超级电容器能否拯救 AI？——解决AI电力需求难题
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超级电容器能否拯救 AI？
大型 AI 工作负载中的电力峰值可能会对电网造成威胁。 Dina Genkina 6 小时前 阅读需 3 分钟
Dina Genkina 是 IEEE Spectrum 的计算和硬件编辑。
为了应对 AI 带来的秒级电力需求波动，数据中心正在增加超级电容器组。
Siemens Energy
在英国，电力供应商 National Grid 每次在足球比赛（或其他任何广泛观看的电视节目）直播时都会面临一个 难题：中场休息或广告时段，大量观众会同时打开电热水壶。 这种英国特色的协调活动会给电网带来压力，导致需求激增，有时甚至达到数千兆瓦。
在 AI training 中，类似的现象每秒都可能发生。由于训练是在数千个 GPUs 组成的庞大 data centers 中同步进行的，并且每一代 GPU 消耗的功率都在不断增加，因此计算的每一步都对应着巨大的能量峰值。现在，至少有三家公司正在推出解决方案，以平滑电网所承受的负载：在这些数据中心增加 banks 的大型 capacitors，即所谓的 supercapacitors。
电力设备供应商 Eaton 的副总裁兼数据中心首席架构师 Joshua Buzzell 表示：“当你有所有这些 GPU 集群，并且它们都连接在同一个工作负载中时，它们会同时打开和关闭。这是一个根本性的转变。”
这些协调的峰值可能会给 power grid 带来压力，而且这个问题在不久的将来可能会变得更糟。“我们试图解决的问题是，语言模型可能比现在存在的模型大 10 到 20 倍，甚至 100 倍，”Buzzell 说。
AI 工作负载有时会在短时间内使用大量电力，导致电网看到剧烈波动的负载（蓝色）。supercapacitors 组可以在短时间内储存能量（紫色），补偿 AI 的电力峰值，从而在电网上产生更平滑的电力需求（红色）。Siemens Energy
一种解决方案是依靠备用 power supplies 和 batteries 来充电和放电，从而快速提供额外的电力。然而，就像手机电池在多次充电循环后会退化一样，lithium-ion batteries 在以如此高的速率充电和放电时会迅速退化。
另一种解决方案是虚拟计算，在没有峰值时运行，以平滑需求。这使得电网看到一致的负载，但也浪费了能源进行不必要的工作。
用于 AI Power Management 的超级电容器
几家公司正在推出一种使用超级电容器组的新解决方案。超级电容器有两个平行板，就像普通电容器一样。但它们在板之间也有一个电解质层，类似于电池。然而，虽然电池以化学方式储存能量，但超级电容器以静电方式储存能量，而无需发生反应。这使得它们能够快速充电和放电，在短时间内提供电力备份，而不会随着时间的推移而显着退化。Siemens Energy 正在销售 E-statcom，这是一种 supercapacitor 组，可以并联连接到整个数据中心的负载上。它们可以在毫秒级的时间尺度上充电和放电，每个单元可以循环高达 75 兆瓦的功率，并承诺持续 12 到 20 年。该公司目前正在数据中心领域寻找客户。
Eaton 正在销售 XLHV（以及其他配置），这是一种超级电容器组，其大小与服务器机架的单个单元（156 毫米 x 485 毫米 x 605 毫米深）相同。一个单元可以动态提供高达 420 千瓦的功率，并且也可以持续长达 20 年。其中一些产品已经部署在数据中心。
Delta Electronics 正在销售 Power Capacitance Shelf，这是一种 1 个机架单元大小的 lithium-ion 电容器组，能够支持 15 千瓦的负载长达 5 秒。“Delta Electronics 选择的电容器介于超级电容器和锂电池之间，”Eaton 的超级电容器全球产品经理 Jason Lee 说。
这些和其他此类产品可以帮助平滑电网上的负载波动。“这是成为一个优秀的电网公民的一部分，”Lee 说。“因此，我们可以消除所有脉冲和低点，并将这些脉冲平滑到公用事业公司提供或多或少平均功率的水平，而不是看到所有这些波动都返回到电网。”
当过渡到 renewables 时，这一点尤其重要。太阳能和 wind power 的电力供应比 oil and gas 更具可变性，具体取决于天气和其他因素。这意味着根据变化的负载来增加或减少电力供应并不总是那么容易。可预测的负载可以更好地进行规划和配置，这使得实施某种平滑机制尤为重要。
然而，Lee 指出，这并非万能药。超级电容器“有一个利基市场。 它们不会在所有地方取代电池。但是这些短期事件[如 AI 电力爆发]，是超级电容器的理想应用。”
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