清流十月，静水深流
06-18
在AI技术进步的道路上，水资源不幸成为牺牲品。
谷歌近期公布的数据显示，该公司每年总共消耗56亿加仑的水，其中约52亿加仑用于该公司的数据中心，比往年增加了20%。
可能很多人对于这个用水量还不太了解。
首先，一加仑水等于3.0升。
因此，56亿加仑水约等于10,000立方米水，相当于奥林匹克标准游泳池约10,000升的水体积（注：一个奥林匹克标准游泳池约为10,000升）。
那么为什么谷歌的数据中心要用这么多水呢？答案并不难找到。
数据中心本身承载着数据信息的传输、显示、计算、存储等功能。
为了避免百万级集成服务器出现故障，散热成为了需要关注的“麻烦”。
冷却数据中心最常见的方法是蒸发和通风。
蒸发更容易理解。
意味着冷却水蒸发汽化，间接带走服务器产生的热量。
这是水冷数据中心耗水的主要部分之一。
除了蒸发损失水外，数据中心定期清洁冷却系统，也会消耗一定量的水。
此外，与以往不同的是，训练AI也成为近年来数据中心耗水的“罪魁祸首”之一。
作为Google Bard聊天机器人的新底层模型，(LLM) PaLM 2需要经过高强度的预训练才能达到效果。
参数越多，性能越好。
公开信息显示，PaLM 2 接受了 3.6 万亿个代币的训练。
相比之下，上一代PaLM仅接受了1亿个令牌的训练。
无独有偶，正如加州大学副教授任绍雷所说：“用水量增加20%，与谷歌算力的增长大致吻合，而谷歌算力的增长主要是由人工智能驱动的。
”确实，如此巨大的训练量也意味着需要更强的算力中心。
为了让这数千张显卡能够稳定、安全地提供计算能力，还必须配备蒸发冷却装置，使空间保持在理想的温度。
原理也类似，就是利用蒸发水来散热，但是需要大量的清水来运转，而且在循环过程中，有1%-2%的水被风吹走，细水雾。
根据能量循环定理，随着时间的推移，自然造成了水资源的巨大消耗。
科罗拉多大学和德克萨斯大学的研究人员还在预印本论文中发布了训练人工智能的用水量估算。
结果发现，训练GPT-3所需的清洁水量相当于填满核反应堆冷却塔所需的水量（一些大型核反应堆可能需要数千万至数亿加仑的水）。
ChatGPT（GPT-3推出后）每与用户交流25-50个问题就必须“喝”一瓶水来降温。
这些水资源往往是可以作为“饮用水”的淡水。
考虑到当地的水资源压力，谷歌在最新报告中表示，过去一年消耗的 56 亿加仑水中，82% 来自水资源压力较小的地区。
但显然，这些大型模型背后的公司并不总是能做出最环保的选择。
对于剩下的18%，谷歌含糊地表示正在“探索新的合作伙伴关系和机会”。
值得注意的是，如果放眼全球，随着全球大规模“军备竞赛”日趋激烈，数据中心水资源也以难以想象的速度消耗。
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