Дата-центр

ИИ может помочь дата-центрам сократить потребление энергии

Новая система искусственного интеллекта использует климатические и экономические данные в режиме реального времени, чтобы сократить расходы на охлаждение центров обработки данных.
Автор Наука Mail
Центр обработки данных, вид сверху
На охлаждение приходится значительная часть энергопотребления центров обработки данных, что делает его ключевым направлением для экономииИсточник: Wikimedia

Растущий спрос на облачные вычисления и искусственный интеллект привел к тому, что дата-центры работают на пределе своих возможностей, потребляя огромное количество энергии. Причем большая ее часть расходуется на питание систем охлаждения, которые поддерживают работоспособность оборудования. Исследовательская группа из Пенсильванского университета считает, что решить эту проблему может сам же ИИ.

Команда разработала программное обеспечение, которое использует основанную на физических законах модель ИИ. Она анализирует климатические и экономические данные в режиме реального времени и на их основе рекомендует, как и когда центрам обработки данных (ЦОД) следует регулировать охлаждение, чтобы повысить эффективность и снизить затраты.

Традиционные системы с трудом адаптируются к меняющимся условиям, поскольку ориентируются на фиксированные температурные показатели.

Новая система на основе ИИ устраняет это ограничение. Она динамически регулирует скорость охлаждения в зависимости от внешних условий: может усиливать охлаждение, когда электроэнергия дешевая, и снижать его, когда цены растут, оставаясь при этом в безопасных рабочих пределах.

Электроснабжение датацентра Google в Орегоне
В настоящее время на охлаждение приходится около 40% общего энергопотребления центров обработки данныхИсточник: Wikimedia

Система обучается на виртуальной копии объекта, что позволяет ей тестировать различные сценарии. Модель отражает реальные условия, включая температуру, влажность и ограничения, связанные с оборудованием.

Команда протестировала разработку на имитации ЦОД в Хьюстоне. Жара и влажность в городе создавали сложные условия. ИИ научился оптимизировать охлаждение, сохраняя при этом надежность системы.

У каждого аппаратного компонента, используемого для охлаждения центра обработки данных, есть свои рабочие диапазоны, которые нельзя нарушать, поэтому мы учли их при моделировании
Вишванатан Ганеш
аспирант Пенсильванского университета

Такой подход позволяет операторам повысить эффективность работы без риска повреждения оборудования. Кроме того, снижается потребность в больших массивах обучающих данных, которые требуются для многих систем искусственного интеллекта.

Ранее Наука Mail рассказывала, как новые оптические процессоры в 100 раз снизят затраты на ИИ.