华北电力大学丁肇豪：多主体数据中心算力-电力跨域协同优化免费下载

多主体数据中心算力 - 电力跨域协同优化丁肇豪新能源电力系统全国重点实验室 华北电力大学ECE2024华 北 电 力 大 学NORTH CINAELECTROC POWER UNVERSiTV目 录1 研究背景2 关键挑战和创新点3 模型方案4 算例分析5 结论与展望ECE2024华北电力大学NORTM CHNAELECTROC POWER UNVERSITY3.53.1 32.53 2.69 3 2.520001500100010.502015 2016 2017 2018 2019全 国 数 据 中 心 用 电 量 ( 亿 千 瓦 时 ) →ChatGPT 每天需要响应约 1 . 9 5 亿次查询请求，预计每天进行推理的耗电量为 5 6 4 兆 瓦 时，一年约消耗 2 . 06 亿干瓦时电力。据波士顿咨询公司预估，到 2030 年，仅美国数据中心的电力消耗就将达到 3 9 0 太 瓦 时，约占美国全社会用电量 7 .5% 。第 3 贡 共 2 3 页670520426.8314.522616612410002016 2017 2018 2019 2020 2021全 国 数 据 中 心 在 用 机 架 数 ( 万 架 )> 数字经济时代的到来， 数据中心已经成为支撑社会经济发展的重要新型基础设施，其能耗巨大，且占比持续增 长。> 特别是以 ChatGPT 为代表的生成式人工智能的兴起，引发了数据中心能耗的新一轮飙升。10079722800ChatGPT-4 ChatGPT-5100000500001287ChatGPT-3ECE2024华北电力大学NORTH CHNALLECTPC POWER UNVLRS/TY研究背景2020 2021 2022数 据 中 心 用 电 量 占 比 %1.94 1.78 1.86ChatGPT 模型训练能耗(MWh)500-400-3002002.43 2.353000250020227005000研究背景> 数 据 中 心 处 理 的 计 算 任 务 类 型多 样 ， 在 线 任 务 和 离 线 任 务 具 有 不 同 计 算 特 性 ， 在时 空 多 维 度展 现 出 灵 活 性 。调度后计算任务处理 完成时间离线 离线任务 任务到达时间 时间转移 截止时间■ 时间灵活性 — — 离线任务处理时间长，对数据和资源依赖性强， 异地转移难度大， 可在满足服务水平协议 (SLA) 前提下适当推迟执行。■ 空间灵活性 — — 在线任务需 要实 时 响 应，时间延迟敏感， 但 多 为轻量级计算， 可 以 在不同地理位置数据中心间转移。ECE2024数据库服务 (SQL) 大语言模型训练 机器学习华北电力大学NORTM CNALLECTPC POWER UNVERS/TY网页服务 流式计算 电商业务第 4 页共 23页南邮啤面窗ChatGPT研究背景> Cloud Orchestration 技术的发展...