RAVEL, Dağıtık Yapay Zekâ için Güç Kullanımını Dikkate Alan Zamanlama Araştırması Planlıyor

RAVEL, Sandia National Laboratories ile Project Quicksilver kapsamında bir araştırma iş birliği yaptığını 12 Kasım 2026’da duyurdu. Çok aşamalı bu araştırma, yapay zekâ iş yüklerinin coğrafi olarak dağınık bilgi işlem ortamlarında güç kullanımını dikkate alarak nasıl zamanlanacağını inceleyecek. İlk aşamada Sandia’nın üç konumu kapsanacak; hava soğutmalı ve daldırmalı soğutmalı sistemler karşılaştırılacak.

Araştırma, enerji, kapasite ve maliyet kısıtlarını ele almak üzere güç erişilebilirliğinin, çalışma koşullarının ve iş yükü gereksinimlerinin zamanlama ve yerleştirme kararlarına yön verip veremeyeceğini inceleyecek. Amaç, ek kapasitenin otomatik olarak daha kullanışlı bir altyapı sağlayacağını varsaymak yerine, güç ve bilgi işlem kapasitesinden nasıl daha verimli yararlanılabileceğini araştırarak veri merkezi tasarımına ve işletimine katkıda bulunmak. Duyuruda tamamlanmış bulgular veya kanıtlanmış tasarruflar değil, planlanan ölçümler aktarılıyor.

RAVEL CEO’su ve kurucu ortağı Denise Muyco, projenin orkestrasyonun yapay zekâ altyapısına yapılan yatırımlardan daha verimli yararlanılmasını sağlarken enerjinin daha sorumlu kullanılmasını nasıl destekleyebileceğini araştıracağını söyledi.

Üç Konumlu Deney Tasarımı

İlk aşamada, geniş alan ağıyla birbirine bağlanan üç Sandia konumundaki iki soğutma ortamı değerlendirilecek. Hava soğutmalı ortamlar için Box–Behnken deney tasarımı, daldırmalı soğutmalı ortamlar içinse Plackett–Burman tasarımı kullanılacak. Ağ bant genişliği ve hızı, diğer deneysel faktörlerle birlikte değiştirilecek.

Enerji verimliliği analizinde, farklı soğutma ortamlarında aynı iş yükleri karşılaştırılacak; bilgi işlem, BT altyapısı ve veri merkezi operasyonları hesaba katılacak. Ölçümler enerji tüketimini, TUE’yi ve PUE’ye göre düzeltilmiş verimliliği, ayrıca ısının yeniden kullanılmasından sağlanabilecek faydaları kapsayacak. Bu kapsam, iş yüklerinin yerleştirilmesini tesis ve soğutma ek yükleriyle ilişkilendiriyor; bilgi işlem ekipmanını tek başına ölçmekle yetinmiyor.

Ayrı bir toplam sahip olma maliyeti analizi, zamanlama ve yerleştirmenin dağıtık ortamlardaki bilgi işlem maliyetlerini nasıl etkilediğini değerlendirecek. Analiz; altyapı, güç, soğutma, ağ ve operasyonlarla ilişkili sermaye harcamalarıyla işletme giderlerini kapsıyor. Üçüncü bir çalışma kolunda ise yapay zekâ iş yüklerinin tamamlanma süresi ölçülecek; böylece araştırmacılar bu hedefler arasındaki ödünleşimleri inceleyebilecek ve yürütme süresini enerji tüketimi ile maliyetin yanı sıra değerlendirebilecek.

Konumlar Arasında Federe Orkestrasyon

RAVEL, Orchestrate AI’ı yapay zekâ iş yüklerini farklı türdeki, coğrafi olarak dağınık kaynaklar genelinde yönetmeye yönelik federe bir orkestrasyon katmanı olarak tanımlıyor. Hedeflenen model, her ortamı bağımsız olarak en iyi hâle getirmek yerine farklı konumları tek bir sistem olarak eşgüdümlemeyi öngörüyor. Güç kullanımını dikkate alan zamanlama ve politikalara dayalı yönetim; kullanılabilir gücü, maliyeti, performans gereksinimlerini, altyapı koşullarını, iş yükü ihtiyaçlarını ve operasyonel öncelikleri hesaba katıyor.

Sandia’da Altyapı Bilgi İşlem Hizmetleri bölümünün mühendislik programı ve proje lideri Dave Martinez, iş birliğinin kapsamını şöyle açıkladı: “RAVEL ile imzaladığımız İşbirliğine Dayalı Araştırma ve Geliştirme Anlaşması kapsamında, dinamik iş yükü yerleştirmenin performans ve maliyet dengesini gözetirken kullanılabilir güç ve bilgi işlem kaynaklarından daha iyi yararlanmayı sağlayıp sağlayamayacağını araştıracağız.”

Bu deneysel yaklaşım önemli; çünkü bir iş yükünü taşımak veya yeniden zamanlamak, enerji tüketiminden daha fazlasını değiştirebilir. Test tasarımında ağ ve işletme maliyetleri, soğutma ortamları ve yürütme süresi de izleniyor. Böylece araştırmacılar, yerleştirme kararlarını çeşitli altyapı kısıtları çerçevesinde değerlendirebilecek.

Laboratuvarların Genişletilmesi ve SC26

Araştırmanın ilk lideri Sandia. İş birliği ortakları, Project Quicksilver’ı ABD Enerji Bakanlığına bağlı başka ulusal laboratuvarları da kapsayacak şekilde genişletmeyi ve çevresel koşullara ilişkin başka kullanım alanlarıyla performans optimizasyonu uygulamalarını araştırmayı planlıyor.

RAVEL ve Sandia’nın, deneysel yaklaşımı, planlanan test aşamalarını ve araştırmadan beklenen çıktıları 17 Kasım 2026’da SC26 sırasında Enerji Bakanlığı standında ele alması planlanıyor.

Project Quicksilver’ın temel sorusu, birbirinden ayrı veri merkezlerini eşgüdümlü bir sistem olarak ele almanın iş yükü performansını zayıflatmadan enerji kullanımını ve bilgi işlem ekonomisini iyileştirip iyileştiremeyeceği. Ölçüm planı, bunu altyapının bütününü ilgilendiren bir soru olarak ele alıyor: Zamanlama kararları güç tüketimini etkiliyor; ancak bu kararların dağıtık bilgi işlemi daha verimli kılıp kılmadığını soğutma, ağ, sermaye maliyetleri ve tamamlanma süresi de belirliyor.