0:03 大家下午好，参加这次
0:05 关于可持续性的网络研讨会，
0:09 嗯，我想先解释一下，
0:12 首先，我
0:13 想说的是，这次网络研讨会会被
0:16 录音，所以如果你不想参与
0:18 录音，嗯，也许你
0:20 不应该
0:22 说话，嗯，这是一个关于
0:25 可持续计算的网络研讨会，嗯，让我
0:27 先简单介绍一下
0:30 背景，它是
0:32 High Peak Vision 宣传行动的一部分，我
0:35 叫 Kund BOS，来自 Gent 大学，
0:38 也是 High Peak 的协调员，High Peak
0:41 Peak
0:44 自 2008 年以来一直在制作愿景文件，上一份是
0:49 2012 年 1 月的第 10 号，自
0:52 2019 年以来，我们也有一章关于
0:54 可持续性，这在
0:57 欧洲绿色协议之后变得更加重要，
1:00 所以在最后一章中有三篇
1:02 论文涉及可持续性，嗯，
1:05 第一篇论文是我和
1:07 Patrick 写的，嗯，可持续意味着什么，
1:10 第二篇论文是由
1:13 Thomas Lar 和 Jeanpier 撰写的，关于可持续
1:15 材料和生产，
1:17 最后一篇论文是走向可持续
1:22 Le ahot 的计算机系统和计算机架构，所以这次网络研讨会
1:25 将重点关注这三篇论文，
1:26 你也可以从
1:28 High Peak
1:32 网站下载这些论文，以便稍微介绍一下背景。
1:35 就在六个月前，这是
1:38 上届
1:41 气候大会的头条新闻，根据
1:43 目前的气候承诺，我们正朝着
1:47 2.5 摄氏度到 2.9
1:51 摄氏度的气候变暖目标前进，所以这是
1:53 有问题的，所以有些人在
1:55 谈论这个，3 摄氏度的
1:59 温升，这意味着什么？嗯，这
2:02 是历史背景，所以你可以看到 过去
2:04 过去
2:06 24,000 欧元时期的温度，以及你看到的
2:10 前 10,000 欧元时期的
2:13 温度上升非常快，
2:16 然后当欧洲的冰大部分融化时，
2:18 它变得更加稳定，那时
2:20 我们开始做，人类
2:22 开始从事农业，但现在
2:25 你看到的是近年来，所以这是
2:28 工业化前的水平，我们看到
2:30 温度已经上升了
2:33 一度以上，我们已经超过了
2:35 最高温度。 进入
2:38 全息场景，现在我们希望将
2:41 气候变暖控制在 2 摄氏度以内，
2:43 但有些人认为，我们最终
2:45 可能会升温 3 摄氏度，
2:47 这比
2:51 过去 2 万年中的任何时期都要高得多，如果我们
2:53 什么都不做，一切照旧，最终气温将
3:00 上升近 4 摄氏度，嗯，这意味着什么呢？与此同时，
3:01 如果你在布鲁塞尔，这是
3:04 现在的温度，如果我们增加 3 摄氏度，我们就会得到
3:06 巴塞罗那的温度；
3:08 如果你在巴塞罗那，我们增加 3
3:10 摄氏度，我们就会得到摩洛哥阿加
3:12 德的温度，但这是
3:14 沙漠，这意味着，
3:19 如果温度
3:24 上升 3 摄氏度，地中海地区可能会出现沙漠化，这怎么
3:26 可能呢？原因当然
3:28 是碳排放量不断
3:30 增加，所以
3:34 在过去的 20 年里，我们一直在努力减少碳排放量，但
3:36 嗯，它已经趋于平稳，但
3:39 我们仍然没有减少，在这里你可以
3:41 看到，这是所有碳排放量，这是 由于
3:43 由于
3:45 除了甲烷之外，还有一氧化
3:50 二氮，还有氟化
3:53 气体，还有森林砍伐，这些
3:55 基本上都会导致排放，所以
3:58 到目前为止，我们还
4:01 无法扭转这种趋势，嗯，嗯，
4:05 那么ICT行业呢？在这里，我
4:08 使用能源消耗，电力
4:11 消耗作为排放量的代理，
4:13 目前是正确的，我
4:16 认为嗯，这里你可以看到，这是
4:19 施耐德电气2021年的一份报告，
4:23 他们预测到2030年，
4:30 ICT行业的电力消耗将大幅增加，部分原因是
4:32 计算存储，
4:35 你可以看到蓝色的是移动
4:37 网络，这里棕色的是
4:40 使用的物联网设备，所以这些是
4:43 增加电力
4:45 消耗的主要因素，如果我们
4:47 在过去几年里没有采取任何措施来
4:49 降低电力消耗，那么一切
4:51 照旧，电力消耗会更高，所以我们
4:53 在努力降低
4:56 电力消耗方面做得很好，但是
4:59 嗯，气候科学家希望我们能从
5:02 2020年开始将排放量减少一个
5:06 因子 到 2030 年，能源消耗将减少 50%，这意味着
5:08 我们必须做更多的事情，这
5:11 有点问题，因为
5:13 我们做的很多事情并没有减少
5:15 能源消耗，反而增加了 能源
5:16 能源
5:19 消耗，例如，人们说，
5:22 也许我们消耗更多
5:23 能源这一事实可能不是问题，因为
5:25 有一种叫做“使能”的东西，我们
5:28 使用的技术将允许其他
5:30 行业减少他们的任务，
5:33 甚至有一份关于此的报告，
5:36 叫做《2030 年智能报告》，但那是
5:38 2015 年的，所以已经快 10
5:40 年了，他们在那里做了
5:43 计算，说
5:46 ICT 在这种情况下的排放量为
5:50 2.27 千兆吨二氧化碳当量，但它可以
5:53 在其他主要行业节省 10 倍，
5:56 农业、交通、
5:59 房屋供暖等，所以
6:02 现在大约是 20%，20% 是不够的，
6:04 因为我们必须减少 50% 以上，
6:07 但 20% 仍然是相当可观的，然后
6:09 他们的结论是，对于每一个
6:11 ICT，实际上都是碳负性的，因为我们
6:15 每排放一吨二氧化碳 排放其他
6:16 人将允许将他们的
6:19 排放量减少 10 倍，当然这
6:22 不是真的，因为他们声称
6:24 已经在农业领域实现了减排，
6:26 所以我们不能再次声称这一点，
6:28 否则你会声称两次，所以
6:30 这里的结论是，他们所谓的赋能 与
6:32 与
6:34 可持续性不同，当然有效果，
6:36 但这并不意味着你可以
6:39 说我们不必节约能源，
6:40 或者我们不必减少排放，
6:42 因为别人会
6:45 为我们做这件事，但这是 21 世纪，这是生成人工智能之前，
6:49 生成人工智能的人
6:52 说我们需要大量的能源来运行
6:55 所有这些模型，看看史蒂夫·奥特曼，
6:57 来自开放人工智能的萨姆·阿尔曼
7:00 在这里发表了声明，如果你看看这些数字，它
7:02 需要大量的能源，但不仅需要
7:04 大量的能源，还需要大量的水来
7:06 冷却数据中心，这不是一个
7:09 小数目，所以谷歌例如
7:12 在 2022 年使用的水比 2021 年多 20%，
7:14 所以这不仅仅是增加了
7:17 1% 或 2%，而是增加了 20%，
7:23 微软也是如此 一年内就增长了 34%，
7:26 所以超大规模企业认为
7:29 他们也希望实现可持续发展，
7:31 所以在这里你可以看到亚马逊
7:34 购买了一座核电站和旁边的一个数据
7:37 中心，一个 960 兆瓦的数据中心，
7:40 也就是大约 1 吉瓦的数据中心，
7:42 当然，这样做他们就
7:46 不会产生碳排放，但这
7:48 当然也意味着当地
7:52 经济、当地社会、居
7:54 住在那里的人们不能
7:56 再使用核能了，所以他们必须
7:59 使用所有可再生能源，或者使用
8:02 燃气发电厂，所以这
8:04 确实是一个难题，但这
8:07 不是唯一的问题，另一个问题是，
8:10 我们使用的设备的功耗并不是
8:12 唯一的排放源，你可以看到一部
8:15 重约 300
8:19 克的手机，仅仅为了生产它就已经排放了 53 公斤的
8:22 二氧化碳，苹果公司
8:24 对 iPhone 5 进行了一项研究，
8:28 这是隐含的
8:30 排放量，即
8:32 由设备生产、
8:34 运输和
8:36 运营造成的排放量 相当于 10
8:38 公斤二氧化碳，这意味着
8:41 我们目前关注的运营排放
8:45 只是设备总排放量的一部分，
8:47 可能只是
8:49 智能手机、
8:53 数据中心等设备总排放量的一部分，所以
8:55 这里有第二个见解，即能源
8:57 效率确实是故事的一部分，
9:00 它绝对不等于
9:02 可持续性，不是因为你使用
9:04 更少的电力或只使用绿色能源、
9:08 可再生能源，你就 100%
9:11 可持续，所以这是一个介绍，
9:13 我很高兴
9:16 我们的网络研讨会有三位专家，所以
9:19 第一个演讲将由 Patrick 进行，
9:21 可持续发展意味着什么，
9:23 然后会有第二个演讲，
9:25 更多地关注材料
9:28 方面以及晶圆厂中发生的事情，
9:30 最后还有
9:32 Leave OT 的演讲，关于我们作为计算机架构师可以做些什么来 减少
9:34 减少
9:38 我们设计的设备的影响，所以我想
9:41 邀请 Spatrick 分享他的屏幕并
9:43 开始他的演讲，
9:45 同时我还可以在最后告诉大家，在
9:48 这个问答环节中，提问的最简单方法
9:51 是把它放在问答框里，
9:52 然后我们会查看
9:54 我们提出的问题，并在网络研讨会结束时进行回答。
9:58 好的，帕特里克，请 你发言，
10:00 你发言，
10:02 好的，我是帕特里克·BL，我一直在
10:05 工作，我今天退休了，但是
10:06 我在电子行业工作了42年多
10:09 ，在半导体行业工作了50年，在
10:13 我的职业生涯结束时，我在电子行业的可持续性方面做了很多工作，
10:17 因为我曾担任
10:24 EOS主办的绿色ECS小组的主席，而且我个人已经
10:26 关注所有这些问题
10:29 超过25年了，所以这就是
10:32 我开始了解的那种主题，还
10:36 不错，嗯，第一点是
10:39 真正了解我们在
10:42 谈论什么，当我们谈论很多
10:45 可持续性时，嗯，问题是，
10:47 当我们查看可持续性的定义时，
10:48 无论它来自
10:51 字典还是金融
10:54 业或律师或任何地方，甚至是
10:57 欧洲共同体，
10:59 可持续性总是具有时间维度，
11:01 某些东西不仅仅是可持续的，它是
11:03 可持续的 一段
11:05 可以明确定义的时间，它可以
11:07 持续一年、十年、一个
11:09 世纪，或者永远持续下去，或者它可以
11:11 持续到确保
11:14 我们的孩子拥有一个可以
11:18 接受的未来，但无论如何，我们
11:20 必须在可持续性中提到时间维度，如果
11:22 没有时间
11:24 维度，可持续性就完全
11:26 没有必要，我们不知道我们在
11:29 谈论什么，不幸的是，今天
11:33 我们经常听到“
11:35 可持续性”这个词，我将我的PO消耗量减少了
11:39 3%，它就变成了可持续的，
11:41 我不知道，也许是，也许是，也许不是，也许
11:44 太多了，也许还远远
11:46 不够，所以我们必须真正将
11:48 时间维度融入
11:51 可持续性中，我想提出的另一点是，
11:56 可持续性远远超出了二氧化碳
11:58 排放，我们谈论了很多关于
12:01 温室气体排放的问题，但我们必须
12:03 确保我们没有混淆
12:06 症状和疾病，在这个非常
12:08 简单的例子里，如果你的
12:11 左臂和胸部疼痛，你
12:13 可以服用扑热息痛来减轻
12:15 疼痛，但很有可能这还
12:18 不够，因为如果你做出
12:19 真正的诊断，有
12:22 可能 你开始警惕
12:23 攻击，治疗方法将
12:26 完全不同，所以我们必须
12:28 非常小心地对待症状和
12:30 疾病。
12:33 在我们的案例中，我们看到
12:35 我们面前有很多症状，
12:38 比如气候变化，我们看到
12:41 今天世界各地的大洪水，
12:43 温室气体排放，地球
12:45 温度上升，海平面上升，河岸融化，
12:47 山上的冰盖面积增加，
12:50 但这些只是
12:53 症状，我们否认了
12:55 我们所说的电动汽车
12:58 碳捕获、能源效率等问题。
13:01 我们应该解决这个
13:04 问题，我们
13:06 否认的问题并不能解决问题。
13:08 我不是说我们不应该这样做，
13:10 但我们必须了解诊断是什么，我们的 诊断
13:13 诊断
13:21 抱歉，我们实际上是自然资源的
13:24 劳动消耗和
13:26 大规模的生物多样性灭绝，这
13:28 是我们今天正在遭受的一种疾病，在
13:30 这种情况下，治疗方法
13:32 完全不同，我们必须减少
13:34 资源使用，减少浪费，
13:37 减少改变我们的经济模式
13:38 和社会
13:42 模式，彻底改变社会和 当然，这是
13:45 试图减少我们世界的能源消耗，因为今天
13:48 我们看到的化石能源仅仅是从
13:50 能源的角度，但我们不要
13:53 忘记，化石物质
13:56 在我们生活中无处不在，而
13:58 今天我们在街上制造的化石物质
14:02 并非只是汽油。
14:04 当你观察ICT领域时，
14:07 PO消耗的减少，也就是
14:09 功耗的减少，不足以实现
14:12 可持续发展。我们看到，在
14:16 当今ICT领域的趋势是，
14:18 二氧化碳排放量在
14:22 30年左右的时间里增加了9到10倍。
14:25 与此同时，
14:27 当我们观察半导体
14:29 行业时，他们在 降低
14:32 降低
14:34 基本晶体管的功耗方面做了大量的工作，这
14:35 意味着电子行业做得
14:38 很好，但这还远远不足以
14:41 真正控制
14:43 ICT行业二氧化碳排放量的增长。其中
14:45 一个原因是，
14:48 我们一直在改变用
14:50 例，一旦
14:52 产品消耗降低，我们就会有更多用例，
14:55 而这些用例实际上
14:57 产生的二氧化碳排放量要远远超过 我们
14:59 我们
15:02 从技术中获益，正如
15:05 您所看到的，2020年
15:08 ICT行业的二氧化碳排放量
15:10 与全球卡车翻车量大致相当，
15:12 并且有一种趋势是，在
15:16 2030年之前，ICT行业的
15:18 二氧化碳排放量应该与
15:21 全球汽车车队的排放量相当。从
15:24 这个角度来看，
15:26 电动汽车可以成为
15:28 解决方案的一部分，但它远非
15:30 最终的
15:32 解决方案。我们还看到，所有
15:34 新一代
15:37 电信技术都没有 降低
15:39 降低
15:43 ICT行业的功耗，即使不同
15:46 代技术在传输相同信息量的情况下降低了
15:50 二氧化碳排放量，也降低了PO
15:52 消耗。再次强调，用例
15:54 并不是恒定的，因此，只要我们有
15:57 更多带宽，我们就会使用更多视频、更多
15:59 数据等等，
16:03 这意味着PO
16:05 消耗的减少远远
16:06 不足以构成
16:09 系统。另一点是
16:10 我们看到的材料越来越多，我们
16:12 使用的材料越来越多，数量也越来越多，
16:18 某种材料的数量也越来越多，但我们 我们
16:21 也使用越来越多的材料，就像
16:23 这张幻灯片上
16:26 英特尔和 IBM 的图片上显示的一样，20
16:29 年来，我们用于
16:33 电子工业和
16:35 半导体工业的材料越来越多，而且数量还在不断增加，所以
16:38 我们在
16:39 不断增加
16:42 材料使用量，水资源也是如此。
16:44 半导体工业
16:46 和电子工业
16:50 消耗大量的水，这
16:51 是一个非常大的问题。我们
16:55 看到 2021 年台湾发生旱灾，
16:57 这对
17:00 人口和工业造成了影响，所以
17:03 这是一个重大问题。
17:04 另一个重大问题是生物
17:07 多样性的大规模灭绝，
17:09 我们看到
17:12 昆虫和哺乳动物的
17:18 数量平均减少了 70% 左右，而这一切都是
17:20 由人类一手造成的，这是
17:24 地球历史上第一次，人类使用单一物种就
17:27 大规模灭绝
17:29 其他物种，这种情况还在继续，因为
17:31 这对我们的食物链构成了风险。
17:34 这是我们必须
17:39 考虑的事情，所以对我来说，
17:41 重塑电子行业迫在眉睫，我们必须
17:43 延长我们产品的使用寿命，
17:46 到2022年，我们的产品重量为6200万吨，
17:49 最大的问题是
17:51 碳排放，大约占4%，这
17:55 相当高，呃，回收率相当
17:58 低，我们或多或少
18:01 看到，我们对电子设备的重复使用和回收利用都
18:04 不够，我们必须
18:07 真正改变我们的思维方式和
18:09 生活方式，关于 电子
18:11 电子
18:13 设备，欧洲绿色电子生态系统
18:15 经济项目中提出了一些建议，该
18:18 项目 于
18:19 于
18:23 2022年提出，并于2023年启动，所以我
18:24 很了解这个项目，因为我是
18:26 这个项目的发起人，当时我是
18:29 绿色圣集团的主席，我们
18:31 定义了6R框架，这个
18:33 框架有不同的
18:35 支柱，其中一个是可靠性，
18:37 我们该怎么做才能通过构建一个 更
18:39 更
18:42 可靠、更耐用的系统
18:45 来减少材料的使用
18:48 或其他什么，以便
18:50 改变制造
18:53 流程，优化不同的
18:56 系统、不同的封装或
18:59 我们使用的不同部件，
19:01 维修是一件大事，这项技术
19:04 始于2023年的法国，
19:06 现在正扩展到欧洲，但
19:08 要使东西变得可修复，就像
19:13 我们10到15年前的手机一样，
19:15 更换电池非常容易，而现在，
19:17 自己尝试更换电池或
19:19 手机简直是一场噩梦，这
19:22 就是为什么我们必须改变这一点，我们
19:24 必须回到
19:26 维修变得容易的阶段，这
19:28 对整个价值链有很大的影响，
19:29 因为你需要有可用的备件，
19:31 需要有经过培训的
19:33 人员进行维修，你必须能够维修、重新
19:36 调整、
19:38 重新测试等等，所以这是一个非常大的
19:40 问题，不仅仅是说它必须是可修复的，
19:42 整个价值链必须是可修复的，
19:45 整个价值链必须是可修复的，可以
19:48 重复使用，也就是说可以重复使用
19:51 系统中的一些备用部件，
19:54 将其作为其他部件的备件，这一点很
19:57 重要，可以进行翻新 这可能是为了将
20:01 系统转移到另一个应用中，
20:02 因为最初尚未定义，
20:05 但它降低了性能，
20:06 但对于另一个应用来说可能已经足够了，
20:09 当然也包括
20:12 回收利用，为了回收材料，
20:15 我做了一个内部调查，我可以
20:18 透露结果，但我做了一个
20:21 内部调查，调查的是
20:24 我们在制造过程中使用的回收材料的水平，说
20:28 实话，回收利用率很低，而且
20:30 在行业中各个地方的情况都大体相同，这是
20:32 因为有时有两个
20:34 原因，一是因为人们更
20:37 喜欢使用新材料，
20:39 二是回收利用的材料的 物理
20:42 物理
20:46 化学性质与原始材料并不完全相同，
20:48 这会对工艺产生影响，这
20:50 意味着我们必须考虑
20:52 工业流程，这些流程对具有
20:56 [音乐]特性（
21:00 可能不是最佳特性，而是 退化
21:05 特性）的材料具有更强的适应性，这是通往
21:07 真正可持续发展的道路，我们需要在
21:12 当今行业的技术方面进行彻底的参数变革，我们处于
21:15 一种技术允许我
21:18 做某事的模式，所以我会去做，
21:19 这就是我们在人工智能中看到的，
21:21 有很多
21:23 做这些事情很容易，
21:26 但我们真的应该这样做吗？
21:28 我们必须改变
21:32 思维模式，看看我能做什么才能与
21:37 我所处的环境相适应，所以我首先要考虑
21:39 环境的限制，并
21:41 了解在这种限制下我能做什么。
21:43 我并不是说我们应该停止
21:45 做电子产品，但我们必须
21:47 做不同的事情。
21:49 重点是
21:52 系统性方法，因为今天
21:54 我们经常只看一个参数，
21:57 我们说如果我们改进这个参数，
21:59 它就会变得可持续，
22:00 这是完全错误的，我们必须
22:03 真正地研究系统性
22:05 方法，并研究
22:07 我们监控的正确指标。 为了
22:14 [音乐]，
22:18 我们必须整合大量的
22:21 参数，并且不要忘记
22:23 时间维度，因为
22:27 解决方案的能力规模非常重要，
22:29 因为我们必须确保，
22:31 如果我们想要一个
22:33 好的解决方案，它必须能够
22:36 扩大规模，并确保采用
22:38 系统性方法不会在
22:40 其他地方产生比
22:43 我们想要解决的问题更大的问题，
22:45 例如，如果我们想尝试
22:48 回收材料，最终会
22:50 产生巨大的能源需求或
22:53 产生我们无法回收的废物，那么在这样做
22:55 之前，我们必须三思而后
22:58 行，呃，
23:01 同样非常非常重要的一点，也许
23:02 我们应该牢记的第一件事
23:04 是，可持续性不仅
23:07 限于技术解决方案，因为它对环境、
23:15 生物多样性等各个方面都有很大的影响，所有这些都必须
23:17 考虑在内，我们还必须
23:19 在可持续解决方案中考虑到 经济
23:22 经济
23:25 模式和社会模式的改变。
23:26 比如，如果我们
23:29 有材料，如果我们有设备，
23:31 使用寿命会更长，但
23:33 最终我们销售的设备肯定会减少，
23:36 这意味着
23:38 销售这种设备的公司经济模式将受到
23:41 影响。我们已经看到，在
23:43 纺织行业，在封闭
23:46 行业中，二手
23:49 产品的
23:51 市场规模减少了近20%，所以我们
23:54 必须整合所有这些，
23:55 因为如果没有这些，我们就很难找到
23:59 可持续发展的东西。
24:02 最后一点，对我来说，这很
24:04 明显，但有时最好
24:07 即使很明显地告诉它，
24:09 持续的经济增长是不
24:11 兼容的，在有限的世界中是不可持续的，
24:13 我们可以为所欲为，
24:15 最终地球耗尽，
24:19 资源耗尽，
24:22 无限的持续经济增长将
24:24 行不通，所以我们必须真正换个
24:26 角度思考，这并不意味着我们必须
24:28 回到中年，而是必须
24:31 整合问题
24:32 以及我们必须面对的所有问题，
24:38 解决方案。非常感谢。 感谢您抽出
24:42 时间，谢谢帕特里克，这次
24:45 精彩的演讲来得正是时候。
24:47 然后我们请下一位演讲者
24:50 托马斯来谈谈可持续
24:53 材料和
24:56 生产。大家好，大家
25:02 好，能听清楚我的话吗？好的，那么
25:05 今天我将讨论
25:08 可持续材料和生产，这
25:12 与帕特里克所说的可持续性
25:14 概念一致，可持续性
25:20 是一个相对的概念，对吧，所以
25:23 今天我将谈谈信息
25:26 通信技术（ICT）的影响，特别是对
25:29 自然资源的影响。我们将更多地
25:32 关注集成电路的生产， 并
25:34 并
25:38 引入晶圆厂
25:41 世俗性和最低产量的概念，
25:50 结论，我们现代社会是由
25:53 数据驱动的，我们处在一个数据
25:57 驱动的社会，这意味着美国
26:00 互联网用户的增长速度要
26:04 快得多，而且数据的使用量的增长速度要
26:10 远远高于世界
26:15 人口的增长速度，所以我们可以说，今天信息
26:19 通信技术约占世界电力消耗的5%，
26:24 占温室气体排放量的2%到4%。
26:32 与建筑相比要低得多，但仍在
26:35 呈指数级增长，所以这就是为什么
26:41 我们现在必须改变我们的
26:43 做法，特别是在生产方面，
26:46 因为如果我们可以看到
26:49 中间的这张图，我想说，
26:53 50% 的能源
26:56 消耗是由于全球生产造成的，
27:02 另一个问题是，最新一代
27:10 由于 ICT，我们产生了越来越多的浪费，所以我们也可以
27:14 改变我们的消费方式和
27:17 产品设计方式，以减少浪费，所以这是
27:21 一个关于能源
27:26 消耗的例子，因为人们通常
27:29 会谈到 Jen 悖论和 Bond 效应，
27:31 但这完全取决于
27:34 应用和 ICT
27:36 最初的设计方式，例如，
27:39 如果你比较
27:43 数据中心的电力消耗，
27:47 我想说经典数据中心和
27:50 专用于加密货币的数据中心，
27:53 你可以看到
27:56 数据中心使用的节能解决方案可以维持
27:58 全球能源消耗，
28:02 而加密货币
28:04 已经失控，所以
28:08 从一开始就
28:11 引入可持续发展非常重要
28:14 概念既包括硬件层面，
28:18 也包括软件层面，
28:20 例如加密货币，
28:23 嗯，现在如果我们考虑 材料
28:24 材料
28:28 方面，嗯，我们可以看到，
28:32 自
28:36 80 年代以来，全球 ICT 领域引入了越来越多的材料，现在我们有
28:41 60 种不同的
28:45 材料，嗯，正如帕特里克所说，在
28:52 工厂内部或使用寿命结束时回收的材料很少，ICT
28:55 设备的回收率为 177%，但这
28:58 不包括大多数
29:03 材料，很少有材料像黄金或
29:06 最终回收，而且
29:11 材料的生产集中
29:14 并由少数国家控制，所以这给供应链带来了很大的
29:17 问题， 而且
29:21 而且
29:26 材料的生产条件可能是值得
29:29 怀疑的，嗯，如果你看到
29:33 最近关于挪威
29:38 批准深海采矿的新闻，那么
29:42 你可能知道采矿不是一个清洁的
29:46 行业，通常会带来一些
29:49 问题，水污染等，但如果你
29:53 在海洋中引入采矿，嗯，
29:56 污染有很多可能的
29:58 污染，这些污染也可能
30:02 失控，所以 比如，能源
30:04 转型将
30:11 在未来几年导致采矿活动增加三倍，
30:16 所以我们必须减少
30:20 新技术中
30:23 稀有金属和材料的使用。为此，我们
30:26 应该更高效地
30:29 生产集成电路。
30:31 从能源
30:36 角度来看，特别是对于
30:39 移动制造业，例如移动电话，其
30:41 制造占整个
30:45 碳足迹的70%到75%，而其他设备
30:48 约为50%。
30:55 随着
30:58 技术节点的降低，集成电路制造的影响也会增加。对于
31:01 最先进的节点，这是由于
31:05 步骤数量的增加，以及
31:07 EUV和先进光刻技术本身就消耗
31:13 大量能源，
31:19 所以
31:22 现在有很多正在进行的行动来减少能源
31:25 消耗。这里有一些例子，比如
31:29 切换到低温处理，
31:33 使工艺过程有所不同，从而进行 工艺
31:34 工艺
31:38 优化，减少热量耗散，
31:42 例如在炉内或炉外，
31:47 我们还可以减少或回收化学品的
31:50 使用。 化学品和
31:54 水，因此，这过渡到
32:01 晶圆厂的“工厂化”和“低废物产生”的概念。
32:05 如果我以化学
32:08 气相沉积为例，这是一种
32:15 在微电子
32:21 晶圆厂中沉积层的非常经典的方法。材料处于
32:28 气体中，进入
32:31 反应室，然后
32:33 在表面发生化学反应，
32:35 然后气体
32:37 排出。我们可以
32:43 说，大约 90% 的气体，或者说
32:48 80% 到 99% 的作为
32:53 反应物进入的气体，作为废物排出。这意味着 大多数
32:54 大多数
33:00 材料都
33:04 像废物一样从晶圆厂排出，这些材料可以回收利用。
33:10 因此，如果我们想要实现
33:13 循环利用和循环晶圆厂的概念，我们必须 回收
33:15 回收
33:19 这些过程中产生的气体。我们
33:25 还必须评估整个
33:29 制造过程
33:35 对 IC 的影响，从原材料到
33:39 废物，在整个生命周期分析过程中，
33:41 这是通过 改进的
33:42 改进的
33:49 方法实现的。 嗯，例如，
33:55 您可以找到像 EO 这样的规范，
34:00 这些方法是多指标的，所以我会给
34:01 您举个
34:05 例子，
34:09 嗯，第一个例子是
34:12 光刻工艺的变化，
34:15 光刻步骤用于定义
34:17 我们技术中的图案，
34:19 这里有
34:24 技术节点，节点越小，
34:26 节点越先进，
34:35 多，
34:42 这里有不同的步骤，例如
34:46 光刻胶的沉积，然后是曝光
34:49 显影，您可以像这样定义 PN，
34:55 所以光刻胶
34:58 在工艺过程中起着核心作用，
35:04 嗯，它们也是
35:10 污染源，在这项研究中，我们的 同事
35:12 同事
35:13 展示了
35:17 基于天然资源生产的 kosan 的光刻生物源材料，
35:28 他们展示了
35:33 这种材料的 phib，用它您可以用
35:47 生命周期分析来替代严重污染水的溶剂
35:51 可以评估
35:56 这些工艺的影响，结果表明，与
36:09 气候变化、毒性、
36:12 水或矿物使用相关的大多数参数都有显著减少，大约减少了一半。还有
36:19 其他措施，例如使用薄层
36:22 沉积拾取和放置材料，使用
36:26 智能切割层来减少材料回收利用，
36:32 取代电阻，减少磷，这对
36:35 蚀刻或光刻技术来说也是一个问题。
36:40 还有一些机会，使ICT
36:42 供应链更加
36:45 透明，
36:48 在我们的行业中系统地引入生命周期评估，在
36:54 产品上使用材料声明，并实施明确的
36:57 研究目标计划，重新探索 半导体
36:59 半导体
37:03 制造，这是行业中的例子，
37:06 这里引用了行业
37:08 中已经在进行的关于
37:12 支持系统的行动，
37:15 例如，该系统用于
37:17 回收一些
37:22 气体，在工艺中使用低全球变暖
37:25 潜能值的替代方案， 以及
37:30 以及
37:34 当今行业中正在使用的许多其他措施，以
37:41 更全面地减少其影响。
37:43 应该采取行动 在不同的
37:46 层面上，我们已经讨论了
37:50 生产，比如减少浪费，
37:52 还有用水，
37:58 在
38:01 晶圆厂内部循环利用水，减少关键
38:05 材料的使用，回收所有废物，
38:07 在集成电路设计中，我们将进行一个
38:10 演示，通过使用新的
38:14 计算天堂，使用更少的
38:18 材料，同时
38:23 在产品层面开发超低功耗专业知识，
38:27 寿命应该会增加，
38:30 这也会改变商业模式，
38:33 当你想
38:35 在产品层面延长寿命时，你还必须
38:40 重新设计设备，
38:44 晶体管等等。生命周期评估应该
38:47 在设计层面引入，应用层面
38:51 也应该引入数据流生命周期，
38:55 这意味着存储更少的数据，因为
38:59 数据意味着需要存储的材料，
39:02 并且会产生
39:04 可持续的全球
39:08 影响，所以我想说，在全球范围内，我们必须将
39:12 循环经济
39:20 层面，谢谢你的
39:22 关注，谢谢
39:26 托马斯，这让我们来到
39:28 最后一位发言者，OT，他将
39:31 谈论我们作为 hybe 社区 可以
39:34 可以
39:37 通过设计更可持续的 计算机
39:38 计算机
39:42 系统来帮助行业。现在轮到你了，谢谢你
39:45 给我这个机会。我从事
39:47 计算机架构工作，
39:49 我想回答的关键问题
39:52 是，我们如何设计更
40:02 正如我之前的
40:04 同事提到的，温室气体
40:06 排放导致全球变暖，
40:08 可持续性显然
40:10 比全球变暖更具包容性。IC T
40:13 T
40:17 占全球温室气体排放量的 2% 到 4%，
40:18 这实际上
40:20 与航空业相当。如果
40:22 你对
40:23 这种
40:25 影响的重要性有疑问，现在如果你看看
40:27 计算设备的碳足迹，
40:29 它真的很大，分为两个部分，
40:34 制造和最终
40:36 回收或拆卸的体现足迹，我们
40:38 分别称之为上游体现
40:40 足迹和下游体现
40:42 足迹，然后我们还有
40:45 由于产品在设备使用寿命期间使用而产生的运营足迹。
40:48 现在，
40:51 试图思考如何设计更
40:53 可持续的计算机系统，这是一个
40:55 很大的挑战，因为
40:56 固有的数据不确定性，
40:59 实际上，
41:01 原材料供应
41:04 链存在巨大的数据不确定性。行业中存在保密性，
41:06 例如产量数字
41:09 不会公开发布， 并且
41:11 并且
41:13 设备的预期寿命也存在未知数。未来产品的
41:16 生产或使用强度的能源结构
41:18 确实很难预测，
41:20 甚至还存在反弹
41:23 效应。让我尝试进一步解释一下，
41:28 Apple 和 iPhone 12 的 LCA 报告实际上
41:30 承认存在巨大的数据不
41:33 确定性。Apple 开发了一些
41:36 自己的模型，但对于那些
41:38 无法获得可靠数据的部分，
41:40 他们实际上使用的是假设
41:43 和行业平均值。当谈到
41:45 产品使用时，他们只关注
41:48 第一批用户
41:50 使用该设备的三到四年，然后使用
41:53 历史数据来估计
42:00 设备的使用强度。我相信您已经听说过
42:04 JAV 悖论的反弹效应，
42:06 正如 Patrick Blue 已经提到的那样，
42:08 用例不是恒定的，所以如果
42:11 您进行 单个设备的功率
42:13 或能源效率更高，这实际上可能会
42:16 导致该设备的使用率增加，
42:19 而这个悖论可以追溯到
42:21 牛仔裤，他注意到，当詹姆斯·瓦特
42:24 发明出更高效的燃煤
42:26 蒸汽机时，
42:28 煤炭的总消耗量实际上增加了，我们也在
42:30 计算机系统中看到了这一点，例如
42:32 在数据中心，如果你开发出
42:35 更节能的服务器，
42:36 数据中心开发者的直接反应
42:39 是在
42:41 数据中心的功率预算范围内安装更多的服务器，所以
42:43 这在计算中是一个真正的影响，所以
42:47 考虑到大量的
42:49 不确定性，嗯，我们应该如何处理
42:51 这个问题，
42:53 那么即使
42:55 我们存在大量固有的数据
42:58 不确定性，我们仍然可以设计出更可持续的计算机系统，我对此的看法
43:15 是真正接受它，嗯，这就是为什么我一直在研究一个非常简单的模型，我称之为焦点一阶碳模型，它是一个自上而下的参数化模型，刻意简化，建立在第一原理之上，其目标实际上是提供
43:19 洞察力，关键ID是使用代理，
43:21 以便计算机架构师和计算机
43:23 系统工程师可以推断出这些
43:24 代理 体现和
43:26 运营足迹，然后我们可以
43:28 参数化体现
43:30 与运营
43:32 足迹的相对重要性，同时考虑
43:34 不同的新闻案例场景，包括
43:37 反弹效应。虽然模型
43:39 非常简单，但实际上非常
43:42 强大，因为如果更改某些
43:44 参数，您会看到
43:47 对整体结论的影响。如果 结论
43:49 结论
43:51 在一系列场景中相似，那么
43:55 尽管存在很多数据
43:58 不确定性，但您可以对这些结论充满信心。如果结论取决于
44:00 特定场景，那么
44:03 在得出这样的结论时您必须更加小心。
44:08 那么，体现足迹的有用代理是什么？
44:11 我们知道
44:12 晶圆是
44:14 半导体晶圆厂的生产单位，您可以想象，
44:19 芯片尺寸越大，其体现足迹就越高。
44:22 如果我们假设
44:24 我们有完美的良率，那么我们
44:28 在垂直AIS上显示的标准化Fon足迹是
44:30 di尺寸的函数，以平方毫米为单位，
44:33 然后它几乎是线性的。所以
44:35 即使考虑到
44:38 晶圆边缘周围的硅面积损失，
44:41 如果 我们假设一个墨菲模型，其中有
44:43 来自台积电的实际数据，
44:46 然后我们得到一条这样的曲线，所以我们
44:48 有一个非线性的um效应，但为了
44:51 简单起见，我们只使用芯片面积asxy来表示
44:56 集成电路的具体占用空间，那么操作
44:59 空间又取决于什么呢？是的，所以在这里我做了两个
45:01 假设，或者说我正在考虑两种
45:03 情况，第一种情况是，我们
45:04 认为在计算设备整个
45:06 生命周期内需要完成的工作量
45:08 是恒定的，所以如果你
45:11 比较两个设计X和Y，它实际上是
45:14 能量消耗，它近似于
45:18 设备的总操作占用空间um，因为
45:21 工作量um是恒定的，所以在这里我们可以使用
45:23 能量消耗作为
45:26 代理，现在正如我之前提到的J的
45:28 并行，如果你有一个
45:30 更节能的计算机系统，那么它
45:32 允许做或激励
45:35 做更多的工作，所以在固定
45:37 时间场景中，我们假设我们
45:39 使用该设备的
45:41 时间是相同的，所以如果我们有一个更高效的
45:42 设计，这意味着我们将做额外的
45:45 工作，是的，然后正如你所看到的
45:48 系统 X 和 Y 的总能耗
45:50 成正比，或者说运行
45:52 足迹与功耗成正比，
45:54 所以在这种情况下，
45:56 我们将使用功耗作为 运行
45:59 运行
46:01 足迹的近似值，好的，现在我们有了
46:02 体现足迹的代理，我们有了
46:05 运行足迹的代理，
46:07 那么我们应该如何相对权衡体现足迹和 运行
46:08 运行
46:11 足迹呢？这实际上取决于
46:12 许多因素。这是一篇
46:14 来自 gup at
46:18 all at hbca 2021 的非常有见地的论文，它表明，与运行足迹相比，电池供电的
46:20 设备（例如智能手机、平板电脑、智能手表
46:22 等）
46:25 更多地受体现足迹的影响，
46:30 而
46:32 台式电脑和游戏机
46:35 等始终开启的设备更多地受
46:37 运行足迹的影响，因此设备
46:39 类型确实对使用寿命有很大影响。
46:41 使用寿命越长，运行足迹
46:42 的相对权重就越高。是的，
46:46 如果我们要更长时间地使用电子
46:48 设备以减少电子
46:50 垃圾，这将增加 运行
46:53 运行
46:55 足迹相对于体现足迹的相对贡献，
46:58 生产过程中的能源结构，
47:01 以及产品过程中的能源结构 使用会对
47:04 体现足迹的相对权重产生影响，首先是
47:07 操作足迹，那么我们应该如何
47:09 设置这两个的适当权重呢？
47:11 我的解决方案是实际 参数化
47:12 参数化
47:15 它，这让我想到了一个非常
47:18 简单的模型，它显示了在
47:21 这两种情况下我所说的标准化碳足迹的计算，即
47:24 固定工作和固定时间场景，
47:26 它由两部分组成，第一部分
47:30 是加权体现足迹
47:33 代理，第二部分是
47:36 加权操作足迹
47:39 代理，通过调整这些
47:42 Alpha 值，我们实际上可以考虑
47:44 不同类型的场景，其中
47:46 体现足迹
47:48 比操作足迹更为突出，
47:51 我们可以考虑两种情况，即固定
47:52 工作和固定时间场景，以
47:56 探索设计选择 对
47:57 对 计算
47:59 计算
48:01 设备碳足迹的影响，因此我一直在使用这个非常
48:04 简单的模型来重新审视一些
48:07 处理器设计选择的原型，
48:09 我将它们分为
48:11 三个不同的类别，例如，
48:13 如果设计选择
48:14 在两种情况下都减少了碳足迹，那么它就具有很强的可持续性
48:17 固定工作和固定时间场景，
48:18 因此从某种意义上来说，不存在
48:21 反弹效应的风险，以及一些微
48:24 架构 U 设计选择 es 属于
48:27 这一类，每周维持意味着 它
48:28 它
48:30 只能在固定工作场景下减少碳足迹，因此在
48:35 固定时间场景下存在显著的反弹风险，
48:37 然后一些设计
48:39 选择可能不太可持续，
48:40 因为它们会在
48:42 固定工作和
48:43 固定时间场景下增加碳足迹。
48:47 那里也有几个例子，所以
48:49 这里用橙色突出显示的例子是
48:52 我刚才要解释的，所以
48:55 多核，如果我们使用
48:59 基于 Amal 定律的非常简单的模型，F 是
49:01 工作负载的并行度
49:04 ，BCE 是等效的基础，它 相当于
49:07 相当于
49:10 核心数，我们可以得出的结论
49:12 是，与单核相比，多核具有很强的可持续性，
49:18 如果我们比较
49:22 例如这个设计点与
49:23 这个分配点，那么
49:27 垂直轴上显示的标准化碳足迹实际上是 cre Ines，
49:29 如果并行度很高，如果
49:32 我们从左边的曲线到
49:35 右边的曲线，我们会看到
49:44 本书嗯，瘫痪软件是每周
49:46 可持续的，第二个结论
49:48 是，如果我们将
49:54 并行度从 50% 提高到 95%，那么
49:55 在固定工作场景下，碳足迹就会减少，
49:57 但在固定
49:59 时间场景下，碳排放实际上会
50:05 增加，然后瘫痪软件
50:06 比添加核心更可持续，如果
50:09 你比较一下这两点，那么
50:12 32 个核心的并行度为 90%，
50:18 而 16 个核心的并行度为 95%，我们
50:20 可以看到，在
50:22 固定工作
50:24 和固定时间场景下，我们都可以减少碳足迹，
50:25 此外，我们还可以实现更好的
50:29 性能，因此并行软件嗯
50:32 间接地可以减少嗯 碳
50:38 足迹，所以嗯，多核是
50:39 高度可持续的，现在让我们
50:42 看一个每周可持续的嗯示例
50:43 分支预测，例如，
50:46 我们正在比较一个大型混合分支
50:48 预测器和一个非常简单的 B 模态
50:50 预测器，关键点是
50:53 大型预测器实现了 14% 的
50:56 更高性能，从而降低了
50:59 7% 的能耗，并且
51:01 功耗增加 6.6%，所以如果
51:03 我们有一个场景，其中操作
51:05 足迹在右侧占主导地位，
51:07 那么在固定工作场景中，
51:09 分支预测器实际上有
51:11 利于可持续性，它可以减少
51:13 碳足迹，但在固定时间
51:14 场景中，这实际上会导致
51:17 碳足迹的增加。B，所以我们
51:20 必须小心一点，当
51:23 使用 CPU 之类的技术时，嗯 [音乐]
51:24 [音乐]
51:27 推测，因此操作
51:28 排放占主导地位，分支
51:30 预测显然是弱
51:32 可持续性的，当体现
51:33 排放在
51:35 左侧占主导地位时，分支预测的
51:38 可持续性甚至会降低，尤其是
51:40 当分支预测的芯片面积
51:49 情况下一样，那么暗硅可能是 芯片
51:52 芯片
51:54 设计中一个显而易见的问题，所以从根本上说，暗硅会
51:56 牺牲芯片面积来换取功率
51:58 效率，从而导致体现足迹的
52:00 增加，并导致
52:02 操作足迹的减少，
52:04 所以问题是，这会导致
52:06 整体足迹的增加还是减少，
52:08 所以在这里我一直使用
52:12 来自 Isa 这篇论文中的一些数据
52:14 20110 um 表明
52:17 加速器可提供类似的性能，
52:19 但能耗大幅降低
52:21 ，如果我们假设
52:22 加速器占据
52:24 芯片总面积的 2/3，当隐含排放占主导地位时，
52:26 这实际上会
52:29 导致总
52:31 碳排放量大幅增加，当
52:33 运行排放占主导地位时，
52:35 我们需要在超过 50% 的时间内使用暗硅
52:37 芯片区域，
52:41 这显然是
52:44 不可能的，因为它是暗
52:47 CC，所以有了这些知识，我们能否
52:50 想出一个范例来
52:53 设计更可持续的计算机
52:55 系统，在这里，我一直假设一个
52:56 基线，即当前技术 Noe 中的 quot 处理，
53:01 那么问题是我们应该
53:03 在下一代技术 Noe 中预见多少个核心，我
53:05 一直在使用来自 IM 的一些数据来进行
53:08 这些 um 推断，在
53:10 左侧我们有一个以隐含为主的
53:12 场景，其中 Alpha 等于 0.8，在
53:14 右侧以运行为主的
53:17 场景，其中 Alpha 等于
53:23 0.2 和 um 456 和 uh 四五和 六个
53:26 课程实际上会形成一个强大的
53:29 可持续设计范式，因为在
53:31 固定工作和固定时间的
53:33 情况下，我们都会看到
53:36 标准化碳足迹的减少，而使用
53:38 七核或八核U时，我们实际上会
53:43 在所有情况下看到碳足迹的增加，或者仅在
53:46 固定时间情况下，当操作
53:50 足迹占主导地位时，碳足迹会增加。所以这
53:53 实际上表明，我们有
53:55 一条通往更
53:58 可持续的计算机系统的道路。
54:02 我们唯一需要做的就是
54:06 以更清醒的方式利用增加的可用晶体管数量，而不是用尽
54:11 技术中可用的所有晶体管。通过这样
54:14 做，我们实际上可以利用
54:16 每个晶体管减少的碳足迹来
54:23 流程。因此，可持续性是一个巨大的
54:25 挑战。我认为这个焦点
54:27 模型足够简单，研究人员
54:29 和开发人员可以快速
54:32 了解如何设计更
54:35 可持续的流程。如果您想
54:37 了解更多关于这方面的具体信息，我
54:39 可以转发给您
54:41 我最近发表的Asos论文，以及
54:43 我今年早些时候在高峰论坛上发表的主题演讲。
54:51 非常感谢。 嗯，
54:54 好的，我会邀请所有发言者 打开
54:57 打开
55:00 摄像头，以便我们进行问答环节，
55:03 正如我已经提到的，
55:05 提问的最简单方法是将
55:07 您的问题放在问答框中，或者在
55:09 聊天中，这也
55:12 很好，嗯，我已经
55:16 在聊天中有一个问题，嗯，来自wner，
55:18 人工智能对能源
55:22 消耗的影响是什么，嗯，所以在
55:24 必要的高计算能力下，应该
55:27 会有显著的影响，在座的各位有谁
55:31 准备好回答这个问题了吗？我
55:33 知道你有一些顾虑，是的，
55:38 嗯，是的，而且
55:40 最近在媒体和文献中有一些关于由于
55:45 人工智能而增加或电力需求的报道，
55:50 生成人工智能无处不在，它可以
55:54 节省能源，而且
55:57 这项技术能够做的事情令人印象深刻，
55:59 但是这些研究得出的数字
56:03 在能源消耗方面确实令人担忧，
56:05 但是这些研究
56:08 大部分甚至没有涉及到的 是
56:09 是
56:12 随着越来越
56:13 多的数据中心的安装和越来越多的 GPU 的出现， 这些
56:16 这些
56:19 数据中心的 GPU 也变得越来越强大，它们被用来训练
56:21 模型，
56:24 训练是否
56:26 比推理更重要，这是一个
56:29 有趣的问题，训练
56:31 模型所需的
56:34 次数显然比推理要少，因为数以
56:38 百万计的用户使用
56:41 生成式 AI 工具来完成每一个
56:45 任务，所以是的，
56:48 AI 的影响肯定会
56:51 很大，我相信
56:53 在这个领域需要做更多的研究才能
56:56 真正理解
57:00 AI 对全球变暖的影响，
57:03 所以我想补充一点，
57:05 我在一开始谈到了
57:07 计算使其他
57:10 行业变得更加可持续，我
57:12 认为对于生成式 AI 来说，目前尚不
57:14 清楚是否存在某种形式的
57:17 支持，这取决于
57:20 您使用它的应用领域，
57:25 我知道这里有观众，
57:27 所以如果 如果你有问题，尽管
57:32 问，嗯，也许在等待
57:34 提问的时候，我还有一个问题，
57:37 这是关于生命周期
57:41 评估的，嗯，所以我认为很多人都
57:43 希望在
57:45 私人生活和职业
57:47 生活中变得更加可持续，但有时很难
57:49 知道该做出哪些选择，所以晚上
57:52 你向我们展示了一个可以帮助我们
57:54 做出正确选择的模型，但
57:57 例如，如果有人嗯
58:00 想买一辆车，然后他在
58:03 电动汽车和碳基汽车之间犹豫了几天，
58:05 哪一个更好，这取决于
58:07 你每年行驶多少英里或多少公里，
58:10 所以我的一般
58:12 问题是，它们有多好，或者
58:15 当前的生命周期
58:17 评估模型有多有用，我们
58:19 在这个领域有更多的研究吗，或者是否
58:20 已经存在好的模型，
58:23 我不知道也许是托马斯或 帕特里克，
58:24 帕特里克，
58:28 也许你是，我可以从
58:30 微电子生产的角度开始回答，
58:33 问题当然是
58:36 模型和用于
58:38 校准LCA中使用的模型的数据，
58:45 嗯，今天我想说嗯，我们
58:48 有越来越多的数据，但是嗯
58:53 很难拥有所有数据并
58:57 保存，因为嗯，当然，业界
59:04 在这一点上沟通不太顺畅，
59:06 嗯，我认为现在有很多改进空间，
59:09 我想说的是，我们有更精确的模型，
59:14 但是，为了
59:20 获得好的数据，尤其是在
59:25 高级节点上，我们还有很多工作要做，所以我认为我们
59:26 有一些改进的动向，但还有
59:29 很多工作要做，
59:33 好吧，我想知道的一个案例是，
59:36 嗯，根据Le的解释，
59:38 体现能量或
59:40 排放非常
59:42 重要，你使用
59:44 设备的强度越大，使用设备的时间越长，
59:46 就越有利于
59:48 可持续发展，但如果你看
59:50 一辆现代汽车，一辆电动汽车，它
59:52 充满了电子设备，幸运的是，一辆车的
59:54 使用寿命超过三年，所以
59:56 你会用它10年或更
59:59 长时间，这对可持续发展是有好处的，
60:01 但另一方面，如果你只在 早晚通勤时使用它，你
60:04 早晚通勤时使用它，你 可能每天只使用两个小时，而
60:07 可能每天只使用两个小时，而 汽车每天22个小时都停在那里什么也不做
60:08 汽车每天22个小时都停在那里什么也不做 那么，对于
60:12 那么，对于
60:17 我们在手机上遇到的同样的问题，有什么评论吗？ 抱歉，帕特里克，
60:19 抱歉，帕特里克， 我试着简短地与数据中心进行比较，当
60:22 我试着简短地与数据中心进行比较，当
60:29 你有密集使用时，对于 飞机来说，例如飞机有
60:31 飞机来说，例如飞机有 密集的使用，所以
60:34 密集的使用，所以 制造成本低于
60:37 制造成本低于 使用成本，所以这实际上取决于
60:39 使用成本，所以这实际上取决于 你谈论的产品类型，
60:41 你谈论的产品类型， 你必须最大限度地提高使用
60:44 你必须最大限度地提高使用 阶段U和产品的使用，
60:48 阶段U和产品的使用， 对吧，还有可靠性和
60:51 对吧，还有可靠性和 使用寿命，抱歉，帕特里克，你想
60:54 使用寿命，抱歉，帕特里克，你想 回答，是的，也许我可以说，
60:57 回答，是的，也许我可以说， 我认为这
61:00 我认为这 或多或少就是我在演讲中解释过的，
61:02 或多或少就是我在演讲中解释过的， 在所有情况下，
61:05 在所有情况下， 可持续性是一个
61:06 可持续性是一个 多维问题，我们可以
61:09 多维问题，我们可以 从一个角度来看待解决方案，
61:12 从一个角度来看待解决方案， 如果我们只看二氧化碳，
61:15 如果我们只看二氧化碳， 例如，我们看看电动汽车，这
61:18 例如，我们看看电动汽车，这 是一个非常好的解决方案，没有
61:21 是一个非常好的解决方案，没有 问题，几乎没有问题，
61:23 问题，几乎没有问题， 因为这取决于你
61:25 因为这取决于你 发电的地方，以及
61:27 发电的地方，以及 每小时发电量千瓦时的二氧化碳水平，
61:30 每小时发电量千瓦时的二氧化碳水平， 但
61:33 但 问题是 这是一个
61:34 问题是 这是一个 多维问题，所以你必须
61:36 多维问题，所以你必须 整合材料、
61:39 整合材料、 生产电动汽车的行业产能
61:41 生产电动汽车的行业产能 等等。当你整合
61:43 等等。当你整合 所有参数时，你
61:46 所有参数时，你 对单个参数的看法可能会
61:48 对单个参数的看法可能会 完全不同。今天，我
61:51 完全不同。今天，我 个人做了一项调查，我
61:54 个人做了一项调查，我 在2020年做了一份报告，比较了
61:58 在2020年做了一份报告，比较了 热力汽车和
62:01 热力汽车和 电动汽车，整合了
62:03 电动汽车，整合了 电力生产、汽油
62:06 电力生产、汽油 生产、
62:07 生产、 汽油分配等等。你会发现，
62:10 汽油分配等等。你会发现， 没有单一的答案，这
62:13 没有单一的答案，这 取决于你所在的国家/地区，解决
62:15 取决于你所在的国家/地区，解决 方案可能完全
62:17 方案可能完全 不同，取决于
62:19 不同，取决于 你使用的汽车的大小，解决方案可能
62:21 你使用的汽车的大小，解决方案可能 完全不同。所以我们必须
62:23 完全不同。所以我们必须 明白，在这个可持续性问题上，
62:25 明白，在这个可持续性问题上， 这是一个多维问题，
62:27 这是一个多维问题， 我们必须清楚地定义
62:29 我们必须清楚地定义 我们正在研究的系统的边界，
62:32 我们正在研究的系统的边界， 以便理解
62:35 以便理解
62:40 解决方案的优劣。否则，很难找到 一个好的
62:42 一个好的 答案。最重要的是，
62:45 答案。最重要的是， 你经常会看到一些非常
62:47 你经常会看到一些非常 违反直觉的事情，我们必须
62:49 违反直觉的事情，我们必须 非常小心。 这
62:51 非常小心。 这 是
62:54 是 Yanos
62:56 Yanos 提出的问题，嗯，也许您
63:00 提出的问题，嗯，也许您 想回答这个问题，是关于
63:03 想回答这个问题，是关于 未来整体可持续性设计的，所以
63:06 未来整体可持续性设计的，所以 我们是否需要逐层优化，还是
63:09 我们是否需要逐层优化，还是 需要跨
63:11 需要跨 层优化？是的，这是一个非常
63:13 层优化？是的，这是一个非常 好的问题。实际上，
63:15 好的问题。实际上， 我给出的一些例子
63:18 我给出的一些例子 表明，跨层解决方案
63:22 表明，跨层解决方案 可以为您带来很多好处。嗯，
63:27 可以为您带来很多好处。嗯， 如果我们可以比现在更多地瘫痪我们的软件，
63:29 如果我们可以比现在更多地瘫痪我们的软件， 那么
63:33 那么 我们就可以获得更好的性能，同时
63:35 我们就可以获得更好的性能，同时 减少碳排放。
63:38 减少碳排放。 嗯，因为硬件
63:41 嗯，因为硬件 中可用的 Paralis 数量
63:43 中可用的 Paralis 数量 需要更少。嗯，所以
63:46 需要更少。嗯，所以 16 核处理器可以提供
63:50 16 核处理器可以提供 更好的性能，并且
63:52 更好的性能，并且 与 32 核处理器相比，碳足迹更低。嗯，如果
63:55 与 32 核处理器相比，碳足迹更低。嗯，如果 您启用或能够
63:57 您启用或能够 瘫痪您的软件，嗯，那么这就是
64:00 瘫痪您的软件，嗯，那么这就是 跨层可持续设计方法的一个例子。
64:03 跨层可持续设计方法的一个例子。 嗯，
64:07 嗯， 当然，我们可以
64:08 当然，我们可以 在每一层单独做一些事情。嗯，
64:11 在每一层单独做一些事情。嗯， 如果您只是
64:14 如果您只是 比如，我关注软件层面，我
64:16 比如，我关注软件层面，我 读过一篇论文，比较了用
64:19 读过一篇论文，比较了用
64:25 Python 和 C 或 Java 编写的软件的开销，执行
64:30 Python 程序所需的能量比用 C
64:34 程序执行相同功能所需的能量高出几个数量级，而且它 消耗的内存是后者的四五倍甚至
64:37 消耗的内存是后者的四五倍甚至 十倍。所以，很
64:41 十倍。所以，很 明显，这
64:43 明显，这 可以在每一层单独进行，
64:47 可以在每一层单独进行， 但是一旦你开始
64:49 但是一旦你开始 在每一层进行优化，这
64:52 在每一层进行优化，这 可能会在
64:54 可能会在 不同的层面产生反弹效应，并且可能会在
64:56 不同的层面产生反弹效应，并且可能会在 更大的社会中产生反弹效应，
64:58 更大的社会中产生反弹效应， 因为事情变得更加
65:00 因为事情变得更加 高效，所以我完全同意
65:04 高效，所以我完全同意 Patrick 和 Thomas
65:06 Patrick 和 Thomas 所说的，我总是说，让我们的
65:11 所说的，我总是说，让我们的 计算机系统更具可持续性是一个
65:13 计算机系统更具可持续性是一个 必要条件，但不是充分
65:15 必要条件，但不是充分 条件，我们需要改变
65:18 条件，我们需要改变 社会和经济模式，以
65:20 社会和经济模式，以 真正减少
65:23 真正减少 总碳足迹和
65:26 总碳足迹和
65:31 已设计的计算系统对可持续性的总体影响，所以 这不是一个 做这个或
65:34 这不是一个 做这个或 那个，我认为我们需要做所有事情，嗯，
65:37 那个，我认为我们需要做所有事情，嗯， 我们需要全面地去做
65:39 我们需要全面地去做 [音乐]，是
65:40 [音乐]，是 的，谢谢。我还有
65:43 的，谢谢。我还有 最后一个问题，嗯，所以业界和
65:47 最后一个问题，嗯，所以业界和 欧盟委员会现在都在积极
65:49 欧盟委员会现在都在积极 推广云计算
65:52 推广云计算 连续范式。我想说，嗯，嗯，所以
65:56 连续范式。我想说，嗯，嗯，所以 从可持续性的角度来看，
65:59 从可持续性的角度来看， 这是一个好的解决方案吗？或者有更好的
66:03 这是一个好的解决方案吗？或者有更好的 解决方案吗？因为你需要更多的
66:05 解决方案吗？因为你需要更多的 硬件，我认为在不同的
66:08 硬件，我认为在不同的 地方，你可能不会一直使用它们，
66:10 地方，你可能不会一直使用它们， 你需要更多的通信，但
66:12 你需要更多的通信，但 另一方面，你会
66:14 另一方面，你会 向客户端或数据
66:17 向客户端或数据 中心传输更少的数据，因为你会尝试在本地处理
66:18 中心传输更少的数据，因为你会尝试在本地处理 它们，
66:19 它们， 所以从生命周期
66:22 所以从生命周期 评估的角度来看，
66:25 评估的角度来看， 对此有什么说法吗？
66:37 也许嗯，只是一点，嗯， 我们对物联网设备
66:40 我们对物联网设备 以及如何平衡边缘和
66:44 以及如何平衡边缘和 云进行了一些研究，我认为这有点像
66:47 云进行了一些研究，我认为这有点像 你的问题，嗯，嗯，所以这
66:52 你的问题，嗯，嗯，所以这 当然是一个应用程序驱动的答案，
66:54 当然是一个应用程序驱动的答案，
66:59 但是嗯，你必须做好 计算 好的级别，
67:02 计算 好的级别， 呃，确保每个级别都得到
67:05 呃，确保每个级别都得到 充分利用，并且不会
67:07 充分利用，并且不会 过大，呃，例如，你的 H 设备
67:10 过大，呃，例如，你的 H 设备
67:15 与 Inc 相比不应该过大， 你想要进行的计算类型，所以这
67:18 你想要进行的计算类型，所以这 或多或少是一个整体优化，根据
67:21 或多或少是一个整体优化，根据 应用程序，呃，我没有一个通用的
67:24 应用程序，呃，我没有一个通用的 答案，因为我们已经看到，根据
67:26 答案，因为我们已经看到，根据
67:31 应用程序的不同，答案是不同的， 好的，好吧，好吧，
67:33 好的，好吧，好吧， 也许我可以补充
67:37 也许我可以补充 一点，呃，这真的是我们
67:40 一点，呃，这真的是我们 必须考虑
67:42 必须考虑 经济模型和
67:45 经济模型和 社会模型的事情，因为让我们想象一下
67:47 社会模型的事情，因为让我们想象一下 互联网，因为我们一直在
67:49 互联网，因为我们一直在 考虑互联网
67:51 考虑互联网 传输数据等等，最终会有
67:54 传输数据等等，最终会有 一个非常大的
67:55 一个非常大的 数据中心来存储数据，因为
67:59 数据中心来存储数据，因为 我们把一些东西放在
68:01 我们把一些东西放在 服务器上，它或多或少会
68:05 服务器上，它或多或少会 永远在那里，让我们想象另一个
68:08 永远在那里，让我们想象另一个 经济模型，我们保持
68:10 经济模型，我们保持 相同的下载模型，但
68:12 相同的下载模型，但 人们按需付费上传，
68:15 人们按需付费上传， 你上传的越多，你支付的费用就越多，
68:17 你上传的越多，你支付的费用就越多， 呃，最重要的是，
68:21 呃，最重要的是，
68:26 当你上传时，你的数据不会残留在互联网上 我不知道是不是有一天，两天，
68:29 我不知道是不是有一天，两天， 一周，如果你想让它们保留
68:32 一周，如果你想让它们保留 一个月或更长时间，或者永远保留，
68:35 一个月或更长时间，或者永远保留， 在这种情况下，你必须付费，这可能会
68:37 在这种情况下，你必须付费，这可能会 彻底改变
68:39 彻底改变 人们在互联网上管理数据的方式。
68:42 人们在互联网上管理数据的方式。 今天，你上传一只小猫从椅子上
68:44 今天，你上传一只小猫从椅子上 摔下来的视频，这
68:47 摔下来的视频，这 不需要任何费用，只需上传即可。
68:48 不需要任何费用，只需上传即可。 之后，当你看到
68:51 之后，当你看到
68:55 互联网上信息的生命周期很短时，但尽管如此， 我们仍然需要非常庞大的数据中心和
68:57 我们仍然需要非常庞大的数据中心和 大量的数据，这些数据根本没用，所以，
69:00 大量的数据，这些数据根本没用，所以， 如果只是保持相同的
69:02 如果只是保持相同的 基础设施，但改变商业
69:04 基础设施，但改变商业 模式，就会彻底改变
69:06 模式，就会彻底改变 我们使用基础设施的方式，
69:08 我们使用基础设施的方式， 从而对
69:12 从而对 能源消耗、
69:14 能源消耗、 材料需求等方面产生影响。
69:16 材料需求等方面产生影响。 好的，非常感谢你所有
69:21 好的，非常感谢你所有 这些建议，嗯，我没有看到任何
69:25 这些建议，嗯，我没有看到任何 问题了，所以我建议呃，
69:28 问题了，所以我建议呃， 结束这里的网络研讨会，我想
69:30 结束这里的网络研讨会，我想 补充一下，这次网络研讨会的录音
69:33 补充一下，这次网络研讨会的录音 将在hpic电视上在线播放，
69:36 将在hpic电视上在线播放， 所以呃，如果你想在课程中使用，也可以
69:40 所以呃，如果你想在课程中使用，也可以
69:45 在论文中解释这一切。 相当 详细，它们都在网上，所以如果你去
69:48 详细，它们都在网上，所以如果你去 hyic 网站去 div Vision，在那里
69:51 hyic 网站去 div Vision，在那里 你可以下载单独的论文，
69:54 你可以下载单独的论文， 也可以用它们作为
69:55 也可以用它们作为 阅读材料，当然如果你想
69:58 阅读材料，当然如果你想 进一步传播给
70:00 进一步传播给 年轻一代的世界，好的，
70:04 年轻一代的世界，好的， 非常感谢，下次
70:06 非常感谢，下次 高峰网络研讨会
70:08 高峰网络研讨会 再见，好的，谢谢大家，谢谢
70:11 再见，好的，谢谢大家，谢谢 再见
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