Apetitul tot mai mare al IA pentru putere: sunt centrele de date pregătite să țină pasul?

Pe măsură ce inteligența artificială (IA) avansează, cerințele sale de energie pun centrele de date la limita capacităților lor. Tehnologiile de IA de ultimă generație, cum ar fi IA generativă (genIA), nu numai că transformă industrii, dar consumul lor de energie afectează aproape fiecare componentă a serverelor de date – de la procesoare și memorie la acceleratoare și rețele.

Aplicațiile genIA, inclusiv Microsoft Copilot și ChatGPT de la OpenAI, necesită mai multă energie ca niciodată. Până în 2027, antrenarea și întreținerea acestor sisteme IA ar putea consuma suficientă electricitate pentru a alimenta o țară mică pentru un an întreg. Și tendința nu se încetinește: în ultimul deceniu, cerințele de putere pentru componente precum procesoare, memorie și rețele se estimează că vor crește cu 160% până în 2030, conform unui raport Goldman Sachs.

Utilizarea modelelor de limbaj mari consumă și ele energie. De exemplu, o interogare ChatGPT consumă de aproximativ zece ori mai multă energie decât o căutare tradițională Google. Având în vedere cerințele masive de putere ale IA, se poate gestiona avansarea rapidă a industriei într-un mod durabil, sau va contribui la consumul energetic global? Cercetarea recentă McKinsey arată că aproximativ 70% din cererea în creștere pe piața centrelor de date este orientată către facilități echipate pentru a gestiona încărcături de lucru avansate de IA. Această schimbare modifică fundamental modul în care sunt construite și operate centrele de date, pe măsură ce se adaptează la cerințele unice ale acestor sarcini genIA de înaltă putere.

„Centrele de date tradiționale funcționează adesea cu echipamente vechi și consumatoare de energie și capacități fixe care au dificultăți în a se adapta la sarcinile de lucru fluctuante, ceea ce duce la o irosire semnificativă de energie,” a declarat Mark Rydon, Director de Strategie și co-fondator al platformei de calcul distribuit Aethir. „Operațiunile centralizate creează adesea un dezechilibru între disponibilitatea resurselor și nevoile de consum, ceea ce duce industria la un moment critic în care progresul ar putea risca subminarea obiectivelor de mediu pe măsură ce cerințele de IA cresc.”

Liderii industriei abordează acum această provocare direct, investind în proiecte mai ecologice și arhitecturi de centre de date eficiente din punct de vedere energetic. Eforturile variază de la adoptarea surselor de energie regenerabilă la crearea unor sisteme de răcire mai eficiente care pot compensa cantitățile masive de căldură generate de sarcinile de lucru genIA.

Revolutionarea centrelor de date pentru un viitor mai verde

Lenovo a introdus recent ThinkSystem N1380 Neptune, o săritură uriașă în tehnologia de răcire lichidă pentru centrele de date. Compania afirmă că această inovație permite deja organizațiilor să implementeze calcul de înaltă putere pentru sarcini de lucru genIA cu un consum de energie semnificativ mai mic – până la 40% mai puțină putere în centrele de date. N1380 Neptune utilizează cel mai recent hardware NVIDIA, inclusiv procesoarele grafice Blackwell și GB200, permițând gestionarea modelelor de IA cu trilioane de parametri într-o configurație compactă. Lenovo a declarat că își propune să deschidă calea către centre de date care pot funcționa cu rafturi de servere de peste 100 kW fără a necesita sisteme de aer condiționat dedicate.

„Am identificat o cerință semnificativă din partea clienților noștri: centrele de date consumă mai multă energie atunci când gestionează sarcini de lucru IA din cauza arhitecturilor de răcire învechite și a cadrului structural tradițional,” a declarat Robert Daigle, Director Global AI la Lenovo. „Pentru a înțelege mai bine această problemă, am colaborat cu un client de calcul de înaltă performanță pentru a analiza consumul de energie, ceea ce ne-a condus la concluzia că putem reduce consumul de energie cu 40%.” El a adăugat că compania a luat în considerare factori precum puterea ventilatoarelor și consumul de energie al unităților de răcire, comparându-i cu sistemele standard disponibile prin serviciul de evaluare a centrelor de date Lenovo, pentru a dezvolta o nouă arhitectură de centre de date în parteneriat cu Nvidia.

Compania de consultanță în tehnologie din Marea Britanie, AVEVA, a declarat că utilizează analize predictive pentru a identifica problemele cu compresoarele, motoarele, echipamentele HVAC, manipulatoarele de aer și multe altele din centrele de date.

„Am constatat că antrenarea prealabilă a IA genIA consumă o cantitate masivă de putere,” a declarat Jim Chappell, Șeful departamentului de IA și Analitică Avansată de la AVEVA. „Prin sistemele noastre de IA dirijate de analize predictive, ne propunem să identificăm problemele mult înainte de a apărea orice sistem SCADA sau de control, permițând operatorilor de centre de date să remedieze problemele de echipament înainte de a deveni probleme majore. De asemenea, avem un asistent de IA cu viziune care se integrează nativ cu sistemele noastre de control pentru a ajuta la identificarea altor tipuri de anomalii, inclusiv a zonelor cu temperaturi ridicate atunci când se utilizează împreună cu o cameră de imagine termică.”

Între timp, calculul descentralizat pentru antrenarea și dezvoltarea IA prin GPU-uri peste cloud devine o alternativă. Rydon de la Aethir a explicat că, distribuind sarcinile de calcul pe o rețea mai largă și mai adaptabilă, se poate optimiza consumul de energie, prin alinierea cerințelor de resurse cu disponibilitatea, ceea ce duce la reduceri semnificative ale irosirii de la început.

„În loc să ne bazăm pe centre de date centralizate mari, infrastructura noastră „Edge” distribuie sarcinile de calcul către noduri mai aproape de sursa de date, ceea ce reduce drastic încărcătura energetică pentru transferul de date și scade latența,” a spus Rydon. „Rețeaua Aethir Edge minimizează nevoia de sisteme de răcire de înaltă putere și constantă, deoarece sarcinile de lucru sunt distribuite pe medii diverse, mai degrabă decât concentrate într-o singură locație, ajutând la evitarea sistemelor de răcire energofage tipice centrelor de date centralizate.”

La fel, companii precum Amazon și Google experimentează cu surse de energie regenerabilă pentru a gestiona nevoile de putere în creștere din centrele lor de date. Microsoft, de exemplu, investește masiv în surse de energie regenerabilă și tehnologii care îmbunătățesc eficiența pentru a reduce consumul de energie al centrelor de date. Google a luat, de asemenea, măsuri pentru a trece la energie fără carbon și a explora sisteme de răcire care minimizează consumul de energie în centrele de date. „Energia nucleară este probabil calea cea mai rapidă către centre de date fără carbon. Marii furnizori de centre de date, precum Microsoft, Amazon și Google, investesc acum puternic în acest tip de generare de energie pentru viitor. Cu reactoarele modulare mici (SMR), flexibilitatea și timpul de producție fac din această opțiune și mai viabilă pentru a atinge zero emisii nete,” a adăugat Chappell de la AVEVA.

Poate coexista IA și sustenabilitatea centrelor de date?

Ugur Tigli, CTO la platforma de infrastructură IA MinIO, spune că, deși ne dorim un viitor în care IA poate avansa fără o creștere uriașă a consumului de energie, acest lucru nu este realist pe termen scurt. „Impactul pe termen lung este mai greu de prevăzut,” a declarat el, „dar vom vedea o schimbare în forța de muncă, și IA va ajuta la îmbunătățirea consumului de energie în general.” Tigli crede că, pe măsură ce eficiența energetică devine o prioritate pe piață, vom vedea o creștere a puterii de calcul alături de scăderea consumului de energie în alte sectoare, în special pe măsură ce acestea devin mai eficiente.

El a subliniat, de asemenea, că există o creștere a interesului consumatorilor pentru soluții de IA mai ecologice. „Imaginați-vă o aplicație de IA care funcționează la 90% eficiență, dar folosește doar jumătate din putere – aceasta este tipul de inovație care ar putea cu adevărat să decoleze,” a adăugat el. Este clar că viitorul IA nu se rezumă doar la inovație, ci și la sustenabilitatea centrelor de date. Indiferent dacă este vorba de dezvoltarea de hardware mai eficient sau de modalități mai inteligente de utilizare a resurselor, modul în care gestionăm consumul de energie al IA va influența puternic designul și operațiunile centrelor de date.

Rydon a subliniat importanța inițiativelor la nivel de industrie care se concentrează pe proiecte de centre de date durabile, sarcini de lucru de IA eficiente din punct de vedere energetic și partajarea deschisă a resurselor. „Acestea sunt pași cruciali către operațiuni mai ecologice,” a spus el. „Companiile care utilizează IA ar trebui să colaboreze cu companiile de tehnologie pentru a crea soluții care reduc impactul asupra mediului. Prin lucrul împreună, putem direcționa IA către un viitor mai durabil.”