قادة الفكر
شهية الذكاء الاصطناعي المتزايدة للطاقة: هل المراكز البيانية مستعدة لمواكبة ذلك؟
مع تقدم الذكاء الاصطناعي (AI) بخطوات سريعة، فإن احتياجاته من الطاقة تسبب ضغطاً على المراكز البيانية إلى الحد الأقصى. تقنيات الذكاء الاصطناعي الجديدة مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي (genAI) لا تتحول فقط القطاعات، ولكن استهلاكها للطاقة يؤثر على几乎 كل مكونات الخادم البياني – من وحدات المعالجة المركزية (CPUs) والذاكرة إلى المعززات والشبكات.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، بما في ذلك Microsoft Copilot وOpenAI’s ChatGPT، تتطلب المزيد من الطاقة أكثر من أي وقت مضى. بحلول عام 2027، قد يستهلك تدريب هذه الأنظمة وضمان تشغيلها وحدها كمية كافية من الكهرباء لتزويد بلد صغير لمدة عام كامل. والاتجاه لا يتباطأ: خلال العقد الماضي، تقدر زيادة احتياجات القوة لعناصر مثل وحدات المعالجة المركزية والذاكرة والشبكات بنسبة 160% بحلول عام 2030، وفقًا لتقرير Goldman Sachs.
استخدام نماذج اللغة الكبيرة يستهلك أيضًا الطاقة. على سبيل المثال، استعلام ChatGPT يستهلك حوالي عشرة أضعاف بحث جوجل التقليدية. بالنظر إلى متطلبات الطاقة الهائلة للذكاء الاصطناعي، يمكن إدارة التقدم السريع في الصناعة بشكل مستدام، أم سيساهم في استهلاك الطاقة العالمي؟ يُظهر بحث McKinsey الأخير أن حوالي 70% من الطلب المتزايد في سوق المراكز البيانية موجهة نحو المرافق المجهزة لمعالجة حمولات الذكاء الاصطناعي المتقدمة. هذا التحول يغير بشكل جوهري كيفية بناء المراكز البيانية و تشغيلها، حيث تتكيف مع المتطلبات الفريدة لهذه المهام التوليدية عالية القوة.
المراكز البيانية التقليدية تعمل غالبًا مع معدات قديمة ومستهلكة للطاقة وسعة ثابتة تعاني من التكيف مع أحمال العمل المتقلبة، مما يؤدي إلى هدر كبير للطاقة، قال مارك ريدون، كبير مسؤولي الاستراتيجية والشريك المؤسس لمنصة الحوسبة السحابية الموزعة Aethir، لي. العمليات المركزية تُحدث عادةً عدم توازن بين توافر الموارد و احتياجات الاستهلاك، مما يؤدي الصناعة إلى مفترق طرق حيث قد تعرض التقدمات خطر التأثير السلبي على الأهداف البيئية مع نمو الطلبات التي يوجهها الذكاء الاصطناعي.
القيادات في الصناعة تتصدى الآن للتحدي بشكل مباشر، مستثمرة في التصاميم الخضراء والهياكل المعمارية الفعالة من حيث الطاقة للمراكز البيانية. تتراوح الجهود من اعتماد مصادر الطاقة المتجددة إلى إنشاء أنظمة تبريد أكثر كفاءة يمكنها تعويض الكميات الهائلة من الحرارة الناتجة عن مهام الذكاء الاصطناعي التوليدي.
ثورة المراكز البيانية من أجل مستقبل أخضر
قدمت Lenovo مؤخرًا ThinkSystem N1380 Neptune، وهو تقدم كبير في تكنولوجيا التبريد السائل للمراكز البيانية. وتؤكد الشركة أن هذه الابتكار تمكّن بالفعل المنظمات من نشر حوسبة عالية القوة لمهام الذكاء الاصطناعي التوليدي مع استهلاك طاقة أقل بكثير – حتى 40% أقل طاقة في المراكز البيانية. يُعد N1380 Neptune قفزة إلى الأمام في تكنولوجيا التبريد السائل للمراكز البيانية، ويستفيد من أحدث الأجهزة من شركة NVIDIA، بما في ذلك معالجات Blackwell وGB200، مما يسمح بمعالجة نماذج الذكاء الاصطناعي التي تضم تريليونات المعلمات في إعداد مدمج. وقالت Lenovo إنها تهدف إلى تمهيد الطريق للمراكز البيانية التي يمكنها العمل بمستويات طاقة تصل إلى 100 كيلو واط أو أكثر دون الحاجة إلى نظام تبريد هوائي مخصص.
لقد حددنا متطلبًا هامًا من قبل عملائنا الحاليين: المراكز البيانية تستهلك المزيد من الطاقة عند معالجة مهام الذكاء الاصطناعي بسبب هياكل التبريد القديمة والإطارات الهيكلية التقليدية، قال روبرت دايجل، مدير عام الذكاء الاصطناعي في Lenovo، لي. للفهم أفضل لهذا الأمر، قمنا بالتعاون مع عميل حوسبة عالية الأداء لتحليل استهلاك الطاقة لديهم، مما أدى بنا إلى استنتاج أننا يمكن أن نقوم بتخفيض استهلاك الطاقة بنسبة 40%. وأضاف أن الشركة أخذت في الاعتبار عوامل مثل طاقة المروحة و استهلاك وحدات التبريد، مقارنةً هذه مع الأنظمة القياسية المتاحة من خلال خدمة تقييم مركز البيانات في Lenovo، لتطوير هيكل مركز البيانات الجديد بالتعاون مع Nvidia.
أفادت شركة AVEVA، وهي شركة استشارات تكنولوجيا المعلومات في المملكة المتحدة، أنها تستخدم التحليلات التنبؤية لتحديد المشاكل في مضخات المراكز البيانية والمراوح ومعدات التكييف وأجهزة التبريد وغيرها.
لقد وجدنا أن التدريب المسبق للذكاء الاصطناعي التوليدي يستهلك قدرة هائلة، قال جيم تشابيل، رئيس الذكاء الاصطناعي والتحليلات المتقدمة في AVEVA، لي. من خلال أنظمة الذكاء الاصطناعي التنبؤية التي نقدمها، نهدف إلى العثور على المشاكل قبل أي نظام مراقبة أو تحكم، مما يسمح لمشغلي المراكز البيانية بإصلاح مشاكل الأجهزة قبل أن تصبح مشاكل كبيرة. بالإضافة إلى ذلك، لدينا مساعد رؤية الذكاء الاصطناعي الذي يدمج بشكل أصلي مع أنظمة التحكم لدينا لمساعدة العثور على أنواع أخرى من الشوائب، بما في ذلك بقع الحرارة عند استخدامها مع كاميرا التصوير الحراري.
في غضون ذلك، تظهر الحوسبة الموزعة لتدريب الذكاء الاصطناعي وتطويره من خلال وحدات معالجة الرسومات عبر السحابة كبديل. وأوضح ريدون من Aethir أن توزيع المهام الحسابية عبر شبكة أوسع وأكثر مرونة يمكن أن يؤدي إلى تحسين استهلاك الطاقة، من خلال مواءمة احتياجات الموارد مع توافرها – مما يؤدي إلى تقليل هدر كبير من البداية.
بدلاً من الاعتماد على مراكز بيانات كبيرة وموحدة، تُوزع بنية Edge لنا المهام الحسابية إلى عقد أقل بعدًا من مصدر البيانات، مما يقلل بشكل كبير من حمل الطاقة لتحويل البيانات ويقلل من التأخير، قال ريدون. تُقلل شبكة Aethir Edge من الحاجة إلى أنظمة تبريد عالية القوة باستمرار، حيث تُوزع الحمولات على بيئات مختلفة بدلاً من تركيزها في موقع واحد، مما يساعد على تجنب أنظمة التبريد المستهلكة للطاقة التي تُعتبر نموذجية للمراكز البيانية المركزية.
كما أن الشركات، بما في ذلك Amazon و Google، تجرب الطاقة المتجددة لإدارة الاحتياجات المتزايدة من الطاقة في مراكز البيانات الخاصة بهم. تستثمر Microsoft بشكل كبير في مصادر الطاقة المتجددة وتقنيات تعزيز الكفاءة لتقليل استهلاك طاقة مركز البيانات الخاص بها. كما اتخذت Google خطوات لتحويل توجهها إلى الطاقة الخالية من الكربون واكتشاف أنظمة تبريد تقلل من استهلاك الطاقة في المراكز البيانية. من المرجح أن تكون الطاقة النووية أسرع طريق إلى مراكز البيانات الخالية من الكربون. الشركات الرئيسية لمراكز البيانات، مثل Microsoft و Amazon و Google، تستثمر بكثافة في هذا النوع من توليد الطاقة لمستقبل المراكز البيانية. مع المفاعلات النووية الصغيرة المودULAR (SMRs)، فإن المرونة ووقت الإنتاج يجعلان هذا خيارًا أكثر جدوى لتحقيق الصفر الصافي. أضاف تشابيل من AVEVA.
هل يمكن للذكاء الاصطناعي وايزياء المراكز البيانية التعايش؟
أوجور تيجلي، كبير مسؤولي التكنولوجيا في منصة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي MinIO، يقول إننا نأمل لمستقبل حيث يمكن للذكاء الاصطناعي التقدم دون زيادة كبيرة في استهلاك الطاقة، ولكن هذا ليس واقعيًا في المدى القصير. الآثار طويلة المدى أكثر صعوبة في التنبؤ، قال لي، لكننا سوف نرى تحولًا في القوى العاملة، وسيساهم الذكاء الاصطناعي في تحسين استهلاك الطاقة على نطاق واسع. يعتقد تيجلي أنه مع تحول الكفاءة في استهلاك الطاقة إلى أولوية سوقية، سوف نرى نموًا في الحوسبة جنبًا إلى جنب مع انخفاض في استهلاك الطاقة في قطاعات أخرى، خاصةً مع تحسين كفاءتها.
كما أشار إلى أن هناك اهتمامًا متزايدًا بين المستهلكين بالحلول الخضراء للذكاء الاصطناعي. تخيل تطبيق الذكاء الاصطناعي الذي يعمل بفعالية 90% ولكنه يستخدم فقط نصف الطاقة – هذا النوع من الابتكارات يمكن أن يأخذ حقًا قفزة كبيرة، أضاف. من الواضح أن مستقبل الذكاء الاصطناعي ليس فقط حول الابتكار – بل أيضًا حول استدامة المراكز البيانية. سواء كان من خلال تطوير الأجهزة الأكثر كفاءة أو طرق أكثر ذكاءً لاستخدام الموارد، فإن كيفية إدارة استهلاك الذكاء الاصطناعي للطاقة سوف يؤثر بشكل كبير على تصميم و تشغيل المراكز البيانية.
ريدون شدد على أهمية المبادرات على مستوى الصناعة التي تركز على تصميم المراكز البيانية المستدامة و حمولات الذكاء الاصطناعي الفعالة من حيث الطاقة و مشاركة الموارد المفتوحة. هذه هي الخطوات الأساسية نحو عمليات أكثر خضرة، قال. الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي يجب أن تتعاون مع الشركات التكنولوجية لإنشاء حلول تقلل من التأثير البيئي. من خلال العمل معًا، يمكننا توجيه الذكاء الاصطناعي نحو مستقبل أكثر استدامة.
