Центры обработки данных ИИ «потребляют» 1% мировой электроэнергии: какие решения оптимизировать?

Взрыв искусственного интеллекта и проблема потребления электроэнергии

Стремительное развитие искусственного интеллекта обусловливает беспрецедентный спрос на электроэнергию в центрах обработки данных. Продвинутые модели искусственного интеллекта, такие как ChatGPT или Midjourney, требуют обработки с использованием графических процессоров и специализированного оборудования, что требует мощной вычислительной инфраструктуры из облачных центров обработки данных, а не обычных персональных устройств.

« Мы поговорили с рядом инвесторов в центры обработки данных, некоторым из которых, как ожидается, потребуется до 2 гигаватт электроэнергии, что эквивалентно потреблению более 2 миллионов домохозяйств», — сказал Джеймс Уокер, генеральный директор Nano Nuclear Energy Inc.

Кроме того, технологический аналитик Джек Голд также заявил, что центр обработки данных XAI Илона Маска в Теннесси может потреблять столько же электроэнергии, сколько десятки тысяч домов.

На центры обработки данных ИИ приходится около 1% от общего объема мировой электроэнергии (иллюстрация)

По словам Алекса де Фриза, основателя DigiEconomist, на центры обработки данных в настоящее время приходится около 1% от общего мирового потребления электроэнергии. Однако с развитием искусственного интеллекта эта цифра может увеличиться до 3–4% в ближайшем будущем, что даже превзойдет потребление электроэнергии всей Францией.

Прорыв в управлении энергией с помощью искусственного интеллекта

Столкнувшись с растущей проблемой потребления электроэнергии, Schneider Electric и ETAP объединили усилия для разработки усовершенствованного цифрового двойника для фабрики искусственного интеллекта, официальный запуск которой состоится 28 марта 2025 года.

Этот цифровой двойник, созданный на основе NVIDIA Omniverse™ Blueprint, не только точно имитирует потребности в энергии, но и оптимизирует работу центра обработки данных. Решение объединяет множество элементов, таких как электрические, механические, тепловые и сетевые системы, обеспечивая комплексное представление о работе предприятия.

В результате предприятия могут прогнозировать потребление электроэнергии с высокой точностью, гибко анализировать сценарии «что если», отслеживать производительность энергетической инфраструктуры в режиме реального времени, оптимизировать энергопотребление, внедрять предиктивное обслуживание и сокращать эксплуатационные расходы.

Усовершенствованная цифровая фабрика AI Twin помогает оптимизировать энергопотребление и сократить эксплуатационные расходы. (Источник: Etap)

Дион Харрис, старший директор AI Factory Solutions в NVIDIA, прокомментировал:

« Точное управление энергопотреблением является ключом к обеспечению эффективности и устойчивости ИИ. Сотрудничество с Schneider Electric и ETAP помогает нам обеспечить беспрецедентную прозрачность и контроль над инфраструктурой нашего центра обработки данных ».

Кроме того, эта технология помогает реализовать подход «от сети к чипу», позволяя моделировать динамическую нагрузку на уровне микросхемы, тем самым улучшая конструкцию энергосистемы и повышая эффективность сети.

ЖЕМЧУЖИНА

Ссылка: Источник: Interesting Engineering

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