論文の概要: The Unseen AI Disruptions for Power Grids: LLM-Induced Transients
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11416v1
- Date: Mon, 9 Sep 2024 05:22:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-22 21:12:27.968396
- Title: The Unseen AI Disruptions for Power Grids: LLM-Induced Transients
- Title（参考訳）: 電力グリッドの目に見えないAI破壊: LLMによる過渡性
- Authors: Yuzhuo Li, Mariam Mughees, Yize Chen, Yunwei Ryan Li,
- Abstract要約: AIインフラストラクチャは、超低慣性、シャープなパワーサージとディップ、ピーク時のパワー比を特徴としている。
これらの目に見えない特徴は、AIを非常にユニークな負荷にし、電力グリッドの信頼性とレジリエンスに脅威をもたらす。
本稿では、AI電力消費の規模を調査し、様々なシナリオにおけるAI過渡行動を分析し、AIワークロードの振る舞いを記述するための高レベルな数学的モデルを開発し、既存の電力網にもたらす可能性のある課題と機会について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5749787074942511
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent breakthroughs of large language models (LLMs) have exhibited superior capability across major industries and stimulated multi-hundred-billion-dollar investment in AI-centric data centers in the next 3-5 years. This, in turn, bring the increasing concerns on sustainability and AI-related energy usage. However, there is a largely overlooked issue as challenging and critical as AI model and infrastructure efficiency: the disruptive dynamic power consumption behaviour. With fast, transient dynamics, AI infrastructure features ultra-low inertia, sharp power surge and dip, and a significant peak-idle power ratio. The power scale covers from several hundred watts to megawatts, even to gigawatts. These never-seen-before characteristics make AI a very unique load and pose threats to the power grid reliability and resilience. To reveal this hidden problem, this paper examines the scale of AI power consumption, analyzes AI transient behaviour in various scenarios, develops high-level mathematical models to depict AI workload behaviour and discusses the multifaceted challenges and opportunities they potentially bring to existing power grids. Observing the rapidly evolving machine learning (ML) and AI technologies, this work emphasizes the critical need for interdisciplinary approaches to ensure reliable and sustainable AI infrastructure development, and provides a starting point for researchers and practitioners to tackle such challenges.
- Abstract（参考訳）: 近年の大規模言語モデル(LLM)のブレークスルーは、主要な産業で優れた能力を示し、今後3～5年間でAI中心のデータセンターに数百億ドルの投資を刺激している。
これにより、持続可能性やAI関連のエネルギー使用に対する懸念が高まる。
しかし、AIモデルとインフラストラクチャの効率が破壊的な動的電力消費の振る舞いであるように、ほとんど見過ごされがちな問題があります。
高速で過渡的なダイナミクスにより、AIインフラストラクチャは、超低慣性、シャープなパワーサージとディップ、ピーク時のパワー比が大幅に向上する。
パワースケールは数百ワットからメガワット、ギガワットまで。
これらの目に見えない特徴は、AIを非常にユニークな負荷にし、電力グリッドの信頼性とレジリエンスに脅威をもたらす。
この隠れた問題を明らかにするため、本稿では、AI電力消費の規模を調べ、さまざまなシナリオにおけるAI過渡的な振る舞いを分析し、AIワークロードの振る舞いを記述するための高レベルの数学的モデルを開発し、既存の電力グリッドにもたらす可能性のある課題と機会について論じる。
この研究は、急速に進化する機械学習(ML)とAI技術を観察し、信頼性と持続可能なAIインフラストラクチャ開発を保証するための学際的アプローチの重要性を強調し、研究者や実践者がこのような課題に取り組むための出発点を提供する。
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