L IA; поставете на r; центрове за данни на gime, за да ги направят по-малко; консуматори на енергия
Центровете за данни имат репутацията на енергийни пробиви. Според различни проучвания те представляват 1 до 3% от търсенето на електроенергия. С инфлацията на цифровите употреби потреблението им може да се утрои или дори да се утрои през следващото десетилетие, за да достигне 10% от световното производство през 2030 г. Скорошна научна статия обаче смекчава тези песимистични прогнози. Той отбелязва, че докато количеството на изчисленията се е увеличило с 550% между 2010 и 2018 г., консумацията на енергия на центровете за данни се е увеличила само с 6% през същия период.
Енергийната ефективност на центровете за данни всъщност е дългогодишен боен кон за цифрови плейъри, предимно GAFA. Освен проблема с изображението около намаляването на техния въглероден отпечатък, по-прозаично е да се намалят оперативните разходи. Дизайнерите и операторите на центрове за данни обръщат поглед на известния PUE (Power Usage Effectiveness), основният индекс на енергийната ефективност. Това е съотношението между общата енергия, използвана от център за данни, и енергията, реално консумирана от неговото ИТ оборудване (сървъри, хранилище, мрежа). По-специално, той подчертава частта, посветена на охлаждащата система, създадена за предотвратяване повишаването на температурата на ИТ компонентите и за избягване на прегряване. PUE от 1,5 означава, че за 1 ват, консумиран от ИТ натоварването, са необходими 1,5 вата за експлоатация на инфраструктурата.
За да се премине към PUE от 1, идеалната теоретична фигура, различни техники позволяват да се подобри ефективността на захранващата верига и да се оптимизира консумацията на охлаждащи системи. Водното охлаждане експлоатира например топлоносителите на водата. Хладилна течност премахва топлината, отделяна от сървърите. Самият дизайн на центъра за данни, местоположението му в страни с полярен климат или използването на възобновяеми енергийни източници са други пътища, които вече са използвани.
AI, който е станал автономен в Google
Цифровите плейъри също са се насочили към изкуствения интелект. Ако даден център обработва хиляди части информация в секунда, той сам генерира голям обем данни. Множество сензори отчитат вътрешни и външни температури или промени в натоварването на всеки сървър. Данни, които могат да бъдат пресичани с, наред с други неща, прогнози за времето. Един вид увеличен термостат, AI дава възможност да се предвиди възможно най-точно и в реално време енергията, необходима за охлаждане на центъра за данни.
На първо място Google е пионер в тази област. От 2014 г. цифровият гигант използва AI, за да намали консумацията на енергия на своите центрове за данни. В публикация в блог от 2016 г. нейното дъщерно дружество AI, DeepMind, отчита печалба до 40%, което е 15% намаление на общото претоварване с PUE. Създаден от исторически производствени данни и захранван в реално време от хилядите температурни или хидрометрични сензори, специфични за всеки център за данни, AI на Google, базиран на невронни мрежи, препоръчва оперативен сценарий, оптимален въз основа на прогнози за температура и IT натоварване.
Ако моделът се задоволяваше да отправя препоръки към мениджърите на своите центрове за данни, Google отиде още една крачка напред. В бележка, публикувана две години по-късно, DeepMind обяснява, че системата AI сега директно контролира охлаждането на центровете за данни, въпреки че операторите могат да поемат контрола по всяко време. „Прилагането на препоръките изискваше твърде много усилия и надзор от страна на оператора“, твърди DeepMind.