RAVEL планирует исследование энергозависимого планирования распределённых систем ИИ

12 ноября 2026 года RAVEL объявила о сотрудничестве с Sandia National Laboratories в рамках проекта Quicksilver — многоэтапного исследования энергозависимого планирования рабочих нагрузок ИИ в географически распределённых вычислительных средах. На первом этапе изучат три объекта Sandia и сравнят системы с воздушным и иммерсионным охлаждением.

Исследование покажет, можно ли учитывать доступность электроэнергии, условия эксплуатации и требования рабочих нагрузок при принятии решений о планировании и размещении, чтобы преодолеть ограничения, связанные с энергопотреблением, вычислительными мощностями и затратами. Его цель — помочь в проектировании и эксплуатации центров обработки данных, изучив, как эффективнее использовать электроэнергию и вычислительные мощности, а не исходя из предположения, что дополнительная мощность автоматически означает появление более полезной инфраструктуры. В анонсе описаны запланированные измерения, а не уже полученные результаты или доказанная экономия.

Генеральный директор и соучредитель RAVEL Дениз Муйко заявила, что проект позволит изучить, как оркестрация может повысить отдачу от инвестиций в инфраструктуру ИИ и одновременно способствовать более ответственному использованию энергии.

Эксперимент на трёх площадках

На первом этапе сравнят две среды охлаждения на трёх площадках Sandia, соединённых сетью широкого охвата. Для сред с воздушным охлаждением применят план эксперимента Бокса — Бенкена, а для сред с иммерсионным охлаждением — план Плакетта — Бёрмана. Пропускную способность и скорость сети будут варьировать наряду с другими экспериментальными факторами.

При анализе энергоэффективности сравнят одинаковые рабочие нагрузки в разных средах охлаждения и учтут вычисления, ИТ-инфраструктуру и эксплуатацию центра обработки данных. Измерения охватят энергопотребление, TUE и эффективность с поправкой на PUE, а также потенциальную пользу от повторного использования тепла. Такой подход связывает размещение рабочих нагрузок с накладными расходами на эксплуатацию объекта и охлаждение, а не ограничивается измерением вычислительного оборудования.

В рамках отдельного анализа совокупной стоимости владения оценят, как планирование и размещение рабочих нагрузок влияют на вычислительные затраты в распределённых средах. Он охватывает капитальные и эксплуатационные расходы на инфраструктуру, электроэнергию, охлаждение, сети и эксплуатацию. В рамках третьего направления измерят время выполнения рабочих нагрузок ИИ, рассматривая его наряду с энергопотреблением и затратами, чтобы исследователи могли изучить компромиссы между этими целями.

Федеративная оркестрация на разных площадках

RAVEL описывает Orchestrate AI как федеративный уровень оркестрации для управления рабочими нагрузками ИИ на разнородных ресурсах, распределённых по разным географическим регионам. Предполагается координировать площадки как единую систему, а не оптимизировать каждую среду независимо. При энергозависимом планировании и управлении на основе политик учитываются доступная мощность, затраты, требования к производительности, состояние инфраструктуры, потребности рабочих нагрузок и эксплуатационные приоритеты.

Дейв Мартинес, руководитель инженерных программ и проектов в подразделении инфраструктурных вычислительных услуг Sandia, описал цели сотрудничества: «В рамках соглашения о кооперативных исследованиях и разработках с RAVEL мы изучим, может ли динамическое размещение рабочих нагрузок позволить эффективнее использовать доступную электроэнергию и вычислительные ресурсы, обеспечивая при этом баланс между производительностью и затратами».

Важно, что исследование строится на экспериментальной проверке: перенос или повторное планирование рабочей нагрузки может повлиять не только на её энергопотребление. В план испытаний также включены сетевые и эксплуатационные затраты, среды охлаждения и время выполнения, что позволит исследователям оценить решения о размещении с учётом ряда инфраструктурных ограничений.

Расширение лабораторного сотрудничества и SC26

Первоначально исследование возглавит Sandia. Сотрудники проекта планируют распространить Project Quicksilver на другие национальные лаборатории Министерства энергетики США и изучить дополнительные сценарии применения, связанные с окружающей средой и оптимизацией производительности.

RAVEL и Sandia планируют обсудить экспериментальный подход, намеченные этапы испытаний и ожидаемые результаты исследования на стенде Министерства энергетики США во время SC26 17 ноября 2026 года.

Главный вопрос проекта Quicksilver — позволит ли координация отдельных центров обработки данных как единой системы повысить энергоэффективность и улучшить экономические показатели вычислений, не ухудшая производительность рабочих нагрузок. План измерений рассматривает этот вопрос в контексте всей инфраструктуры: решения о планировании влияют на энергопотребление, однако на то, сделают ли они распределённые вычисления эффективнее, также влияют охлаждение, сети, капитальные затраты и время выполнения.