Зростаючий апетит ШІ до влади: чи готові центри обробки даних не відставати?

Оскільки штучний інтелект (ШІ) стрімко розвивається, його потреба в енергії напружує центри обробки даних до крайньої межі. Штучні технології наступного покоління, такі як генеративний ШІ (genAI) не просто трансформують галузі — їх споживання енергії впливає майже на кожен компонент сервера даних — від ЦП і пам’яті до прискорювачів і мереж.

Програми GenAI, включаючи Copilot від Microsoft та ChatGPT від OpenAI, споживають більше енергії, ніж будь-коли раніше. До 2027 року навчання та обслуговування цих систем штучного інтелекту може споживати достатньо електроенергії для живлення маленької країни на цілий рік. І ця тенденція не сповільнюється: за останнє десятиліття потреба в електроенергії для таких компонентів, як ЦП, пам’ять і мережа, за оцінками, зросте на 160% до 2030 року, відповідно до Goldman Sachs повідомити.

Використання великих мовних моделей також споживає енергію. Наприклад, запит ChatGPT споживає приблизно в десять разів традиційний пошук у Google. З огляду на величезні потреби штучного інтелекту в енергії, чи можна стало керувати швидким розвитком галузі, чи він ще більше сприятиме глобальному споживанню енергії? Нещодавнє дослідження McKinsey дослідження показує, що близько 70% зростаючого попиту на ринку центрів обробки даних спрямовані на об’єкти, обладнані для роботи з передовими навантаженнями ШІ. Ця зміна докорінно змінює спосіб створення та роботи центрів обробки даних, оскільки вони адаптуються до унікальних вимог цих потужних завдань genAI.

«Традиційні центри обробки даних часто працюють із застарілим, енергоємним обладнанням і фіксованою потужністю, які важко адаптуються до змінних робочих навантажень, що призводить до значних витрат енергії», Марк Райдон, директор зі стратегії та співзасновник платформи розподілених хмарних обчислень Ефір, сказав мені. «Централізовані операції часто створюють дисбаланс між наявністю ресурсів і потребами в споживанні, приводячи галузь до критичного моменту, коли прогрес може підірвати екологічні цілі, оскільки зростає потреба в штучному інтелекті».

Лідери галузі тепер активно вирішують цю проблему, інвестуючи в екологічні проекти та енергоефективні архітектури центрів обробки даних. Зусилля варіюються від впровадження відновлюваних джерел енергії до створення більш ефективних систем охолодження, які можуть компенсувати величезну кількість тепла, що виділяється робочими навантаженнями genAI.

Революція центрів обробки даних для екологічнішого майбутнього

Lenovo нещодавно представила ThinkSystem N1380 Neptune, стрибок вперед у технології рідинного охолодження для центрів обробки даних. Компанія стверджує, що інновація вже дозволяє організаціям розгортати потужні обчислення для робочих навантажень genAI зі значно меншим споживанням енергії — до 40% менше електроенергії в центрах обробки даних. N1380 Neptune використовує новітнє апаратне забезпечення NVIDIA, включаючи графічні процесори Blackwell і GB200, що дозволяє працювати з моделями ШІ з трильйонами параметрів у компактній установці. Lenovo заявила, що прагне прокласти шлях для центрів обробки даних, які можуть обслуговувати серверні стійки потужністю 100 кВт+ без необхідності спеціального кондиціонування повітря.

«Ми виявили важливу вимогу наших поточних споживачів: центри обробки даних споживають більше енергії під час обробки робочих навантажень ШІ через застарілу архітектуру охолодження та традиційні структурні рамки», Роберт Дайгл, глобальний директор AI в Lenovo, сказав мені. «Щоб краще зрозуміти це, ми співпрацювали з клієнтом високопродуктивних обчислень (HPC), щоб проаналізувати їх енергоспоживання, що привело нас до висновку, що ми можемо зменшити споживання енергії на 40%». Він додав, що компанія взяла до уваги такі фактори, як потужність вентилятора та енергоспоживання блоків охолодження, порівнюючи їх зі стандартними системами, доступними через службу оцінки центрів обробки даних Lenovo, щоб розробити нову архітектуру центру обробки даних у партнерстві з Nvidia.

Консалтингова компанія з інформаційних технологій у Великобританії Я МАВ, сказав, що використовує прогнозну аналітику для виявлення проблем із компресорами центрів обробки даних, двигунами, обладнанням HVAC, системами обробки повітря тощо.

«Ми виявили, що саме попереднє навчання генеративного ШІ споживає величезну кількість енергії», Джим Чаппел, керівник відділу штучного інтелекту та розширеної аналітики AVEVA, сказав мені. «Завдяки нашим прогностичним системам на основі штучного інтелекту ми прагнемо виявляти проблеми задовго до будь-якої SCADA або системи керування, дозволяючи операторам центрів обробки даних виправляти проблеми з обладнанням до того, як вони стануть серйозними. Крім того, у нас є Vision AI Assistant, який вбудовано інтегрується з нашими системами керування, щоб допомогти знайти інші типи аномалій, у тому числі гарячі точки температури при використанні з тепловізійною камерою».

Тим часом децентралізовані обчислення для навчання та розвитку штучного інтелекту за допомогою графічних процесорів у хмарі з’являються як альтернатива. Ефір Райдон пояснив, що шляхом розподілу обчислювальних завдань у ширшій, більш адаптивній мережі можна оптимізувати використання енергії шляхом узгодження попиту на ресурси з доступністю, що призведе до значного скорочення відходів із самого початку.

«Замість того, щоб покладатися на великі централізовані центри обробки даних, наша інфраструктура «Edge» розподіляє обчислювальні завдання на вузли, розташовані ближче до джерела даних, що суттєво зменшує енергетичне навантаження на передачу даних і затримку», сказав Райдон. «Мережа Aethir Edge мінімізує потребу в постійному високопотужному охолодженні, оскільки робочі навантаження розподіляються між різними середовищами, а не зосереджені в одному місці, що допомагає уникнути енергоємних систем охолодження, типових для центральних центрів обробки даних».

Так само компанії в тому числі Amazon і Google експериментують з відновлюваними джерелами енергії, щоб управляти зростаючими потребами в електроенергії у своїх центрах обробки даних. Microsoft, наприклад, інвестує значні кошти у відновлювані джерела енергії та технології підвищення ефективності, щоб зменшити енергоспоживання свого центру обробки даних. Google також вжив заходів для переходу на безвуглецеву енергію та дослідив системи охолодження, які мінімізують споживання енергії в центрах обробки даних. «Ядерна енергетика, ймовірно, найшвидший шлях до безвуглецевих центрів обробки даних. Зараз є такі основні постачальники центрів обробки даних, як Microsoft, Amazon і Google значні інвестиції у цьому типі виробництва електроенергії на майбутнє. З невеликими модульними реакторами (SMR) гнучкість і час виробництва роблять це ще більш життєздатним варіантом досягнення чистого нуля», доданий Chappell від AVEVA.

Чи можуть штучний інтелект і стійкість центру обробки даних співіснувати?

Угур Тіглі, технічний директор інфраструктурної платформи ШІ MinIO, каже, що хоча ми сподіваємося на майбутнє, де ШІ зможе розвиватися без величезного сплеску споживання енергії, це просто нереально в короткостроковій перспективі. «Довгострокові наслідки передбачити складніше», він сказав мені, «але ми побачимо зміни в робочій силі, і ШІ допоможе покращити споживання енергії в усіх сферах». Тіглі вважає, що оскільки енергоефективність стає пріоритетом ринку, ми побачимо зростання обчислювальної техніки разом зі зниженням споживання енергії в інших секторах, особливо якщо вони стануть більш ефективними.

Він також зазначив, що серед споживачів зростає інтерес до більш екологічних рішень на основі штучного інтелекту. «Уявіть собі програму штучного інтелекту, ефективність якої становить 90%, але споживає лише половину потужності — це та інновація, яка може справді досягти успіху», Він додав. Зрозуміло, що майбутнє штучного інтелекту — це не лише інновації, а й сталий розвиток центрів обробки даних. Чи то шляхом розробки ефективнішого обладнання, чи то розумніших способів використання ресурсів, те, як ми керуватимемо споживанням енергії штучним інтелектом, значною мірою вплине на проектування та роботу центрів обробки даних.

Райдон підкреслив важливість загальногалузевих ініціатив, які зосереджуються на стійкому проектуванні центрів обробки даних, енергоефективних робочих навантаженнях ШІ та відкритому спільному використанні ресурсів. «Це важливі кроки до екологічнішої діяльності», сказав він. «Підприємства, які використовують ШІ, повинні співпрацювати з технологічними компаніями, щоб створювати рішення, які зменшують вплив на навколишнє середовище. Працюючи разом, ми зможемо скерувати ШІ до більш стійкого майбутнього».