中心对电力需求巨大，使得其电力管理问题成为关注焦点，尤其是在环境和可持续发展方面。本文研究了一种基于创新方法的AI数据中心电力管理解决方案的能力和局限性，即让部分输入电力像数据计算功能所使用的电力一样具有动态性。通过分析来自全球多个数据平台的电力趋势，量化并比较了被动和主动设备的计算增益、能源效率、资本支出降低和管理成本。这种策略代表了AI数据中心电力管理的一个范式转变，有潜力显著提高AI超大规模应用的可持续性，并提升其在环境、金融和社会领域的影响。
🔬 方法详解
问题定义：AI数据中心面临着日益增长的电力需求，传统的电力管理方法难以有效应对AI计算负载的动态变化，导致能源浪费和运营成本增加。现有方法通常采用静态的电力供应策略，无法根据实际计算需求进行灵活调整，从而降低了能源利用率，并对环境造成了更大的压力。
核心思路：论文的核心思路是将部分输入电力设计为动态可调，使其能够像数据计算功能所使用的电力一样，根据实际的计算负载进行灵活调整。这种动态电源响应方法旨在通过更精确地匹配电力供应与计算需求，从而提高能源利用率，降低能源浪费，并最终实现AI数据中心的可持续发展。
技术框架：论文通过分析来自全球多个数据平台的电力趋势数据，对被动和主动设备的性能进行了量化和比较。具体的技术框架包括：数据采集与分析模块，用于收集和分析AI数据中心的电力消耗数据；动态电源管理模块，用于实现对输入电力的动态调整；性能评估模块，用于评估不同电源管理策略的计算增益、能源效率、资本支出和管理成本。
关键创新：论文的关键创新在于提出了动态电源响应的概念，并将其应用于AI数据中心的电力管理。与传统的静态电源管理方法相比，动态电源响应能够更好地适应AI计算负载的动态变化，从而提高能源利用率，降低能源浪费，并实现更可持续的AI数据中心运营。
关键设计：论文中涉及的关键设计包括：动态电源的控制策略，例如如何根据计算负载的变化来调整输入电力；被动和主动设备的选型和配置，以实现最佳的性能和成本效益；以及性能评估指标的选择，例如计算增益、能源效率、资本支出和管理成本等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过分析全球多个数据平台的电力趋势数据，量化并比较了被动和主动设备的性能。结果表明，动态电源响应方法能够显著提高能源效率，降低资本支出和管理成本。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示，为AI数据中心电力管理提供了有价值的参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种规模的AI数据中心，特别是对能效和可持续性有较高要求的超大规模数据中心。通过采用动态电源响应方法，数据中心可以显著降低能源消耗和运营成本，同时减少对环境的影响。此外，该方法还可以促进AI技术的更广泛应用，并推动AI产业的可持续发展。
📄 摘要（原文）
The steady growth of artificial intelligence (AI) has accelerated in the recent years, facilitated by the development of sophisticated models such as large language models and foundation models. Ensuring robust and reliable power infrastructures is fundamental to take advantage of the full potential of AI. However, AI data centres are extremely hungry for power, putting the problem of their power management in the spotlight, especially with respect to their impact on environment and sustainable development. In this work, we investigate the capacity and limits of solutions based on an innovative approach for the power management of AI data centres, i.e., making part of the input power as dynamic as the power used for data-computing functions. The performance of passive and active devices are quantified and compared in terms of computational gain, energy efficiency, reduction of capital expenditure, and management costs by analysing power trends from multiple data platforms worldwide. This strategy, which identifies a paradigm shift in the AI data centre power management, has the potential to strongly improve the sustainability of AI hyperscalers, enhancing their footprint on environmental, financial, and societal fields.