Les centres de données IA « consomment » 1% de l’électricité mondiale : quelles solutions pour optimiser ?

L'explosion de l'IA et le problème de la consommation d'électricité

La croissance rapide de l’IA entraîne une demande sans précédent d’électricité dans les centres de données. Les modèles d'IA avancés comme ChatGPT ou Midjourney nécessitent un traitement à l'aide de GPU et de matériel spécialisé, nécessitant une infrastructure informatique puissante provenant de centres de données cloud, plutôt que des appareils personnels classiques.

« Nous avons discuté avec un certain nombre d'investisseurs dans des centres de données, dont certains devraient avoir besoin de jusqu'à 2 gigawatts d'énergie, soit l'équivalent de la consommation de plus de 2 millions de foyers », a déclaré James Walker, PDG de Nano Nuclear Energy Inc.

De plus, l'analyste technologique Jack Gold a également déclaré que le centre de données XAI d'Elon Musk dans le Tennessee peut consommer l'équivalent en électricité de dizaines de milliers de foyers.

Les centres de données d'IA représentent environ 1 % de l'électricité mondiale totale (photo d'illustration)

Les centres de données représentent actuellement environ 1 % de la consommation mondiale totale d’électricité, selon Alex de Vries, fondateur de DigiEconomist. Cependant, avec le développement de l’IA, ce chiffre pourrait augmenter à 3-4% dans un avenir proche, dépassant même la consommation électrique de toute la France.

Percée dans la gestion de l'énergie par l'IA

Face à la problématique croissante de la consommation électrique, Schneider Electric et ETAP ont collaboré pour développer un jumeau numérique avancé pour l'IA Factory, officiellement lancé le 28 mars 2025.

Construit sur le Blueprint Omniverse™ de NVIDIA, ce jumeau numérique simule non seulement avec précision les besoins énergétiques, mais optimise également les opérations du centre de données. La solution intègre plusieurs éléments tels que les systèmes électriques, mécaniques, thermiques et de réseau, offrant une vue complète des opérations de l'usine.

En conséquence, les entreprises peuvent prévoir la consommation d'électricité avec une grande précision, analyser de manière flexible les scénarios « What-If », surveiller les performances de l'infrastructure électrique en temps réel, optimiser l'énergie, mettre en œuvre une maintenance prédictive et réduire les coûts d'exploitation.

Le jumeau numérique avancé AI Factory permet d'optimiser l'énergie et de réduire les coûts d'exploitation. (Source : Etap)

Dion Harris, directeur principal des solutions AI Factory chez NVIDIA, a commenté :

« Une gestion précise de l'énergie est essentielle pour garantir l'efficacité et la durabilité de l'IA. Collaborer avec Schneider Electric et ETAP nous permet d'offrir une visibilité et un contrôle sans précédent sur l'infrastructure de notre centre de données . »

De plus, cette technologie permet de mettre en œuvre l’approche « Grid to Chip », permettant une modélisation dynamique de la charge au niveau de la micropuce, améliorant ainsi la conception du système électrique et renforçant l’efficacité du réseau.

PERLE

Lien : Source : Ingénierie intéressante

Source : https://vtcnews.vn/trung-tam-du-lieu-ai-ngon-1-dien-toan-cau-giai-phap-nao-de-toi-uu-ar934405.html