分析:研究人员认为，通过使用激光技术，他们可以将数据中心的能源效率提高70%至80%

　　来自中央统计局的最新数据显示，数据中心的用电量占爱尔兰总用电量的21%，超过了所有家庭住宅用电量的总和。这种消费水平给电网带来了压力，增加了电力短缺的可能性，并使爱尔兰的气候目标处于危险之中。

　　这个问题并非爱尔兰独有。英国国家电网(National Grid)的约翰?佩蒂格鲁(John Pettigrew)最近指出，“人工智能等基础技术的未来增长将意味着规模更大、能源密集型的计算基础设施”。

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　　来自RTé第一电台的“一点新闻”，2023年爱尔兰超过五分之一的电力被数据中心使用

　　对移动和wifi连接的需求不断增长:ComReg最近预测，到2028年，移动数据流量将以平均每年16.5%的速度增长。数据中心能耗的主要驱动因素之一是人工智能。由于人工智能的计算需求，爱尔兰数据中心的能源消耗预计将上升到30%。

　　当信息高速公路(或互联网)的概念在1994年英国广播公司的电视节目《明天的世界》中首次向公众介绍时，主持人认为用于信息传输的电子电缆是主要的限制。她提到，当时不可能在互联网上观看视频，她向观众展示的页面必须在拍摄前加载一段时间。然后，她解释了光通信将如何成为释放互联网全部潜力的解决方案。主持人说，用户“可以把(他们的家)变成一个巨大的互动娱乐中心。”

　　听起来是不是很熟悉?30年后，由于光纤的出现，互联网彻底改变了社会互动和工作的方式，这在很大程度上要归功于光学技术。当我们站在人工智能革命的风口浪尖上时，光学和光子学将再次让人工智能达到成熟的水平，从而显著改善我们的工作和生活方式。

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　　来自RTé Radio1的晚间辩论，爱尔兰应对人工智能的准备如何?

　　随着关于人工智能利弊的讨论不断进行，毫无疑问，它开始在我们的日常生活中变得越来越普遍。它有可能在未来几十年彻底改变社会，就像互联网自上世纪90年代以来所做的那样。

　　对大多数人来说，人工智能本质上是一种软件工具，但ChatGBT、谷歌双子座(Google Gemini)或微软的CoPilot等最新工具提供的高级人工智能功能依赖于复杂的硬件基础设施。它由大型超级计算机组成，相当于中型数据中心，可以传输和处理大量信息以生成人工智能模型。

　　以Chat GPT为例，OpenAI使用了一台拥有25000个英伟达图形处理单元(GPU)的超级计算机，每个GPU服务器的网络连接速度为每秒100千兆比特。这台超级计算机是微软专门为OpenAI的训练需求而建造的，使用了英伟达强大的数据处理器，因为它们提供了同时和并行处理多个数学计算的能力。它花了几个月的时间，50吉瓦时的能量和大约1亿美元来训练聊天GPT4，训练时间和能量消耗高度依赖于超级计算机中GPU和交换机之间的信息传输方式。

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　　在RTé Radio 1的Drivetime节目中，UCC的保罗·迪恩博士介绍了爱尔兰数据中心的大量用电量

　　为了训练新的和更复杂的人工智能模型(减少时间和能量)，英伟达和其他行业参与者正在从gpu之间的标准电气互连转向光互连，这可以同时降低能耗水平和增加容量。简而言之，通过使用光(光子)而不是电(电子)，我们可以以更低的损耗传输数量级的信息，从而降低能耗。

　　这些光互连的关键部件是产生光信息信号的激光二极管。预计到本十年末，每年可能需要10亿台激光器，以支持人工智能所需的超级计算机和数据中心对光学互连的需求。

　　DCU的研究人员正在与爱尔兰和欧盟的商业和学术合作伙伴合作，开发突破性的激光技术，以提高容量，同时减少用于训练新人工智能模型的数据中心的能耗。该团队的目标是在五年内创造出一种商业上可行的光互连解决方案，即使用光子技术部分取代电互连，也可以将数据中心的能源效率提高70%到80%。

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　　从RTé的Hot Mess播客来看，数据中心可以成为爱尔兰气候解决方案的一部分吗?

　　最近的测试表明，新技术可以在10公里的距离内以最小的损失传输数据，从单个激光源实现1太比特/秒的数据速率，从而展示了在一个结构内连接不同数据中心和gpu的潜力。相比之下，由于损耗大，电子互连只能在几厘米的距离内实现如此高速的数据传输。

　　作为这些研究计划的一部分，我们正在开发采用新型激光技术的创新光学互连，以提高数据中心使用的互连的能源效率、可靠性和容量。光学技术的可靠性至关重要，因为光源往往是此类系统中使用的所有半导体元件中最脆弱的部分。对于处理人工智能应用程序的数据中心网络，其可靠性要求明显高于标准数据中心，因为培训过程不应因一次故障而中断。

　　这些基础设施的小而基本的部分可能是下一代数字创新的关键，包括人工智能。从人工智能的基本用途到起草特定主题的文本或生成视频内容，再到开发新药配方或自动驾驶汽车等更复杂的任务，人工智能具有彻底改变社会的潜力。它的应用越来越多，令人眼花缭乱，以至于很容易忽视为这些进步提供基础的光子创新。

　　这里表达的观点是作者的观点，不代表或反映RTé的观点