RAVEL planifică un studiu privind programarea sarcinilor AI în funcție de disponibilitatea energiei în sisteme distribuite

Pe 12 noiembrie 2026, RAVEL a anunțat o colaborare de cercetare cu Sandia National Laboratories în cadrul Project Quicksilver, o investigație desfășurată în mai multe etape, care analizează programarea sarcinilor de lucru AI în funcție de disponibilitatea energiei în medii de calcul distribuite geografic. Prima fază va include trei locații Sandia și va compara sistemele răcite cu aer cu cele răcite prin imersie.

Studiul va analiza dacă disponibilitatea energiei, condițiile de operare și cerințele sarcinilor de lucru pot orienta deciziile de programare și plasare, pentru a face față constrângerilor legate de energie, capacitate și costuri. Scopul său este să contribuie la proiectarea și operarea centrelor de date, cercetând cum pot fi utilizate mai productiv energia și capacitatea de calcul, în loc să presupună că o capacitate suplimentară generează automat o infrastructură mai utilă. Anunțul descrie măsurători planificate, nu rezultate deja obținute sau economii demonstrate.

Denise Muyco, CEO și cofondatoare a RAVEL, a declarat că proiectul va cerceta cum poate orchestrarea să sporească productivitatea investițiilor în infrastructura AI, sprijinind totodată un consum mai responsabil de energie.

Proiect experimental în trei locații

Prima fază va evalua cele două medii de răcire în trei locații Sandia conectate printr-o rețea de arie extinsă. Pentru mediile răcite cu aer se va utiliza proiectarea experimentală Box–Behnken, iar pentru cele răcite prin imersie, metoda Plackett–Burman. Lățimea de bandă și viteza rețelei vor varia alături de alți factori experimentali.

Analiza eficienței energetice va compara sarcini de lucru identice în diferite medii de răcire și va ține cont de resursele de calcul, infrastructura IT și operațiunile centrelor de date. Măsurătorile vor include consumul de energie, TUE și eficiența ajustată în funcție de PUE, precum și beneficiile potențiale ale reutilizării căldurii. Această abordare corelează plasarea sarcinilor de lucru cu cheltuielile generale aferente instalațiilor și răcirii, în loc să măsoare echipamentele de calcul în mod izolat.

O analiză separată a costului total de deținere va evalua modul în care programarea și plasarea influențează costurile de calcul în medii distribuite. Aceasta include cheltuielile de capital și cele operaționale asociate infrastructurii, energiei, răcirii, rețelelor și operațiunilor. O a treia direcție de cercetare va măsura timpul necesar finalizării sarcinilor de lucru AI, analizând timpul de execuție alături de consumul de energie și costuri, pentru ca cercetătorii să poată examina compromisurile dintre aceste obiective.

Orchestrare federată în mai multe locații

RAVEL descrie Orchestrate AI drept un nivel federat de orchestrare pentru gestionarea sarcinilor de lucru AI pe resurse eterogene, distribuite geografic. Modelul propus coordonează locațiile ca pe un singur sistem, în loc să optimizeze fiecare mediu în mod independent. Programarea în funcție de disponibilitatea energiei și gestionarea bazată pe politici țin cont de energia disponibilă, costuri, cerințele de performanță, condițiile infrastructurii, nevoile sarcinilor de lucru și prioritățile operaționale.

Dave Martinez, responsabil de programe de inginerie și de proiect în cadrul Infrastructure Computing Services de la Sandia, a descris domeniul colaborării: „În baza unui acord de cercetare și dezvoltare în cooperare cu RAVEL, vom analiza dacă plasarea dinamică a sarcinilor de lucru poate valorifica mai bine energia și resursele de calcul disponibile, menținând un echilibru între performanță și costuri.”

Această abordare experimentală este importantă, deoarece mutarea sau reprogramarea unei sarcini de lucru poate schimba mai mult decât consumul de energie al acesteia. Proiectarea testelor urmărește și costurile de rețea și de operare, mediile de răcire și timpul de execuție, permițând cercetătorilor să evalueze deciziile de plasare ținând cont de mai multe constrângeri de infrastructură.

Extinderea cercetării la laboratoare și SC26

Sandia este instituția care conduce cercetarea în etapa inițială. Colaboratorii intenționează să extindă Project Quicksilver la alte laboratoare naționale ale Departamentului pentru Energie al SUA și să exploreze cazuri de utilizare suplimentare pentru optimizarea mediului și a performanței.

RAVEL și Sandia urmează să discute abordarea experimentală, etapele de testare planificate și rezultatele preconizate ale cercetării la standul Departamentului pentru Energie, în cadrul SC26, pe 17 noiembrie 2026.

Întrebarea centrală a Project Quicksilver este dacă tratarea unor centre de date separate ca sistem coordonat poate îmbunătăți consumul de energie și eficiența economică a calculului fără a afecta negativ performanța sarcinilor de lucru. Planul de măsurare abordează problema ca pe una care privește infrastructura în ansamblu: deciziile de programare influențează consumul de energie, dar răcirea, rețelele, costurile de capital și timpul până la finalizare determină, de asemenea, dacă aceste decizii sporesc productivitatea calculului distribuit.