Наращування апетиту штучного інтелекту до енергії: Чи готові центри даних до того, щоб跟увати за цим?

Штучний інтелект (ШІ) розвивається стрімко, і його енергетичні потреби ставлять центри даних на межу витривалості. Наступні технології ШІ, такі як генеративний ШІ (генШІ), не тільки трансформують галузі, а й впливають на споживання енергії майже кожного компонента центру даних – від процесорів і пам’яті до прискорювачів і мереж.

Застосування генШІ, включаючи Microsoft Copilot і OpenAI’s ChatGPT, вимагає більше енергії, ніж будь-коли раніше. До 2027 року навчання і підтримка цих систем ШІ можуть спожити стільки ж електроенергії, скільки потрібно для забезпечення роботи маленької країни протягом року. І ця тенденція не сповільнюється: за останні десять років енергетичні потреби компонентів, таких як процесори, пам’ять і мережі, можуть зростати на 160% до 2030 року, згідно з доповіддю Goldman Sachs.

Використання великих мовних моделей також споживає енергію. Наприклад, запит до ChatGPT споживає близько десять разів більше енергії, ніж традиційний пошук Google. Враховуючи величезні енергетичні потреби ШІ, чи можна керувати швидким розвитком галузі в sposób, який забезпечить сталий розвиток, чи це призведе до подальшого зростання глобального споживання енергії? Нещодавнє дослідження McKinsey показало, що близько 70% зростаючого попиту на ринку центрів даних спрямовано на об’єкти, які можуть обробляти високопотужні завдання ШІ. Ця зміна фундаментально змінює спосіб будівництва і експлуатації центрів даних, оскільки вони адаптуються до унікальних вимог цих високопотужних завдань генШІ.

«Традиційні центри даних часто працюють з застарілим, енергозатратним обладнанням і фіксованими можливостями, які не можуть адаптуватися до коливань навантаження, що призводить до значних енергетичних втрат», – сказав мені Марк Райдон, головний стратегічний директор і співзасновник платформи розподіленого обчислень Aethir. «Централізовані операції часто створюють дисбаланс між наявністю ресурсів і потребами у споживанні, що ставить галузь на критичний етап, де подальший розвиток може ризикувати підірвати екологічні цілі, оскільки енергетичні потреби ШІ зростають».

Лідери галузі зараз звертаються до цього виклику, інвестуючи в більш «зелені» конструкції центрів даних і енергоефективні архітектури. Їхні зусилля включають впровадження відновлюваних джерел енергії, створення більш ефективних систем охолодження, які можуть компенсувати величезну кількість тепла, що генерується завданнями генШІ.

Революціонізуючи центри даних для більшої екологічності

Lenovo недавно представила ThinkSystem N1380 Neptune, який є значним кроком вперед у технології рідкого охолодження для центрів даних. Компанія стверджує, що ця інновація вже дозволяє організаціям розгортати високопотужні обчислення для завдань генШІ з значно нижчим споживанням енергії – до 40% менше енергії у центрах даних. N1380 Neptune використовує останнє обладнання NVIDIA, включаючи графічні процесори Blackwell і GB200, що дозволяє обробляти трильйон-параметрові моделі ШІ в компактній установці. Lenovo заявила, що вона прагне створити центри даних, які можуть працювати з серверними стелажами потужністю 100 кВт і більше без необхідності спеціального повітряного кондиціонування.

«Ми визначили значну потребу наших клієнтів: центри даних споживають більше енергії при обробці завдань ШІ через застарілі архітектури охолодження і традиційні конструктивні рамки», – сказав мені Роберт Дейгл, глобальний директор з питань ШІ в Lenovo. «Щоб зрозуміти це краще, ми співпрацювали з клієнтом високопродуктивного обчислення, щоб проаналізувати їхнє споживання енергії, що привело нас до висновку, що ми можемо зменшити споживання енергії на 40%». Він додав, що компанія врахувала такі фактори, як потужність вентиляторів і споживання енергії охолоджувальних блоків, порівнюючи їх зі стандартними системами, доступними через службу оцінки центрів даних Lenovo, щоб розробити нову архітектуру центру даних у партнерстві з Nvidia.

Британська компанія з інформаційних технологій AVEVA заявила, що вона використовує прогнозну аналітику для виявлення проблем з компресорами, двигунами, обладнанням HVAC, повітроводами та іншим обладнанням центрів даних.

«Ми виявили, що саме попереднє навчання генеративного ШІ споживає величезну кількість енергії», – сказав мені Джим Чаппел, голова відділу ШІ та просунутих аналітичних технологій AVEVA. «Наші системи прогнозної аналітики ШІ дозволяють нам виявити проблеми ще до того, як вони стануть серйозними, що дозволяє операторам центрів даних виправляти проблеми з обладнанням до того, як вони стануть великими проблемами. Крім того, у нас є помічник Vision AI, який безпосередньо інтегрується з нашими системами контролю для виявлення інших типів аномалій, включаючи гарячі точки при використанні з камерою теплового зображення».

Між тим, децентралізовані обчислення для навчання і розробки ШІ через графічні процесори в хмарі стають альтернативою. Райдон з Aethir пояснив, що розподіляючи обчислювальні завдання по ширшій і більш гнучкій мережі, можна оптимізувати споживання енергії, відповідність запитів ресурсів до їхньої доступності, що призводить до суттєвого зменшення витрат з самого початку.

«Натомість ніж покладатися на великі централізовані центри даних, наша інфраструктура «Edge» розподіляє обчислювальні завдання по вузлам, що знаходяться ближче до джерела даних, що суттєво знижує енергетичне навантаження на передачу даних і зменшує затримку», – сказав Райдон. «Мережа Aethir Edge мінімізує потребу в постійному високопотужному охолодженні, оскільки завдання розподіляються по різним середовищам, а не концентруються в одному місці, що допомагає уникнути енергозатратних систем охолодження, типових для централізованих центрів даних».

Аналогічним чином компанії, такі як Amazon і Google, експериментують з відновлюваними джерелами енергії для управління зростаючими енергетичними потребами в своїх центрах даних. Microsoft, наприклад, сильно інвестує в відновлювані джерела енергії і технології, що підвищують ефективність, щоб зменшити споживання енергії в своїх центрах даних. Google також зробила кроки для переходу на вуглецево-незалежну енергетику і дослідження систем охолодження, які мінімізують споживання енергії в центрах даних. «Ядерна енергетика, ймовірно, найшвидший шлях до вуглецево-незалежних центрів даних. Великі постачальники центрів даних, такі як Microsoft, Amazon і Google, зараз сильно інвестують у цей тип генерації енергії для майбутнього. З малими модульними реакторами гнучкість і час виробництва роблять це ще більш життєздатним варіантом для досягнення нульових викидів», – додав Чаппел з AVEVA.

Чи можуть співіснувати ШІ і сталий розвиток центрів даних?

Угур Тіглі, технічний директор платформи інфраструктури ШІ MinIO, вважає, що хоча ми сподіваємося на майбутнє, де ШІ може розвиватися без значного зростання споживання енергії, це просто не реально в короткій перспективі. «Довгострокові наслідки складніше передбачити», – сказав він мені, – «але ми побачимо зміну у сфері праці, і ШІ допоможе покращити споживання енергії в цілому». Тіглі вважає, що коли енергетична ефективність стане пріоритетом ринку, ми побачимо зростання обчислювальних можливостей разом із зниженням споживання енергії в інших секторах, особливо тих, які стають більш ефективними.

Він також зазначив, що існує зростаючий інтерес серед споживачів до більш «зелених» рішень ШІ. «Представіть собі додаток ШІ, який працює з ефективністю 90%, але використовує лише половину енергії – це саме той тип інновацій, який міг би真的 взлетіти», – додав він. Чисто, що майбутнє ШІ не тільки про інновації, а й про сталий розвиток центрів даних. Чи то через розробку більш ефективного обладнання, чи через більш розумне використання ресурсів, те, як ми керуватимемо споживанням енергії ШІ, суттєво вплине на конструкцію і експлуатацію центрів даних.

Райдон підкреслив важливість галузевих ініціатив, які фокусуються на сталих конструкціях центрів даних, енергоефективних завданнях ШІ і відкритому обміні ресурсами. «Ці кроки є важливими для більш екологічних операцій», – сказав він. «Бізнеси, які використовують ШІ, повинні партнерувати з технологічними компаніями для створення рішень, які зменшують екологічний вплив. Роблячи це разом, ми можемо спрямувати ШІ до більш сталийого майбутнього».