绿色核算也被称为可继续核算，旨在规划和运用核算机芯片、体系和软件的过程中最大极限地进步能效并减轻对环境的影响。
移动用户想要最大的功能和电池寿数；企业和政府越来越需求功能强壮又环保的体系；云服务有必要在不导致电网中止的情况下呼应全球需求。
绿色核算或可继续核算指在规划和运用核算机芯片、体系和软件的过程中，最大极限地进步能效并减轻对环境的影响。
绿色核算也被称为绿色信息技能、绿色 IT 或可继续 IT，它涵盖了整条供应链，从用于制作核算机的原材料到体系的收回方法。
在作业过程中，绿色核算机有必要以最少的动力完结最多的作业。一般是以每瓦特功能来衡量绿色核算机的功率。
在曩昔的一个世纪中，全球气温上升了约 1.2 摄氏度，这使冰川消融，从而导致海平面上升约 20 厘米，并添加了极点气候事情的频率和严重性。
用电量的添加是引起全球变暖的原因。尽管数据中心现在的用电量为每年 200 太瓦时，只占总用电量的约 1%，但这个数字却在不断添加，需求引起注重。
强壮、节能的核算机是解决方案的一部分。它们正在推进科学的展开和日子质量的进步，包含人们了解和应对气候变化的方法。
该职业 MLPe基准测验功率作业组联合主席、在NVIDIA 从事功能剖析的超卓工程师 Sachin Idgunji 表明：“能效是从软件到芯片的全栈式问题。”
例如在剖析中，他发现 NVIDIA DGX A100 体系与上一代产品比较，在横向扩展 AI 练习基准测验中的能效进步了近 5 倍。
Sachin Idgunji 表明：“我的首要职责是剖析和进步 AI 运用能效，从GPU和体系节点到整个数据中心规划。”
Idgunji 的作业为越来越多制作智能手机、超级核算机等产品的工程师供给了作业指引。
绿色核算在 1992 年成为大众重视的焦点。其时美国环境保护局启动了“动力之星”项目来辨认契合能效规范的消费电子产品。
2017 年的陈述发现，有近 22 个国家的 100 个政府和职业项目在推广绿色信息通讯技能，即可继续的信息和通讯技能。
其间绿色电子委员会安排供给了电子产品环境评价东西，以记载体系及其能效水平。该委员会宣称，迄今为止，全球经过运用其引荐的 15 亿种绿色产品，现已节约了近 4 亿兆瓦时的电力。
例如，一些大型数据中心运用液冷技能，另一些数据中心则选址于可以运用凉快环境空气进行冷却的地址。施耐德电气最近发布的白皮书引荐了 23 个衡量数据中心可继续性水平的方针。
依据施耐德发布的白皮书，数据中心的可继续性衡量方针包含动力和水的运用以及温室气体排放和废弃物。
弗吉尼亚理工大学核算机科学教授 Wu Feng 一向致力于推进绿色核算。出于需求，他在洛斯阿拉莫斯国家实验室作业时开端了这项作业。
其时，Wu Feng 正在外部库房中保护用于开放性科学研讨的核算机集群，该集群在夏日和冬天故障率倍增，为此他树立了不会发生那么多热量的低功率体系。
在 2001 年的超级核算大会上，Wu Feng 演示了这个名为“Green Destiny”的体系。英国广播公司（BBC）、美国有线电视新闻网（CNN）和《》等媒体对此进行了报导，引发了高功能核算（HPC）界多年来关于绿色核算潜在牢靠性与功率的评论和争辩。
跟着超级核算机和数据中心的展开和不断改写的功耗极限，人们对绿色核算也越来越感兴趣。2007 年 11 月，Feng 在与约 30 位高功能核算界大咖协作并搜集业界反应后，发布了首期 Green500 榜单。该名单成为了业界高能效超级核算机的基准。
Green500 充分调动了业界在进一步进步功能的一同操控能耗的积极性。
Feng 表明：“核算机的能效成倍增长。独占鳌头的绿色超级核算机大约每一年半添加一倍每瓦特运算量。”
一些方针的效果显现，全球最“绿色”体系的能效在曩昔 14 年中增长了两个数量级。
Green500 显现，异构体系（除了搭载CPU之外还搭载 GPU 等加快器的体系）始终是最节能的体系。
Feng 将这些效果首要归功于加快器的运用，比方现在已被全球最快的体系遍及运用的 GPU。
他表明：“加快器在无需很多开支的情况下增强了大规划并行履行代码的才能，让体系的运转速度快得惊人。”
Feng 表明：“加快器对整个榜单影响巨大。”凭仗在绿色超级核算范畴的作业，Feng 将在 11 月的这场超级核算活动上收取专归于他的奖项。
他还表明：“值得一提的是，NVIDIA 十分超卓地参加并支撑了 Green500，保证了能效数据的陈述，协助能效成为当今超级核算机规划中最重要的方针。”
今日，GPU 和数据处理单元（DPU）正在为 AI 和网络使命以及在超级核算机和企业数据中心运转的模仿等高功能核算作业带来更高的能效。
AI 是这个年代最强壮的技能，它将成为每个企业的一部分。麦肯锡估量，跟着 AI 布置量的添加，到 2030 年 AI 将为全球 GDP 添加高达 13 万亿美元。
NVIDIA 估量，假如一切 AI、HPC 和网络卸载都在 GPU 和 DPU 加快器上运转，那么数据中心每年可以节约高达 19 太瓦时的电力（见下图），这相当于 290 万辆乘用车一年的能耗。
因为 AI 在企业作业负载中的比重日益添加，因而 MLPerf AI 职业基准测验从 2021 年 2 月开端就一向在衡量数据中心和边际推理一切提交作业的每瓦特功能。
Idgunji 表明：“在用于高功能核算作业负载和 AI 练习的更大分布式体系上衡量 AI 的能效是下一个前沿范畴，这与 Green500 的作业相似。”他地点的 MLPerf 功率作业组包含来自其他六家芯片和体系公司的成员。
NVIDIA Jetson 模块最近在 MLPerf AI 推理基准测验中展现出每瓦特功能上的巨大代际跃升
揭露的效果鼓励着参加者对每一代产品中做出严重改善。他们还协助工程师和开发者了解如安在 MLPerf 所测验的首要 AI 作业负载中平衡功能和功率。
Idgunji 表明：“软件优化是这项作业的重要部分，它们会对能效发生巨大的影响而且让你的节能体系变得更牢靠。”
NVIDIA GPU 功率架构师 Narayan Kulshrestha 表明：“咱们长期投资于进步个人电脑和笔记本电脑的功率，这是最正确的做法。”
例如为了进步体系功率，Dynamic Boost 2.0 运用深度学习主动将功率导向 CPU、GPU 或 GPU 的内存。别的，NVIDIA 为笔记本电脑发明了名为 Max-Q 的体系级规划来优化和平衡能效与功能。
当用户替换体系时，规范的绿色核算做法是分化和收回旧体系。但 Matt Hull 发现了更好的方案。
NVIDIA 数据中心 AI 产品销售副总裁 Hull 表明：“构建循环经济，让每个人都能用上 AI 是咱们的愿景。”
因而，他的方针是在展开中国家为该体系找到新的归属，让这些用户以为它有用且价格合理。这项正在展开的作业需求找到适宜的协作伙伴并将在现有的生命周期办理流程中书写新的篇章。
长期以来，政府实验室以及大学的科学家们一向运用 GPU 来模仿气候情形和猜测气候形式。在 NVIDIA GPU 的驱动下，最新AI 的气候预报建模速度比传统模型快 10 万倍。请观看以下视频了解概况：
为了加快气候科学的展开，NVIDIA 宣告树立 Earth-2 的方案。Earth-2 是专门用于猜测气候变化影响的 AI 超级核算机。它将运用 3D 规划协作和模仿渠道 NVIDIA Omniverse 来构建地球的数字孪生，使科学家可以以超高的分辨率模仿气候。
别的，NVIDIA 还与联合国卫星中心一同加快气候灾害办理，并在全球训练数据科学家运用 AI 改善洪水检测。
共用事业单位也在运用机器学习完成绿色、有弹性的智能电网。发电厂则在运用数字孪生进行猜测性保护以及树立新动力模型，比方核聚变反应堆的规划等。
短期内，他正在研讨所谓的能量份额，即怎么保证体系在需求峰值功能时取得峰值功率，并在体系怠慢到闲暇状况时“高雅”地把功率降低到零，就像现代轿车的发动机逐步怠慢转速并在红灯前中止相同。
从长远看，他正在探究怎么经过最大极限地削减核算机芯片内部之间的数据移动来削减其能耗。他还与许多其他研讨者一同研讨怎么运用量子核算供给新式加快。
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