清华大学智能产业研究院张亚勤推出AIoT绿色计算，提质增效节

　　IT之家9月27日消息在9月26日举行的2021年世界互联网大会乌镇峰会企业家分论坛中，清华大学智能产业研究院（AIR）院长张亚勤院士发表了人工智能赋能绿色计算主题演讲，从绿色计算方面探讨人工智能所面临的机遇与挑战。
　　随着全球气候问题日益严峻，碳中和已经成为全球主要国家的共识，而人工智能和物联网技术（AIoT）在碳中和中扮演了重要的角色。张亚勤指出，基于AIIoT的感知决策优化可以循环迭代，助力碳中和。
　　张亚勤认为，AIoT赋能绿色计算应重点关注三个方向：能源融合、ICT产业、新兴绿色产业。
　　清华大学智能产业研究院（AIR）是面向第四次工业革命的国际化、智能化、产业化应用研究机构，以人工智能（AI）、大数据（BigData）、云计算（Cloud）和装置（Device）为技术基础，锁定了智慧交通、工业互联网和智慧医疗为起步阶段的三个研究方向。
　　IT之家获悉，在AIoT赋能绿色计算方面，清华大学智能产业研究院（AIR）聚焦于研究两个方面的核心赋能技术：高能效的AI计算系统、利用AI提质增效节能减排。希望打造一个AIoT赋能的绿色计算平台，利用端边云协同的底层的高能效AI计算系统，支撑上层的数据驱动的AI决策优化算法。
　　为此，清华大学智能产业研究院（AIR）携手亚信科技，基于5G三维信道建模仿真。此外，清华大学智能产业研究院（AIR）还对离线强化学习的复杂工业能源系统进行优化，对打造高能效AI计算系统方面展开了一系列的研究工作。
　　在数据与算法论坛上，张亚勤还从生命科学领域分析人工智能所面临的机遇与挑战，发表了以AI生命健康破壁计划为主题的演讲。
　　以下为《人工智能赋能绿色计算》演讲原文：
　　尊敬的各位来宾，领导，朋友们：大家下午好！
　　我是张亚勤，很高兴能够在山明水秀，风光旖旎的乌镇与各位领导、嘉宾及业界精英共同探讨算法及人工智能的发展与未来，深化可持续发展的国际共识。本次报告由我及我的团队成员刘云新、詹仙园、张策共同完成。
　　为了应对气候变化，碳中和已经成为全球主要国家的共识。我国提出了碳中和时间表，努力争取2060年前实现碳中和。碳中和是人类能源结构的又一次变革，既是可持续发展的必然选择，也是产业转型升级的巨大机遇，为我国的发展提供了重大的历史机遇。
　　在碳中和背景下，企业面临着巨大的挑战。高能耗、高排放不可持续，不仅造成成本高昂，而且影响企业的公众形象和对社会的责任，带来未来的经营风险。因此，企业迫切需要进行节能减排提质增效，面临着产业转型升级的当务之急。
　　人工智能和物联网技术（AIoT）对碳中和会扮演重要的角色。通过智能感知，我们可以融合多源多维的异构数据；利用人工智能，我们可以打造AI优化引擎对数据进行深度分析，实现数据驱动的智能决策；基于这些决策，我们可以全面优化产业链的资源配置。这种基于AIIoT的感知决策优化可以循环迭代，赋能产业绿色化，助力碳中和。
　　我们重点关注几个方向。首先是清洁能源和传统能源的融合，包括光、风、水电，和核电火电，还有氢能。从发电、输电，供电，到用能和储能，都有很多问题需
　　要解决。利用AIoT技术，我们可以监控碳排放，优化智能机组控制；感知和预测电网负载，进行智能调峰和调度均衡，对网线故障进行检测和预警；以及对用电系统进行节能优化等。
　　我们重点关注的第二个方向是ICT产业，包括智能计算中心、智能通信网络、新一代AI计算架构等。这些产业能耗巨大。据预计到2035年，全国数据中心耗电量将超过4500亿度，而全国5G基站耗电量也将超过2400亿度。而随着AI模型越来越庞大，模型训练的能耗和排放也很高。比如，通过NAS训练Transformer（big）模型可排放高达284吨二氧化碳。为了降低能耗和排放，对于智能计算中心，我们需要通过感知和优化进行更好的任务管理调度和制冷控制，对系统故障进行预测和诊断，并研究清洁能源驱动的设计。对于智能通信，需要利用AI进行多基站大规模MIMO优化，实现通信感知一体化，充分利用边缘计算，并进行系统级的能耗管理优化。在新一代AI计算架构方面，要设计超低功耗专用芯片，打造高能效的模型训练系统和模型执行系统。
　　我们重点关注的另外一个方面是新兴绿色产业，包括绿色城市、绿色园区楼宇、绿色交通等。城市、园区楼宇和交通排放了数量惊人的GHG（GreenhouseGas温室气体）。据统计，2019年仅纽约市GHG排放就高达5千5百万吨，而2016年全球楼宇和交通的GHG排放占比分别为17。5和16。2。在这些领域，AIoT大有可为。通过多源异构感知和数据融合，我们可以对城市的特定事件进行监控预警，进行数据驱动的智能规划和城市资源调度优化，打造绿色城市。在园区和楼宇，AIoT可以助力智能安防监控，进行目标检测追踪，实现智能管理运营，降低能耗。在交通方面，AIoT可以赋能复杂交通系统协调管控，对交通流量进行预测调度，实现高效的车路协同和车端能源管理。
　　下面我简单介绍一下清华大学智能产业研究院，AIR。我们的使命是用人工智能技术创新赋能产业，推动社会进步。我们的定位是面向第四次工业革命的国际化、智能化、产业化应用研究机构。我们的战略很清晰：一是培养技术领军人才，特别是具备
　　国际视野的CTO和具备系统思维的架构师。二是推动关键核心技术的突破。三是打造产业技术战略的智囊团。
　　以ABCD，也就是人工智能（AI）、大数据（BigData）、云计算（Cloud）和装置（Device）为技术基础，我们锁定了智慧交通、工业互联网和智慧医疗为起步阶段的三个研究方向。这三个方向有一些共同点：一是都面对着巨大的商业空间和发展机遇。二是人工智能在探索过程中发挥着特别重要的作用，甚至是决定性、颠覆性的作用。三是相关研发成果实用化、普及化之后，将产生可观的社会效益。
　　具体来讲，在AIoT赋能绿色计算方面，我们聚焦于研究两个方面的核心赋能技术：一个是高能效的AI计算系统，包括在端侧设备上的高效AI模型执行，在边缘服务器上的高效资源管理，和在云服务器上的高效AI模型训练；第二个是利用AI提质增效节能减排，实现面向AIoT的数据驱动和AI决策优化算法引擎。
　　我们希望打造一个AIoT赋能的绿色计算平台，利用端边云协同的底层的高能效AI计算系统，支撑上层的数据驱动的AI决策优化算法，比如强化学习、多智能体协同等，赋能产业的绿色化，包括绿色智能计算中心、绿色园区、工业节能等。
　　下面我举几个具体的例子。首先是5GMassiveMIMO天线权值优化。大规模多入多出（MassiveMultipleInputMultipleOutput，mMIMO）系统是第五代移动通信技术中提高网络覆盖和系统容量的关键技术。mMIMO将信号空域利用在水平维度基础上扩展了垂直维度，具有丰富的空间自由度，其多天线阵列的信号辐射状是非常窄区域的波束，需要精准控制波束指向用户。在5G基站密度大幅提高，基站可调参数数量级增加、不同小区环境的影响、相邻基站之间的相互冲突的条件下，mMIMO系统以用户为中心的调优控制异常复杂，寻优空间过大，且无法频繁现网尝试。
　　我们和亚信一起，基于5G三维信道建模仿真，对多基站MIMO天线权值优化进行了研究。通过对环境状态及动作进行高效表征建模，和多智能体优化算法建模，我们实现了5G网络功耗降低15以上，5G网络覆盖质量提升5以上的初步研究成果第二个例子是基于离线强化学习的复杂工业能源系统优化。通过对AI火力发电机组燃烧控制优化，可以提升机组燃烧效率，帮助一台600MW机组年节煤30004000吨。
　　此外，我们在打造高能效AI计算系统方面开展了一系列的研究工作。比如对于面向异构硬件的模型生成，我们提出了基于预测的方法，可以快速搜索特定硬件上满足
　　推理延迟的模型结构，并获得了MobiSys2021的最佳论文奖。我们还针对big。LittleCPU的模型推理进行了深度优化，可以最高加速97，降低能耗55，论文发表在MobiCom2021大会上。
　　总结一下，我们认为AI赋能绿色计算大有可为，我们需要沉淀出具备一系列可跨领域落地、可通用化的数据驱动算法应用，基于此搭建AI控制优化算法引擎，通过试点、合作、转化落地多领域的应用。我们希望和同行们一起，利用AIIoT，为实现我国2060碳中和的目标贡献力量。
　　谢谢大家！