InfraPartners і Emerald AI представляють «Flex-Ready Data Centers» для вирішення проблеми потужності штучного інтелекту

Швидке розширення штучного інтелекту тисне на потужну інфраструктуру до її меж. Навчання та виконання великомасштабних моделей штучного інтелекту вимагає масивних обчислювальних кластерів, які споживають величезну кількість електроенергії, часто швидше, ніж місцеві електричні мережі можуть розширюватися. У відповідь InfraPartners і Emerald AI оголосили про партнерство, спрямоване на фундаментальне переосмислення того, як центри даних штучного інтелекту взаємодіють з електричною мережею, деталі яких описані в білому папері.

Компанії представляють нову архітектуру під назвою Flex-Ready Data Centers, що поєднує модульний дизайн інфраструктури InfraPartners з програмним забезпеченням для оркестрування Emerald AI. Метою є перетворення центрів даних з статичних споживачів електроенергії на динамічних учасників мережі, здатних регулювати свій попит на електроенергію в реальному часі.

Натомість ніж розглядати споживання енергії як фіксоване, цей підхід дозволяє об’єктам вирівнювати обчислювальні навантаження з умовами мережі, доступністю відновлюваних джерел енергії та ціною на електроенергію — розблоковуючи додаткову потужність та покращуючи загальну стабільність мережі.

Чому інфраструктура штучного інтелекту створює кризу потужності

Навантаження штучного інтелекту є одним з найшвидших джерел зростання попиту на електроенергію у світі. Біла книга, опублікована разом з партнерством, підкреслює, як центри даних стали одним з найбільш географічно зосереджених і швидко розширюваних навантажень на сучасні потужні системи.

Водночас розширення мережі відстає. Будівництво ліній електропередачі, нестача робочої сили та обмеження ланцюга постачання означають, що нові об’єкти можуть чекати кілька років, щоб забезпечити підключення до мережі. Тим часом зростаюча частка відновлюваних джерел енергії — особливо вітру та сонця — вводить нестабільність у постачання, що робить балансування генерації та попиту в реальному часі більш складним.

Ця динаміка створює структурний розрив: інфраструктура штучного інтелекту потребує більше потужності, але мережа не може розширюватися достатньо швидко, щоб забезпечити її.

Біла книга стверджує, що вирішенням може не бути просто будівництво більшої потужності мережі. Натомість вона пропонує, що центри даних самі можуть стати гнучкими ресурсами, які допоможуть стабілізувати потужні системи, поглинаючи надлишкову відновлювану енергію або зменшуючи попит під час пікової напруженості мережі.

Блакитна книга центру даних Flex-Ready

Співробітництво інтегрує дві основні технології:

• Архітектура центру даних Upgradeable від InfraPartners, розроблена для підтримки послідовних поколінь апаратного забезпечення штучного інтелекту без суттєвих переробок.
• Платформа Emerald Conductor від Emerald AI, шар програмного забезпечення, який оркеструє обчислювальні навантаження, системи об’єктів та сигнали мережі.

Вони разом утворюють те, що компанії називають центром даних Flex-Ready, розробленим з самого початку для участі в енергетичних ринках та управлінні мережею.

За даними білої книги, ця інтеграція дозволяє центрам даних підтримувати зростання штучного інтелекту, одночасно покращуючи надійність мережі, знижуючи викиди та розблоковуючи нову економічну цінність через програми мережі.

Натомість ніж модернізувати гнучкість пізніше, архітектура інтегрує енергетичну осведомленість безпосередньо в операції об’єкта з першого дня.

Три виміри гнучкості центру даних

Центральним у дизайні є框, який розділяє гнучкість центру даних на три взаємодіючі шари: часову, просторову та ресурсну гнучкість.

Часова гнучкість

Часова гнучкість зосереджена на зміні попиту на електроенергію з часом. Натомість ніж виконання навантажень безперервно на повній інтенсивності, обчислювальні завдання можна планувати на основі доступності електроенергії, ціни або рівнів напруженості мережі.

Техніки включають:

• відкладення невідкладних навантажень навчання штучного інтелекту
• динамічне обмеження споживання електроенергії ІТ
• регулювання роботи системи охолодження
• координація з енергосховищем на місці

Цей підхід дозволяє центрам даних зменшити навантаження під час пікової напруженості мережі, одночасно збільшуючи споживання під час наявності відновлюваної енергії.

Просторова гнучкість

Просторова гнучкість розширює концепцію за межі окремого об’єкта.

Великі оператори штучного інтелекту часто експлуатують кілька центрів даних у різних регіонах. Переміщаючи навантаження між сайтами, оператори можуть маршрутизувати обчислювальні завдання до місць, де електроенергія дешевша, чистіша або більш доступна.

На практиці це означає, що навантаження штучного інтелекту можуть слідувати за генерацією відновлюваної енергії або уникати регіонів, що переживають напруженість мережі.

Ресурсна гнучкість

Третій шар включає координацію всіх керованих інфраструктур у кампусі центру даних.

Це включає:

• GPU та ІТ-системи
• інфраструктуру охолодження
• апарати безперебійного живлення (UPS)
• системи зберігання батарей
• генерацію електроенергії на місці

Коли ці активи оркеструються разом, вони дозволяють об’єкту регулювати споживання електроенергії, одночасно підтримуючи надійність та угоди про рівень обслуговування.

Emerald Conductor: оркестрування обчислень, об’єктів та мережі

Шар оркестрування, який дозволяє ці можливості, є платформою Emerald Conductor компанії Emerald AI.

Система працює як ієрархічна платформа контролю, що охоплює три операційні шари:

1. Шар ІТ

На рівні обчислень платформа Emerald Conductor інтегрується з планувальниками навантажень та системами телеметрії для регулювання інтенсивності обчислень. Прогнозні моделі ідентифікують навантаження, які можна відкладати або змінювати без порушення угод про рівень обслуговування.

Навчання штучного інтелекту, пакетна обробка та інші не критичні для затримки навантаження стають кандидатами на гнучке планування.

2. Шар об’єкта

Платформа також підключається до системи управління будівлею (BMS) центру даних, приймаючи телеметрію з інфраструктури охолодження, обладнання розподілу електроенергії, систем UPS та батарей.

Це дозволяє програмному забезпеченню динамічно регулювати параметри експлуатації, диспетчеризувати збережену енергію або координувати стратегії охолодження, одночасно поважаючи маржі безпеки та вимоги до резервування.

DC Flex Ready Executive White P…

3. Шар інтерфейсу мережі

На зовнішньому рівні платформа Emerald Conductor підключає центри даних до сигналів мережі, включаючи події реакції на попит, оптові ціни на електроенергію та сигнали надійності.

Ці сигнали перекладаються в координовані дії по інфраструктурі ІТ та об’єкта, дозволяючи автоматичну участь у програмах енергетичного ринку та службах стабілізації мережі.

Архітектура центру даних Upgradeable від InfraPartners

Хоча Emerald AI забезпечує шар оркестрування, InfraPartners зосереджується на тому, як фізична інфраструктура спроектована та побудована.

Її архітектура центру даних Upgradeable призначена для вирішення іншої, але пов’язаної проблеми: швидкої еволюції апаратного забезпечення штучного інтелекту.

Сучасні GPU та прискорювачі часто вимагають нових густин потужності, технологій охолодження та планів інфраструктури кожні кілька років. Традиційні центри даних мають труднощі з адаптацією, що призводить до дорогих модернізацій або безвладних потужностей.

Дизайн InfraPartners вводить фунгові архітектури потужності та охолодження, здатні підтримувати кілька поколінь апаратного забезпечення без суттєвих переробок.

Компанія також сильно покладається на фабричне будівництво, з приблизно 80% об’єкта, зібраного та протестованого поза місцем перед розгортанням. Ця модель виробництва зменшує терміни будівництва, одночасно покращуючи контроль якості та повторюваність.

Об’єкти можуть розширюватися інкрементально, від розгортань потужністю 5 мегават до кампусів потужністю гігават, дозволяючи операторам збільшувати потужність по мірі зростання попиту на штучний інтелект.

Інтеграція гнучкості на рівні інфраструктури

Партнерство інтегрує дві системи через глибоку телеметрію та контрольну інтеграцію.

Системи управління будівлею InfraPartners передають дані операційної телеметрії — включаючи потужність, охолодження та метрики енергосистем — у двигун оптимізації платформи Emerald Conductor.

Платформа оркестрування потім визначає, як навантаження, інфраструктурні системи та енергетичні активи повинні реагувати на умови мережі.

Оскільки інфраструктура спроектована з урахуванням гнучкості, система може безпечно регулювати операції без порушення вимог до надійності чи часу безперебійної роботи.

Цей рівень інтеграції також дозволяє центрам даних брати участь у програмах мережі, таких як:

• реакція на попит
• оптові енергетичні ринки
• служби надійності мережі

Ці програми створюють нові потоки доходів, одночасно допомагаючи комунальним підприємствам керувати попитом на електроенергію.

Нова модель інфраструктури штучного інтелекту

По мірі розширення штучного інтелекту по галузях доступність енергії стає однією з визначальних обмежень на зростання технології.

Модель центру даних Flex-Ready пропонує інший підхід до масштабування обчислювальної інфраструктури. Натомість ніж розглядати центри даних як пасивні навантаження на мережу, дизайн позиціонує їх як активних учасників енергосистем, здатних координувати обчислювальний попит з доступністю електроенергії.

Якщо ця архітектура буде широко прийнята, вона могла б допомогти прискорити розгортання штучного інтелекту, одночасно полегшуючи напруженість на електричній інфраструктурі — усе більш критичну проблему, оскільки моделі штучного інтелекту стають більші та енергозатратніші.