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能耗个个击破 5G与AI的节能之战
舍弃旧有概念

【作者: 王岫晨】2020年12月08日 星期二

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随着5G与AI等新兴技术的兴起,新一代运算晶片已经跟过去有了非常大的差异,无法再以传统的思维来进行晶片设计,研发人员必须舍弃旧有的应用概念,才能打造出满足全新应用需求的运算晶片。


Arm 首席应用工程师沈纶铭指出,相较上一代的4G,5G强调的是更快的速度、更低的延迟、更多的连结数量,这些特点将引爆更多种应用与Edge Computing 的需求,介於End-Device 到云端之间的装置将越来越多。此外,在未来世界,端点装置(end-point device)也能有资讯运算能力 (Intelligence)。而除了布局在传统CPU 工作负载的效能以外,现阶段值得再多关注一个象限,也就是AI 与机器学习的表现。


击破5G网路能耗

根据GSMA智库所发表的《5G能效,绿色潮流》白皮书指出,要真正降低无线基地台能耗,就需要对5G网路能耗组成的各个部分逐个击破。基地台节能降耗的有效手段,包括更高效率的电池解决方案、更低能耗的基地台设备,更智能的AI驱动的睡眠模式,更精准的网络部署规划等。透过这些手段可实现无线基地台端到端节能降耗,并且构建一张绿色通信网路嘉惠所有使用者。


为应对全球气候变化,降低移动网络运营成本,节能降耗已成为通信行业共同的责任和使命。移动网路带给人们更优质的连接方式、更为便利的生活和更多娱乐方式,随着越来越多的人通过LTE和5G将智能手机用於视频和其他带宽需求量大的服务,在没有干预措施的情况下,功耗和能耗将会增加。作为移动网络中占比最多的部分,无线基地台也被视为能源消耗的主力。根据白皮书,2025年单用户流量将会比目前提升三倍, LTE和5G网络的部署扩张必将带来越来越大的网络能耗压力。



图一 : 人工智慧装置希??在提高效能同时也可帮助节能减碳。图为具备机器学习能力的Arm Cortex-A15处理器。(Source:Arm.com)
图一 : 人工智慧装置希??在提高效能同时也可帮助节能减碳。图为具备机器学习能力的Arm Cortex-A15处理器。(Source:Arm.com)

GSMA智库的研究主管Tim Hatt表示,能源在运营商支出中占很大的比例,占20%到40%不等。随着高效网路技术的发展和能源向可再生方向的倾斜,越来越多的电信运营商为实现碳中和并最终实现零排放而制定了宏大长远的目标。如今,很多企业都将能源和气候方面的工作视为其工作重心,而不仅仅是企业社会责任。


高效率网路

在电信领域,许多导致企业网路成本上涨的特定因素,进一步影响了通讯的工作效率。 LTE和5G升级在新兴经济体和已开发经济体(以美国和中国为首)的混合效应,将导致这些技术在2025年之前分别占有全球行动连接网路基础的60%和20%。


行动数据流量的持续增加,在2019年估计为每位用户每月6.4 GB,预计在未来五年内,每位用户的数量将成长三倍。加上频谱的成本上升,资本投资和正在进行的RAN维护与升级,使得网路营运中的节能措施成为一种必要的方式。


5G NR与上一代行动技术相比,每GB的能源效率有了显着提高。但是,新的5G应用和mmWave的采用,将需要更多的基地台站点和天线。这导致了一个新的结果:更高效率的网路前景。



图二 : 5G Massive MIMO天线阵列的功耗将非常可观。(Source:NI.com)
图二 : 5G Massive MIMO天线阵列的功耗将非常可观。(Source:NI.com)

除了减少电源通过网路阶段时的能量泄漏技术持续改进之外,还必须采取一系列措施来全面提高整个网路的效率。 其中包括:


·用户设备和装置。最终用户终端装置(主要是手机)的能耗与延长电池寿命的方法。


·应用现场的创新。新型锂电池解决方案、整流器、液体冷却、空调系统和简化现场设置等。


·RAN和网路设备的创新。AI驱动的软体支援最大化的睡眠状态,以避免RAN中不必要的能耗。


·网路规划和优化。包括淘汰2G和3G网路,以及可再生能源的长期购买策略。


对於营运商而言,最终是否能够有效减少碳排放量,取决於能否将高能效技术包装成一个涵盖所有运营面向的广泛绿色能源策略。为了达到这样目标,许多大型运营商已根据独立的科学目标计划(SBTi)来进行KPI的制订。而在逐步实现零碳排放这一更加困难和雄心勃勃的目标之前,许多营运商已经先行采取了分阶段的方法来设定减排目标,以期能先行达到碳中和状态。


AI耗能? 以AI来节能

新兴科技媒体中心也针对AI与能源效率的议题提出了看法。近年来,人工智慧热潮、人工智慧演算法、技术与应用时常成为讨论焦点。许多人工智慧装置以节省能源为出发点,随着相关技术日趋成熟,希??在提高效能的同时也可帮助节能减碳。然而,提高效能与能源的使用量,两者如何权衡实为关键。同时,计算中心的数据及运算工作随着科技潮流逐渐增加,这些大量的能源及电力需求,都将成为人工智慧所产生的隐形社会成本。


新兴科技媒体中心认为,广泛使用AI来节能的趋势正在发展,现阶段一般企业仅利用AI演算法取代一些操作行为,尚未大量用於节能。其实AI可以有效帮助能源管理,例如学习人的用电习惯,或是国外企业大楼节能的案例,帮助减少生活中的电力浪费。除此之外,电力传输和调度也十分耗电且需要时间,依靠AI预测的功能也可协助处理传输及调度问题。甚至运用边缘运算将传输的资料做前处理,有价值的资料才输送至後端,也可以节省整体能耗。这些案例多数有示范模型及技术,尚待实际应用的评估。


结语

虽然整体而言使用AI会消耗电力,但若能够运用AI结合智慧电网等管理技术应用在家庭的节电上,让公众看见生活中电费确实下降,或许AI帮助节能的方式可更普及化,在未来达到能源消耗与节省的平衡点。


在研究层面,为了省电而研发低耗电的电路,但其他周边辅助电路可能为此耗更多电能,或是耗费电力在资料搜集却无法有效运用解决真实事业的问题,也是应该检视及反思的问题。


**刊头图(source:energystorage.org)


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