شهية الذكاء الاصطناعي المتزايدة للقوة: هل مراكز البيانات جاهزة لمواكبة ذلك؟

مع تقدم الذكاء الاصطناعي، فإن متطلباته من الطاقة تضغط على مراكز البيانات إلى حد الانهيار. تقنيات الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي لا تعمل الذكاء الاصطناعي (genAI) على تحويل الصناعات فحسب، بل إن استهلاكها للطاقة يؤثر على كل مكون من مكونات خادم البيانات تقريبًا، بدءًا من وحدات المعالجة المركزية والذاكرة إلى المسرعات والشبكات.

تتطلب تطبيقات GenAI، بما في ذلك Copilot من Microsoft وChatGPT من OpenAI، طاقةً أكبر من أي وقت مضى. وبحلول عام 2027، قد يستهلك تدريب وصيانة أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه وحدها ما يكفي من الطاقة. الكهرباء لتشغيل دولة صغيرة لمدة عام كامل. ولا يتباطأ هذا الاتجاه: على مدار العقد الماضي، من المتوقع أن ينمو الطلب على الطاقة للمكونات مثل وحدات المعالجة المركزية والذاكرة والشبكات بنسبة 160% بحلول عام 2030، وفقًا لتقرير صادر عن شركة جولدمان ساكس تقرير.

يستهلك استخدام نماذج اللغة الكبيرة أيضًا الطاقة. على سبيل المثال، استعلام ChatGPT يستهلك حوالي عشرة أضعاف بحث تقليدي على جوجل. بالنظر إلى متطلبات الطاقة الهائلة للذكاء الاصطناعي، هل يُمكن إدارة التطورات السريعة في هذه الصناعة بشكل مستدام، أم أنها ستُساهم بشكل أكبر في استهلاك الطاقة العالمي؟ دراسة ماكينزي الأخيرة بحث تُظهر دراسة أن حوالي 70% من الطلب المتزايد في سوق مراكز البيانات موجه نحو المرافق المجهزة للتعامل مع أحمال عمل الذكاء الاصطناعي المتقدمة. ويغير هذا التحول جذريًا كيفية بناء مراكز البيانات وتشغيلها، حيث تتكيف مع المتطلبات الفريدة لمهام الذكاء الاصطناعي عالية الطاقة هذه.

"غالبًا ما تعمل مراكز البيانات التقليدية بمعدات قديمة كثيفة الاستهلاك للطاقة وقدرات ثابتة تكافح للتكيف مع أحمال العمل المتقلبة، مما يؤدي إلى هدر كبير للطاقة." مارك رايدون، كبير مسؤولي الاستراتيجية والمؤسس المشارك لمنصة الحوسبة السحابية الموزعة اثير، اخبرني. "غالبًا ما تؤدي العمليات المركزية إلى اختلال التوازن بين توفر الموارد واحتياجات الاستهلاك، مما يقود الصناعة إلى مرحلة حرجة حيث قد تؤدي التطورات إلى تقويض الأهداف البيئية مع نمو الطلبات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي."

ويواجه قادة الصناعة الآن هذا التحدي بشكل مباشر، حيث يستثمرون في تصميمات أكثر خضرة وهندسة معمارية موفرة للطاقة لمراكز البيانات. وتتراوح الجهود من تبني مصادر الطاقة المتجددة إلى إنشاء أنظمة تبريد أكثر كفاءة يمكنها تعويض الكميات الهائلة من الحرارة الناتجة عن أحمال عمل الذكاء الاصطناعي.

إحداث ثورة في مراكز البيانات من أجل مستقبل أكثر اخضرارًا

قدمت شركة لينوفو مؤخرًا ثينك سيستم N1380 نبتون, قفزة للأمام في تقنية التبريد السائل لمراكز البيانات. تؤكد الشركة أن الابتكار يمكّن المؤسسات بالفعل من نشر الحوسبة عالية الطاقة لأحمال عمل genAI مع استخدام طاقة أقل بكثير - ما يصل إلى 40٪ طاقة أقل في مراكز البيانات. يستخدم N1380 Neptune أحدث أجهزة NVIDIA، بما في ذلك وحدات معالجة الرسوميات Blackwell وGB200، مما يسمح بالتعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعي التي تحتوي على تريليون معلمة في إعداد مضغوط. قالت لينوفو إنها تهدف إلى تمهيد الطريق لمراكز البيانات التي يمكنها تشغيل رفوف خوادم بقوة 100 كيلو وات أو أكثر دون الحاجة إلى تكييف هواء مخصص.

"لقد حددنا متطلبًا مهمًا من مستهلكينا الحاليين: تستهلك مراكز البيانات المزيد من الطاقة عند التعامل مع أحمال عمل الذكاء الاصطناعي بسبب هياكل التبريد القديمة والأطر الهيكلية التقليدية،" روبرت دايجل، المدير العالمي للذكاء الاصطناعي في لينوفو، اخبرني. "لفهم هذا الأمر بشكل أفضل، تعاوننا مع أحد عملاء الحوسبة عالية الأداء لتحليل استهلاكه للطاقة، مما قادنا إلى استنتاج مفاده أننا قادرون على تقليل استخدام الطاقة بنسبة 40%." وأضاف أن الشركة أخذت في الاعتبار عوامل مثل قوة المروحة واستهلاك الطاقة لوحدات التبريد، وقارنتها بالأنظمة القياسية المتوفرة من خلال خدمة تقييم مركز البيانات الخاصة بشركة لينوفو، لتطوير بنية مركز البيانات الجديدة بالشراكة مع إنفيديا.

شركة استشارات تكنولوجيا المعلومات مقرها المملكة المتحدة AVEVAوقالت الشركة إنها تستخدم التحليلات التنبؤية لتحديد المشكلات المتعلقة بضواغط مراكز البيانات والمحركات ومعدات التدفئة والتهوية وتكييف الهواء ومناولة الهواء والمزيد.

"لقد وجدنا أن التدريب المسبق للذكاء الاصطناعي التوليدي هو الذي يستهلك قدرًا هائلاً من الطاقة" جيم تشابيل، رئيس قسم الذكاء الاصطناعي والتحليلات المتقدمة في AVEVA، اخبرني. "من خلال أنظمتنا التنبؤية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، نهدف إلى اكتشاف المشكلات قبل أي نظام SCADA أو نظام تحكم، مما يسمح لمشغلي مراكز البيانات بإصلاح مشكلات المعدات قبل أن تتحول إلى مشكلات كبيرة. بالإضافة إلى ذلك، لدينا مساعد Vision AI الذي يتكامل بشكل أصلي مع أنظمة التحكم لدينا للمساعدة في العثور على أنواع أخرى من الشذوذ، بما في ذلك النقاط الساخنة لدرجة الحرارة عند استخدامها مع كاميرا التصوير الحراري."

وفي الوقت نفسه، ظهرت الحوسبة اللامركزية لتدريب وتطوير الذكاء الاصطناعي من خلال وحدات معالجة الرسوميات عبر السحابة كبديل. ريدون وأوضح أنه من خلال توزيع المهام الحسابية عبر شبكة أوسع وأكثر قدرة على التكيف، يمكن تحسين استخدام الطاقة، من خلال مواءمة الطلب على الموارد مع توافرها - مما يؤدي إلى تخفيضات كبيرة في النفايات منذ البداية.

"بدلاً من الاعتماد على مراكز بيانات مركزية كبيرة، تعمل البنية الأساسية "Edge" الخاصة بنا على توزيع المهام الحسابية على العقد الأقرب إلى مصدر البيانات، مما يقلل بشكل كبير من حمل الطاقة لنقل البيانات ويقلل من زمن الوصول." "قال رايدون." "تعمل شبكة Aethir Edge على تقليل الحاجة إلى التبريد المستمر عالي الطاقة، حيث يتم توزيع أحمال العمل عبر بيئات مختلفة بدلاً من تركيزها في مكان واحد، مما يساعد على تجنب أنظمة التبريد كثيفة الطاقة النموذجية لمراكز البيانات المركزية."

وعلى نحو مماثل، الشركات بما في ذلك الأمازون وجوجل وتجري شركات مثل مايكروسوفت وجوجل تجارب على مصادر الطاقة المتجددة لإدارة احتياجات الطاقة المتزايدة في مراكز البيانات الخاصة بها. على سبيل المثال، تستثمر شركة مايكروسوفت بكثافة في مصادر الطاقة المتجددة وتقنيات تعزيز الكفاءة لتقليل استهلاك الطاقة في مراكز البيانات الخاصة بها. كما اتخذت جوجل خطوات للتحول إلى الطاقة الخالية من الكربون واستكشاف أنظمة التبريد التي تقلل من استخدام الطاقة في مراكز البيانات. "من المرجح أن تكون الطاقة النووية هي المسار الأسرع لمراكز البيانات الخالية من الكربون. والآن، أصبحت شركات توفير مراكز البيانات الكبرى مثل مايكروسوفت وأمازون وجوجل الاستثمار بكثافة "في هذا النوع من توليد الطاقة للمستقبل. مع المفاعلات المعيارية الصغيرة (SMRs)، فإن المرونة والوقت اللازم للإنتاج يجعلان هذا خيارًا أكثر قابلية للتطبيق لتحقيق صافي صفر،" وأضاف تشابيل من AVEVA.

هل يمكن أن تتعايش استدامة الذكاء الاصطناعي ومركز البيانات؟

أوغور تيجلي، المدير التقني لمنصة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي MiniIOويقول إنه في حين أننا نأمل في مستقبل يمكن فيه للذكاء الاصطناعي أن يتقدم دون ارتفاع كبير في استهلاك الطاقة، فإن هذا ليس واقعيا على المدى القصير. "إن التأثيرات طويلة المدى يصعب التنبؤ بها" قال لي "لكننا سنرى تحولاً في القوى العاملة، وسيساعد الذكاء الاصطناعي في تحسين استهلاك الطاقة في جميع المجالات." ويعتقد تيجلي أنه مع تحول كفاءة الطاقة إلى أولوية السوق، فإننا سنرى نمواً في الحوسبة جنباً إلى جنب مع انخفاض في استخدام الطاقة في قطاعات أخرى، وخاصة مع تزايد كفاءتها.

وأشار أيضًا إلى أن هناك اهتمامًا متزايدًا بين المستهلكين بحلول الذكاء الاصطناعي الأكثر خضرة. "تخيل تطبيق ذكاء اصطناعي يعمل بكفاءة 90% لكنه يستخدم نصف الطاقة فقط - هذا هو نوع الابتكار الذي يمكن أن ينطلق حقًا" من الواضح أن مستقبل الذكاء الاصطناعي لا يقتصر على الابتكار فحسب، بل يشمل أيضًا استدامة مراكز البيانات. سواءً من خلال تطوير أجهزة أكثر كفاءة أو طرق أذكى لاستخدام الموارد، فإن كيفية إدارة استهلاك الذكاء الاصطناعي للطاقة ستؤثر بشكل كبير على تصميم مراكز البيانات وتشغيلها.

ريدون وأكد على أهمية المبادرات على مستوى الصناعة التي تركز على تصميمات مراكز البيانات المستدامة، وأحمال عمل الذكاء الاصطناعي الموفرة للطاقة، ومشاركة الموارد المفتوحة. "هذه خطوات حاسمة نحو عمليات أكثر خضرة" قال. "يتعين على الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي أن تتعاون مع شركات التكنولوجيا لابتكار حلول تقلل من التأثير البيئي. ومن خلال العمل معًا، يمكننا توجيه الذكاء الاصطناعي نحو مستقبل أكثر استدامة."