数据中心会产生热量,数据中心以外的许多地方都需要热量,但遗憾的是,数据中心产生的大部分多余热量永远不会到达这些地方。
这就提出了一个问题:数据中心可以如何处理多余的热量?是否有实用的方法来重新利用这些热量,而不是将其释放到周围环境中?
下面,让我们通过讨论充分利用数据中心多余热量的策略来进行探索这个问题。
数据中心过热通常会发生什么情况
在大多数数据中心,服务器和其他设备产生的多余热量,其最终目的地非常简单:热量最终通过某种类型的冷却系统(例如冷空气或液体冷却)消散,并分散到周围环境中。
毕竟,如果将冷空气或水泵入数据中心,并不会导致热量消失。你只是把它移到外面去了——对于任何感受到室外空调压缩机热量输出的人来说,这一事实都是显而易见的。
当然,数据中心的热量通常只是被泵入环境中,这一事实令人遗憾,因为这意味着数据中心的所有多余热量都被浪费了。可以说,捕获和再利用这些热量,就可以让这些热量获得第二次生命,从而显着提高数据中心的可持续性。
例如,这些热量可以被用于为建筑物供暖——北欧国家的数据中心运营商已经这样做有一段时间了。
数据中心热能再利用的挑战
然而,将数据中心的热量输送到其他建筑物是例外,而不是规则。一般来说,重复利用数据中心的热量通常并不是一件容易的事情。数据中心通常(但并非总是)位于人口稀少的偏远地区,这意味着附近建筑物对热量的需求通常很少,而长距离输送热量以使其到达人口中心的成本高昂且效率低下。
如果向建筑物共享热量分配的基础设施已经存在(就像许多北欧城市一样),那么将数据中心的热量重新用于其他建筑物可能就是很有意义的。但在大多数其他地区,从头开始建设新的热量分配基础设施并不现实。
重复利用数据中心热量的创造性方法
但还有一些其他方法可以重新利用数据中心多余的热量,以下就是一些具有创造性但仍在可行性范围内的方法。
农业
典型的数据中心周围可能没有很多人居住,但通常有大量的开放土地。把多余的热量从数据中心泵送到这片土地上,可以将土地用于农业用途,包括在环境温度不足以支持农作物或牲畜的季节。
例如,来自数据中心的热量可以使得寒冷气候下冬季种植农产品的温室变暖,或者可以用于加热农民养鱼的池塘。
工厂
工厂是数据中心多余热量可能很有利用价值的另一个场所。如果来自数据中心的热量能够在附近的制造工厂中集中足够的量,那么就可以帮助为窑炉和熔炉提供动力,否则这些窑炉和熔炉必须直接从燃料中获取热量——在许多情况下,这些燃料都是不可再生能源。
烘干
去除材料中的水分是另一种制造活动,在这个过程中热量是非常有用的。在这种情况下,数据中心的热量可以用于干燥木材或降低加工食品的水分含量以延长保质期等目的。
发电
来自数据中心的热量可以为热电发电机提供动力,将热能转化为电能。
这里有一个挑战,就是在转换过程中损失的能量几乎可以忽略不计,因此并非所有热量都可以被有效地重新利用起来。但最大的优点是,一旦发电,你就可以使用电线非常有效地长距离传输——因此,通过数据中心多余的热量发电是在远离数据中心地方提供热量的一种方法。或者你可以重复使用这些热量为那些总是需要电力的数据中心本身供电。
结论:利用数据中心热量的创新方法
迄今为止,对上述数据中心热量再利用的实验还很少,但想象一下这些策略的可行性并不特别困难,不需要任何特殊或昂贵的技术。
所有这一切最终要归结为创造性地思考如何更好地利用数据中心产生的热量——如果越来越多的数据中心运营商想要减少数据中心设施的碳足迹,他们就应该优先考虑这一目标。
好文章,需要你的鼓励
这项研究介绍了VisCoder,一个经过专门微调的大语言模型,用于生成可执行的Python可视化代码。研究团队创建了包含20万样本的VisCode-200K数据集,结合了可执行代码示例和多轮修正对话。在PandasPlotBench基准测试中,VisCoder显著优于同等规模的开源模型,甚至在某些方面超越了GPT-4o-mini。研究还引入了自我调试评估模式,证明了反馈驱动学习对提高代码可执行性和视觉准确性的重要性。
这项研究提出了"适应再连续学习"(ACL)框架,一种创新的方法解决预训练模型在连续学习中的稳定性-可塑性困境。通过在学习新任务前先对模型进行适应性调整,ACL使模型既能更好地学习新知识(提高可塑性),又能保留已有知识(维持稳定性)。实验证明,该框架能显著提升各种连续学习方法的性能,为解决人工智能系统中的"灾难性遗忘"问题提供了有效途径。
这篇研究首次关注了CLIP模型文本编码器的对抗鲁棒性问题,提出了LEAF方法(Levenshtein高效对抗性微调)来增强文本编码器的稳健性。实验表明,LEAF显著提高了模型在面对文本扰动时的性能,在AG-News数据集上将对抗准确率从44.5%提升至63.3%。当集成到Stable Diffusion等文本到图像生成模型中时,LEAF显著提高了对抗噪声下的生成质量;在多模态检索任务中,它平均提高了10个百分点的召回率。此外,LEAF还增强了模型的可解释性,使文本嵌入的反演更加准确。
BenchHub是由韩国KAIST和Yonsei大学研究团队开发的统一评估平台,整合了38个基准中的30万个问题,按技能、学科和目标类型进行精细分类。研究显示现有评估基准存在领域分布偏差,而BenchHub通过自动分类系统和用户友好界面,让用户能根据特定需求筛选评估数据。实验证明模型在不同领域的排名差异巨大,强调了定制化评估的重要性。该平台支持多语言扩展和领域特化,为研究人员和开发者提供了灵活评估大语言模型的强大工具。