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脑启发算法可大幅降低AI能耗
普渡大学和佐治亚理工学院研究人员提出采用脑启发算法构建AI计算机架构的新方法。研究显示，传统冯·诺依曼架构中处理器与内存分离造成数据传输瓶颈，随着AI模型规模四年内增长5000倍，能耗问题日益严重。研究团队建议采用脉冲神经网络和存内计算技术，将处理和存储功能集成，突破"内存墙"限制，显著降低AI模型能耗，使AI设备更适用于医疗、交通和无人机等实际应用场景。
数据中心能耗需求将在2030年飙升，AI增长加速推动
Gartner预测，人工智能需求激增正推动全球数据中心市场增长，对全球电力供需模式产生双重影响。数据中心电力需求今年将增长16%，到2030年将翻倍。预计2025年全球数据中心电力消耗将达448太瓦时，2030年升至980太瓦时。AI优化服务器今年将占数据中心总功耗的21%，2030年将升至44%。美国和中国将占全球数据中心电力需求的三分之二以上。
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