RAVEL lên kế hoạch nghiên cứu lập lịch có xét đến nguồn điện cho AI phân tán

Ngày 12 tháng 11 năm 2026, RAVEL công bố hợp tác nghiên cứu với Sandia National Laboratories trong khuôn khổ Project Quicksilver, một nghiên cứu nhiều giai đoạn về lập lịch có xét đến nguồn điện cho các khối lượng công việc AI trên những môi trường điện toán phân tán về mặt địa lý. Giai đoạn Một sẽ triển khai tại ba địa điểm của Sandia và so sánh các hệ thống làm mát bằng không khí với hệ thống làm mát bằng chất lỏng ngâm.

Nghiên cứu sẽ xem xét liệu khả năng cung cấp điện, điều kiện vận hành và yêu cầu của khối lượng công việc có thể định hướng các quyết định lập lịch và bố trí nhằm giải quyết những hạn chế về năng lượng, năng lực và chi phí hay không. Mục đích là cung cấp thông tin cho việc thiết kế và vận hành trung tâm dữ liệu bằng cách tìm hiểu cách sử dụng điện năng và năng lực điện toán hiệu quả hơn, thay vì cho rằng năng lực bổ sung đương nhiên tạo ra hạ tầng hữu ích hơn. Thông báo mô tả các phép đo dự kiến, chứ không phải kết quả đã hoàn tất hay mức tiết kiệm đã được chứng minh.

Denise Muyco, CEO kiêm đồng sáng lập RAVEL, cho biết dự án sẽ tìm hiểu cách hoạt động điều phối có thể giúp các khoản đầu tư vào hạ tầng AI phát huy hiệu quả hơn, đồng thời hỗ trợ sử dụng năng lượng có trách nhiệm hơn.

Thiết kế thử nghiệm tại ba địa điểm

Giai đoạn Một sẽ đánh giá hai môi trường làm mát tại ba địa điểm của Sandia được kết nối qua mạng diện rộng. Thiết kế thí nghiệm Box–Behnken sẽ được áp dụng cho các môi trường làm mát bằng không khí, còn thiết kế Plackett–Burman sẽ được dùng cho các môi trường làm mát bằng chất lỏng ngâm. Băng thông và tốc độ mạng sẽ được thay đổi cùng với các yếu tố thí nghiệm khác.

Phân tích hiệu quả năng lượng sẽ so sánh các khối lượng công việc giống hệt nhau giữa những môi trường làm mát, đồng thời tính đến năng lực điện toán, hạ tầng CNTT và hoạt động của trung tâm dữ liệu. Các phép đo sẽ bao gồm mức tiêu thụ năng lượng, TUE và hiệu quả đã điều chỉnh theo PUE, cũng như lợi ích tiềm năng từ việc tái sử dụng nhiệt. Phạm vi này gắn việc bố trí khối lượng công việc với chi phí phụ trợ của cơ sở và hệ thống làm mát, thay vì chỉ đo riêng thiết bị điện toán.

Một phân tích riêng về tổng chi phí sở hữu sẽ đánh giá cách lập lịch và bố trí ảnh hưởng đến chi phí điện toán trên các môi trường phân tán. Phân tích này bao gồm chi phí đầu tư và chi phí vận hành liên quan đến hạ tầng, điện năng, làm mát, kết nối mạng và hoạt động vận hành. Một hướng nghiên cứu thứ ba sẽ đo thời gian hoàn thành khối lượng công việc AI, xem xét thời gian thực thi cùng với mức tiêu thụ năng lượng và chi phí để các nhà nghiên cứu đánh giá sự đánh đổi giữa những mục tiêu này.

Điều phối liên kết trên nhiều địa điểm

RAVEL mô tả Orchestrate AI là một tầng điều phối liên kết để quản lý các khối lượng công việc AI trên những tài nguyên không đồng nhất, phân bố về mặt địa lý. Mô hình dự kiến sẽ điều phối các địa điểm như một hệ thống thống nhất, thay vì tối ưu hóa từng môi trường riêng lẻ. Cơ chế lập lịch có xét đến nguồn điện và quản lý dựa trên chính sách của nền tảng tính đến lượng điện sẵn có, chi phí, yêu cầu về hiệu năng, điều kiện hạ tầng, nhu cầu của khối lượng công việc và các ưu tiên vận hành.

Dave Martinez, trưởng chương trình và dự án kỹ thuật thuộc bộ phận Dịch vụ Điện toán Hạ tầng tại Sandia, mô tả phạm vi hợp tác: “Theo Thỏa thuận Hợp tác Nghiên cứu và Phát triển với RAVEL, chúng tôi sẽ tìm hiểu liệu việc bố trí khối lượng công việc một cách linh hoạt có thể giúp sử dụng tốt hơn nguồn điện và tài nguyên điện toán sẵn có, đồng thời cân bằng hiệu năng với chi phí hay không.”

Cách tiếp cận thử nghiệm này rất quan trọng vì việc di chuyển hoặc lập lịch lại một khối lượng công việc có thể làm thay đổi nhiều thứ hơn là mức tiêu thụ năng lượng. Thiết kế thử nghiệm cũng theo dõi chi phí kết nối mạng và vận hành, môi trường làm mát và thời gian thực thi, qua đó giúp các nhà nghiên cứu đánh giá quyết định bố trí trong bối cảnh nhiều hạn chế về hạ tầng.

Mở rộng nghiên cứu tại các phòng thí nghiệm và SC26

Sandia là đơn vị dẫn dắt nghiên cứu ban đầu. Các bên hợp tác dự kiến mở rộng Project Quicksilver sang các phòng thí nghiệm quốc gia khác của Bộ Năng lượng Hoa Kỳ, đồng thời tìm hiểu thêm các trường hợp sử dụng liên quan đến môi trường và tối ưu hóa hiệu năng.

RAVEL và Sandia dự kiến trình bày về phương pháp thử nghiệm, các giai đoạn thử nghiệm dự kiến và những kết quả nghiên cứu dự kiến tại gian hàng của Bộ Năng lượng trong khuôn khổ SC26 vào ngày 17 tháng 11 năm 2026.

Câu hỏi trọng tâm của Project Quicksilver là liệu việc xem các trung tâm dữ liệu riêng biệt như một hệ thống được điều phối thống nhất có thể cải thiện mức sử dụng năng lượng và hiệu quả kinh tế của hoạt động điện toán mà không làm suy giảm hiệu năng của khối lượng công việc hay không. Kế hoạch đo lường xem đây là một vấn đề tổng hợp về hạ tầng: quyết định lập lịch ảnh hưởng đến mức tiêu thụ điện năng, nhưng hệ thống làm mát, kết nối mạng, chi phí đầu tư và thời gian hoàn thành cũng quyết định liệu những quyết định đó có giúp hoạt động điện toán phân tán hiệu quả hơn hay không.