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够21万人喝一辈子的水 还不够谷歌服务器用7个月

百科编辑5个月前 (10-08)热点67

去年一年,谷歌花掉了大概一个半西湖的水量。差评君翻了翻报告,发现罪魁祸首的矛头,指向了数据中心。

那这些数据中心为什么这么耗水?今天就来跟大家聊聊,那些互联网巨头们都是怎么给服务器散热的。

有什么办法,能把杭州西湖的水给用完?

这是杭州西湖,三面环山,面积约6.39平方千米,南北长约3.2千米,东西宽约2.8千米,水体容量约为1429万立方米。

够21万人喝一辈子的水 还不够谷歌服务器用7个月

这个水量能装满3810个水立方,能装满250亿瓶农夫山泉,如果一天喝4瓶的话,可以给214041个人从刚出生,一口气喝到80岁。

这些西湖水能装满我的泪,但是不够谷歌用7个月。

大家好,这里是被AI抢走了农夫山泉的差评君,前段时间,谷歌发布了2023年环境报告。里面的一项离谱的数据,立马引发的大伙们的关注。去年一年,谷歌花掉了56亿加仑水,换算过来就2545万立方米,这个水量,大概能装满一个半西湖。

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当然整这么多水,肯定不是跑去搞什么“谷歌冰泉”“微软山泉有点咸”这类玩意儿了。

差评君翻了翻报告,发现罪魁祸首的矛头,指向了数据中心。这些水,大都被用去给数据中心散热了.而且不单单是谷歌一枝独秀,包括微软、亚马逊等等科技巨头,也一个个都是耗水大户。是的,数据中心散热这件事儿,真的是太耗水了。。。

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其实在早些年,不少数据中心散热靠的并不是水,而直接用电,给服务器吹空调。就拿咱们自己为例,像是2021年,全国数据中心总耗电量就高达2166亿度,约占全国总耗电量的2.6%。

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看起来好像有些多,但是要是能物超所值,全用在数据处理和存储上也不错。但问题就是,有不少电用来做“无用功”了。

目前来说,最大头的“无用功”就是散热。毕竟咱们还没有点出超导技能树,数据中心又全年无休,发热量巨大。

为了让仪器能够在合适的环境下正常工作,就得大空调、大电扇嘎嘎上,自然就费电了。据统计,数据中心6成的成本都花在电费上,而这电费里的4成多又得花在散热里。

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所以为了省下这笔散热的钱呢,最好的方法就是尽可能地白嫖。于是我们就看到,各个企业绞尽脑汁。大家想的第一个方法就是“哪儿凉快去哪儿呆着”。2014年时,腾讯就搁贵州凿出47万平“七星洞”用来当数据中心。

2017年,华为在贵安新区造了个云上屯,用来当华为云数据中心。2018年,苹果的iCloud数据也摇身一变成了“云上贵州”。

大家集体跑去贵州,一方面是贵州地价便宜、空气清洁、水电资源丰富,电费便宜,政策上也有不少相关的优惠。另一方面就是贵州四季如春的环境足够凉快和稳定,外界环境和数据中心本身的温差就足够大了,更有利于散热。

比起国内这些往贵州跑,国外的大厂们更狠,Facebook早在2013年就在北极圈外的小镇,建立了自己的数据中心。

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除了往更凉快的地方去,数据中心本身也不断尝试新的散热方式。在这个进化的过程中,数据中心的散热也从很耗电,转变成了更耗水。前面说的,空调冷却系统因为需要大量的电给冷凝剂降温,所以这几年因为太费电逐渐被淘汰了。

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那有没有一种办法,不用费电就有利于散热,同时还能白嫖呢?没错,就是用水。相较传统空调来说,蒸发冷却机只靠外界水来降温,不需要用电来降温冷凝剂,所以可以大幅度减少耗电量。但代价就是用水量猛增。不过相对电来说,水总是更便宜的那个,所以大家普遍都开始选蒸发冷却机。

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除了蒸发冷却机,为了提高散热效率,还有公司直接给数据中心用上了液冷散热。说到液冷散热,差友们就不困了,毕竟家里那台4090带RGB灯带的水冷散热,可不是吃干饭的。但在数据中心里,水冷散热还要更夸张。

看起来就有点像北京根服务器。像阿里在千岛湖的数据中心,设备虽然都泡在特制的冷却液里用于快速散热,但这些液体最终还是需要靠大量湖水来进行冷却。用千岛湖深层水源进行散热。等等,千岛湖?那我们买的农夫山泉,岂不就是...

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除了阿里云以外,在数据中心省电这一环还有高手。最绝的当属微软,他们在2018年的时候,就把“北方群岛”服务器扔到了大西洋海底,利用海水潮汐进行水冷散热。

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而且建起来也省事,需要的电源备份也会比之前的要少。以前的空调散热,电源备份还需要驱动空调,而换成了液冷之后这部分就不用担心了。这种法子在水资源比较充分的地方整倒还方便,省电又省事。

但是这个世界上,水资源从来都不是平衡的。如果在一些缺水的地方还这样整,那不就是缺了大德么?虽然被蒸发了的水蒸气最终还会回到大气循环当中,但是等这些水蒸气回流到当地水里,需要的时间可一点也不少。这一点在我国就保护的很好,在水资源缺乏的内蒙古地区就指名道姓发文决定:“辖区内大数据企业一律禁止使用地下水冷却降温。”

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但是在美国的某些缺水地区,这服务器的耗水就整出了不少问题来。大家都知道,最近这几年美国一直闹旱灾,然后几个大厂又在疯狂新建数据中心,其中不少就建在亚利桑那州。为啥会选这地方建这数据中心呢,这可不是瞎选的啊。首先这玩意紧挨着搞科技的加州,而且工业电费还比加州便宜不少。

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再加上沙漠地区地皮也不贵,在这建数据中心能省不少钱。而且这些地区的政府,为了让这些数据中心来安家,也会在税收上做不少政策优惠,有时候还会签协议优先保证水量供应。本来一切也都好好的,亚利桑那洲虽然非常干旱,但是科罗拉多河从中流过,靠着原本的地下水一起凑合凑合还够用。但问题是最近,科罗拉多河也开始缺水了,地主家也没有余粮啊。

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几个因素一叠加,事情就麻烦了。比如谷歌在亚利桑那州的梅萨建立数据中心时,就和当地政府签了一份协议,梅萨要“优先”保证谷歌每天能有足够的水进行散热。

这对于水资源本来就不富裕梅萨来说,已经影响到当地生态系统,甚至人类的生活用水了。类似的还有亚利桑那州政府,因为供水给数据中心,被迫停了城市基建,还被美国联邦政府教训:“少用点河水”。

而在达尔斯,谷歌3座数据中心的年耗水量,已经将近达到了它市年总用水量的三分之一,被当地媒体一路追着咬。至于建立大型循环设备,让水蒸气能循环利用的方法也不是没人提过,但是由于建设成本太高、维护成本遥遥无期、又费钱费电等方面原因,基本也都搁置了。

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好在这会儿随着越来越多的人关注的到这些乱用水的厂商。各个大厂也是也不得不服软,开始优化自家散热设备,给公众画大饼。像谷歌承诺到2030年时,无论是东水西调,还是投资海水净化设施,反正自己用了多少水,就得整出120%的水来回报。微软则是承诺到2024年,将全球数据中心蒸发冷却系统的用水量减少95%,到2030年将实现“水中和(全球范围内补充的水量将超过其消耗的水量)”。

只不过,他们的承诺完成进展实在堪忧,根据谷歌自己的报告,目前其补充量仅做到了6%。为什么呢,可能还得怪ChatGPT。随着生成式大模型的爆火,这水资源耗得越来越多了。按照加州大学副教授ShaoleiRen的说法,谷歌用水量比去年足足多了20%,很巧的是,这一年谷歌的算力也长了20%。

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所以他们主动思考、大胆假设、冷静分析——是因为在AI军备竞赛,才会让数据中心耗水更多。也不光是谷歌家AI费水,根据美国加州大学河滨分校的一项研究发现,ChatGPT为代表的语言大模型的用水量就是很多。

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据他们测算,OpenAI光是训练个GPT-3就用掉了70万升水,更不要说数据量更大的GPT-4。而且除了训练阶段,后续的使用也特别费水,和GPT们随便聊个三五十句,就得消耗一瓶农夫山泉的水。

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眼下AI热潮仍在继续,大家的AI竞争只会越来越激烈,数据中心的作用只会越来越大。

所以差评君觉得,这数据中心的散热现状,多半又得来一波大升级了。而无论是国内,还是国外的科技大厂们,在建时,也关注一下水资源等相关的问题。

不然在AI抢走人类工作之前,一些人赖以生存的水,可能先被AI抢走了。

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