Apetitul crescător al inteligenței artificiale pentru putere: Sunt centrele de date pregătite să țină pasul?

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

Aplicațiile genIA, inclusiv Microsoft’s Copilot și OpenAI’s ChatGPT, 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 procesoarele, memoria și rețelele sunt estimate să crească cu 160% până în 2030, conform unui raport Goldman Sachs.

Utilizarea modelelor de limbaj mari consumă, de asemenea, energie. De exemplu, o interogare ChatGPT consumă de aproximativ zece ori mai mult decât o căutare Google tradițională. Având în vedere cerințele masive de putere ale IA, poate industria gestiona avansurile sale rapide în mod durabil, sau vor contribui mai mult la consumul global de energie? Cercetarea recentă a McKinsey arată că aproximativ 70% din cererea în creștere pe piața centrelor de date este orientată către facilități echipate pentru a gestiona sarcinile avansate de IA. Această schimbare modifică fundamental modul în care centrele de date sunt construite și operate, pe măsură ce se adaptează la cerințele unice ale acestor sarcini de 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 fluctuante, ceea ce duce la o irosire semnificativă de energie,” a declarat Mark Rydon, Directorul Strategiei și co-fondator al platformei de calcul distribuit Aethir, pentru mine. „Operațiunile centralizate creează adesea un dezechilibru între disponibilitatea resurselor și nevoile de consum, ceea ce duce industria la un moment critic în care progresele ar putea submina obiectivele de mediu pe măsură ce cerințele generate 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 genIA.

Revolutionarea centrelor de date pentru un viitor mai verde

Lenovo a introdus recent ThinkSystem N1380 Neptune, un salt înainte 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 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 Blackwell și GB200 GPU, permițând manipularea modelelor de IA cu trilioane de parametri într-o configurație compactă. Lenovo a declarat că își propune să deschidă calea pentru centre de date care pot funcționa cu rafturi de servere de peste 100KW fără a necesita sisteme de aer condiționat dedicate.

„Am identificat o cerință semnificativă din partea clienților noștri actuali: centrele de date consumă mai multă energie atunci când gestionează sarcini de IA din cauza arhitecturilor de răcire învechite și a cadrului structural tradițional,” a declarat Robert Daigle, Director Global AI la Lenovo, pentru mine. „Pentru a înțelege mai bine, am colaborat cu un client de calcul de înaltă performanță (HPC) 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 noua arhitectură a centrelor de date în parteneriat cu Nvidia.

Compania de consultanță în tehnologia informației din Marea Britanie, AVEVA, a declarat că utilizează analiza predictivă pentru a identifica problemele cu compresoarele, motoarele, echipamentele HVAC, mânerelor de aer și multe altele din centrele de date.

„Am descoperit că este antrenamentul prealabil al inteligenței artificiale generative care consumă o cantitate masivă de putere,” a declarat Jim Chappell, Șeful departamentului de IA și Analitică Avansată de la AVEVA, pentru mine. „Prin sistemele noastre de IA dirijate de analitică predictivă, ne propunem să identificăm problemele mult înainte de a fi detectate de orice sistem SCADA sau de control, permițând operatorilor de centre de date să remedieze problemele de echipament înainte de a deveni probleme majore. În plus, avem un asistent de viziune IA care se integrează nativ cu sistemele noastre de control pentru a ajuta la detectarea altor tipuri de anomalii, inclusiv a punctelor fierbinți de temperatură atunci când se utilizează împreună cu o cameră de imagine termică.”

Între timp, calculul descentralizat pentru antrenarea și dezvoltarea IA prin GPU pe 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 energie 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 permanente, deoarece sarcinile de lucru sunt distribuite în medii diverse, mai degrabă decât concentrate într-o singură locație, ajutând la evitarea sistemelor de răcire consumatoare de energie, tipice pentru centrele de date centralizate.”

La fel, companii precum Amazon și Google experimentează cu surse de energie regenerabilă pentru a gestiona nevoile de putere în creștere în 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 făcut, de asemenea, pași 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. Furnizorii mari 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 această opțiune și mai viabilă pentru a atinge Zero Emisii,” a adăugat Chappell de la AVEVA.

Poate coexista inteligența artificială și sustenabilitatea centrelor de date?

Ugur Tigli, CTO la platforma de infrastructură AI 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. „Impacturile pe termen lung sunt mai greu de prevăzut,” a declarat el pentru mine, „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 împreună cu 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 puterea necesară – aceasta este tipul de inovație care ar putea cu adevărat să decoleze,” a adăugat el. Este clar că viitorul IA nu se referă doar la inovație, ci și la sustenabilitatea centrelor de date. Indiferent dacă este vorba despre dezvoltarea de hardware mai eficient sau despre modalități mai inteligente de utilizare a resurselor, modul în care gestionăm consumul de energie al IA va influența puternic proiectarea și operarea centrelor de date.

Rydon a subliniat importanța inițiativelor la nivelul întregii industrii care se concentrează pe proiecte de centre de date sustenabile, 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. „Afacerile 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 sustenabil.”