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更大的人工智能模型需要更多数量的GPU，局支进风从而增加总体能源需求。例如，持油储氢Nvidia2020年的A100功耗高达400W，而2022年的H100功耗高达700W。

AIGPU变得更加饥饿人工智能数据中心功耗不断上升的主要原因是人工智能工作负载的加剧、气企人工智能GPU和人工智能处理器的进步以及其他数据中心硬件的要求不断增加。施耐德电气指出，业探体因此，整个集群需要大约31兆瓦的电力，这还不包括冷却等额外基础设施需求所需的能源。根据施耐德电气的估计，索推设训练和推理之间的分布预计将略有变化，训练消耗15%的电力，推理则占85%。

在这些人工智能工作负载中，化示训练和推理之间的分配特点是20%的功耗用于训练目的，80%分配给推理任务。使用的货架应更宽敞，范项其规格例如宽度至少为750毫米，静态承重能力大于1,800公斤。

例如，目建拥有22,000个H100GPU的集群使用大约700个机架

这表明，国家光气到2028年，人工智能可能消耗数据中心总用电量的15%至20%左右，这表明数据中心人工智能工作负载的功耗比例在五年内显着增加。在这个月里，局支进风水瓶座可以考虑对自己的财务计划进行调整，寻找更多的投资机会，或者考虑一些长期的财务目标。

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