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WEKA 重塑数据基础设施:助推可持续 AI 的未来
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WEKA 重塑数据基础设施:助推可持续 AI 的未来

随着 AI 技术的迅猛发展,虽然它带来了前所未有的创新能力,但也给全球环境带来了严峻的挑战。我们必须认识到,如果不采取有效的可持续性措施,AI 的能源消耗将迅速攀升,威胁我们在碳中和领域取得的成果。

AI 技术的崛起对环境的挑战

可持续发展意味着在满足当代需求的同时,不损害后代满足其需求的能力。然而,AI 的崛起正在快速消耗全球的能源资源。研究表明,到 2025 年,如果没有实施 AI 的可持续性措施,AI 的能源消耗将超过人类劳动力,严重削弱我们在减少碳排放方面取得的进展。

能源消耗和冷却需求的增加

预计到2030年,全球数据中心的能源消耗将占全球能源的8%。AI 本身将消耗全球4%的电力,相当于阿根廷一年的用电量。每个 AI 数据中心的耗电量相当于一个小城市。

AI 对能源消耗和冷却需求的增加

即使在今天,数据中心的用电量已经占全球总用电量的1.5%。


目前全球有超过2700个数据中心,但这只是未来数据中心扩展的冰山一角。亚马逊计划投资78亿美元扩展其数据中心业务,谷歌计划投入17亿美元,微软则计划投资10亿美元。显然,各大公司都将 AI 视为未来发展的核心,这无疑会对全球能源供应带来巨大压力。

水资源消耗的挑战

不仅是电力,AI 数据中心的运营也对水资源造成了极大的压力。以谷歌为例,其数据中心在 2021 年使用了 42 亿加仑的水,而这一数字在 2022 年增长到了 50 亿加仑。同时,微软的数据中心从 2021 年到 2022 年的用水量增加了 34%。这些数字表明,AI 的发展正在对宝贵的水资源产生深远的影响。

  • 42亿加仑:谷歌在 2021 年用水量

  • 50亿加仑:谷歌在 2022 年用水量

  • 34%:微软数据中心用水量从2021 年到 2022 年间增长了34%

性能瓶颈与环境负担

传统的数据架构往往会导致数据处理过程中的延迟和瓶颈,进一步加剧了环境问题。GPU 作为 AI 处理的核心部件,需要庞大的数据流来驱动它们,能耗极高,碳排放严重。令人惊讶的是,在传统架构下,GPU 约有 70% 的时间处于等待数据的闲置状态,即使在这种状态下,它们仍在消耗大量能源并排放温室气体。

数据管理中的过度能耗与碳排放

在数据管理中,有三个关键因素会导致过度的能耗和碳排放:

  • 孤立的应用程序:各个系统间的数据无法有效共享,导致资源浪费。

  • 频繁的数据传输:数据在不同系统间频繁移动,增加了不必要的能源消耗。

  • 环境的过度配置:为了满足性能要求,系统往往配置过度,造成了额外的资源消耗。

潮流正在改变

尽管这些挑战依然严峻,但我们已经看到行业对可持续 AI 的关注逐渐增加。研究表明,从 2000 年到 2022 年,与“可持续 AI”相关的研究出版物数量迅速增长,从每年不到 100 篇增加到接近 2000 篇。这表明,越来越多的组织正在意识到 AI 对环境的影响,并采取措施来应对这些挑战。


与“可持续 AI”相关的关键词在研究中出现得越来越频繁:

  • 2000-2006 年:每年不到 100 篇相关出版

  • 2017 年:每年 200 篇相关出版物

  • 2022年:每年接近 2000 篇出版物

与“可持续 AI”相关的关键词在研究中出现得越来越频繁

根据统计数据:

  • 68% 的组织关注 AI 和机器学习(AI/ML)对能源消耗和碳足迹的影响

  • 45% 的组织正在评估其 IT 基础设施对环境的影响

  • 30% 的组织已经开始实施能够带来显著环境影响的正式计划

  • 74% 的组织关注 AI 和机器学习(AI/ML)对能源消耗和碳足迹的影响

  • 45% 的组织正在利用创新技术监控当前的碳足迹

WEKA 推动可持续 AI 创新

面对这些挑战,WEKA 提出了创新性的解决方案。WEKA® 数据平台通过其先进的高速软件架构,优化数据处理流程,减少了传统架构中常见的性能瓶颈和资源浪费。WEKA 不仅提高了 AI/ML 和高性能计算 (HPC) 的效率,还减少了整体数据基础设施的占用,极大地降低了环境负担。

WEKA如何促进可持续数据管理?

  • 减少数据占用

  • 减少碳足迹

  • 优化 GPU


WEKA 数据平台是一个零拷贝、零调优的解决方案。这意味着数据只需存储一次,避免了数据在不同系统间的重复存储和传输,从而减少了系统闲置和等待时间,节约了大量能源。

显著的环境效益

通过采用 WEKA,企业不仅能够显著提升其 AI 和数据处理能力,还能有效减少对环境的负面影响。WEKA 的高效数据平台通过优化数据管理流程,大幅降低碳排放和能源消耗,实现了可持续发展与技术创新的深度融合。


例如,与传统架构相比,WEKA 平台每处理 1 PB 数据,可减少 260 吨二氧化碳的排放量。AI/ML 堆栈效率提升 10 到 50 倍,显著减少了 GPU 的年度能耗。此外,数据基础设施的占用减少了 4 到 7 倍,GPU 的运行效率提升了 20 倍,进一步降低了资源消耗。在实际应用中,典型的 WEKA 用户在其生命周期内处理超过 7 PB 数据时,可能会减少多达 1820 吨的 CO2e 排放。通过这些卓越的环境效益,WEKA 成为企业在推动技术进步的同时实现可持续发展的理想选择。

  • 260吨:与传统架构相比,每处理 1 PB 数据可减少 260 吨二氧化碳排放

  • 10x-50x:AI/ML 的堆栈效率提升 10 到 50 倍,显著降低 GPU 年度能耗

  • 4x-7x:通过减少数据拷贝和利用云弹性,数据基础设施占用可减少4到 7倍

  • 20x:GPU 运行效率提升20倍,进一步降低资源消耗

  • 7x-8.4x:读取数据效率提升7倍,占用空间减少7倍,能耗降低至原来的8.4倍

  • 10x-12x:写入数据效率提升10倍,占用空间减少10倍,能耗降低至原来的12倍

  • 1,820吨CO2e:对于一个典型的 WEKA 用户来说,在整个使用周期中处理超过 7PB 数据时,可能减少1820吨的CO2e排放

WEKA 重塑数据基础设施:助推可持续 AI 的未来

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