等级 B2 – 中高级CEFR B2
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研究人员指出，单靠在电力较清洁的时间或地点调度任务不足以实现 AI 的可持续发展。来自加州大学河滨分校的米赫里·奥兹坎和詹吉兹·奥兹坎等人在论文中提出“联邦碳智能”（Federated Carbon Intelligence，简称 FCI），该框架将实时的环境碳强度数据与每台服务器的健康信息结合，用以在减少碳排放的同时保护硬件可靠性。
FCI 的工作方式包括持续监测服务器的温度、年龄和物理磨损，并避免让高应力或接近寿命末端的机器承担过多任务。这样可以预防故障，降低对能源和用水密集型冷却系统的需求，并延长设备运行时间。研究在模拟中表明，五年期间 FCI 可将二氧化碳排放减少多达 45%，并把服务器群的使用寿命延长约 1.6 年。
此外，团队还把制造新服务器的碳排放考虑在内，试图在性能、磨损与环境影响之间寻找平衡。该研究题为“Federated carbon intelligence for sustainable AI: Real-time optimization across heterogeneous hardware fleets”，发表于 MRS Energy and Sustainability。作者表示下一步将与云服务提供商合作，在真实数据中心进行测试。研究人员还指出，数据中心的电力消耗已超过包括瑞典在内的一些国家，这使得更高效的调度和硬件维护方案显得尤为重要。
- 监测项：温度、年龄、物理磨损
- 主要目标：减少碳排放并保护服务器
- 下一步：真实数据中心测试
难词
- 联邦碳智能 — 结合碳强度与服务器信息
- 碳强度 — 单位电力产生的碳排放量环境碳强度
- 可靠性 — 设备持续正常工作的能力硬件可靠性
- 磨损 — 设备因使用导致的物理损坏物理磨损
- 调度 — 安排任务在时间或地点执行调度任务
- 冷却系统 — 降低设备温度的系统
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讨论问题
- 在兼顾性能、磨损与环境影响时，数据中心运营者可能需做出哪些权衡？请举例说明原因。
- 在真实数据中心测试 FCI 时，你认为会遇到哪些技术或组织上的挑战？如何解决其中一个挑战？
- 延长服务器使用寿命会带来哪些长期环境和经济影响？根据文章内容，指出利弊并说明理由。
