重磅新概念：信息电池，新储能方式，几乎零成本！？

背景

可再生能源有一个间歇性问题——太阳在晚上没有供电，而风可能会突然停止。当风和太阳强时，更好的电池存储被认为是通过储存能量来解决间歇性问题的关键。但目前的存储解决方案，包括锂离子电池和泵水力，成本高昂，规模也具有挑战性。

南加州大学维特比工程学院计算机科学助理教授Barath Raghavan（上图）表示，五年后，加州每年浪费的可再生能源数量将相当于洛杉矶每年使用的电力量。

如果剩余的可再生能源可以作为计算储存起来呢？

这就是“信息电池”（Information batteries）背后的想法，这是Raghavan和加州大学圣地亚哥分校的博士生Jennifer Switzer最近在ACM Energy Informatics Review中提出的新系统。

预测可能的计算

信息电池的基本思想很简单：当可再生能源过剩时，它被用来在大型能源密集型数据中心进行推测性计算。据能源效率和可再生能源办公室称，这些数据中心，从谷歌和脸书到好莱坞电影渲染，消耗的能源是典型商业建筑的10到50倍。当绿色能源不那么丰富时，存储的计算结果可以稍后使用。

Raghavan说：“我们观察到，如果我们能预测未来可能发生的计算，我们现在可以在有能源的情况下进行这些计算，并存储结果，这些结果现在体现了能源”。他的研究重点是系统和可持续性。

例如，YouTube数据中心每天将超过70万小时的视频转码为不同的分辨率。其中许多计算是可预测的，可以在绿色能源过剩的时候执行。此时，当电网上可用的可再生能源较少时，数据存储在服务器上供以后使用，基本上将用电量从一个时间段转移到另一个时间段。

那么，这如何像电池一样工作？

Raghavan说，从科学的意义上说，电池是势能的存储，可以做有用的功，无论是电的还是其他的。大多数能量储存到电池中，是将一种类型的能量转化为另一种势能，例如电能转化为引力能。在这种情况下，信息以与电池相同的方式提供能源，因为电能被转化为所谓的“信息势能”。

除了利用任务可预测性外，该系统也是灵活的：提前完成的计算不需要与稍后完成的计算完全匹配。

Raghavan说，我们支持预先计算许多计算片段，然后可以选择之前完成的小计算片段，如拼图块，并将其组装在一起，以快速计算一个全新的计算任务。

Raghavan说，对于某些类型的工作量，信息电池系统比锂离子电池提供更好的效率。具体效率取决于多个因素，如进行的计算类型和功率的可预测性。但与锂离子电池不同，存储数据在金钱和能源方面都具有成本效益。这有助于减少对化石燃料的依赖，化石燃料占全球温室气体排放量的四分之三。

一个充满希望的未来替代方案

研究人员表示，虽然这个想法本身相对简单，但挑战在于：

确定要执行什么计算，在哪里和何时执行，以及如何进行这些计算，以便以后有效地检索结果。

在题为“Information Batteries: Storing Opportunity Power with Speculative Execution”的论文中，Raghavan和Switzer提供了零碳系统概念实施的设计和证明，其中包括用于预测可再生能源未来可用性和数据中心即将完成的任务的经常性神经网络。

它还包括存储函数的缓存和自动修改代码以存储和检索结果的修改编译器。基础设施将按地理分布，包括许多小型分布式数据中心，每个数据中心位于该国已知风能或太阳能产量较高的地区。

Raghavan说，有了这个系统，公司将使用本应被废弃的电力，而其他人都会受益，因为电网运营商不必在晚上转换天然气电力来补偿需求。

研究人员在研究中探索了某些局限性：例如，只有在一些工作量和某些情况下才有可能。但Raghavan认为，随着预测的改进和集成到大型系统中，该技术指向了未来储存绿色能源的有前途的替代方案。Raghavan说，在文明规模的可持续发展挑战中，我们需要一切能得到的工具。

来源

https://www.sciencedaily.com/releases/2022/02/220201115247.htm

https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3508467.3508468

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重磅新概念：信息电池，新储能方式，几乎零成本！？

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