Штучний інтелект перетворює наш світ, пропонуючи нові можливості для обробки та аналізу даних: до 2027 року ринок штучного інтелекту досягне 407 мільярдів доларів. Ця технологія продовжує робити революцію в багатьох галузях, з очікуваним щорічним темпом зростання на 37,3% між 2023 і 2030 роками.
Згідно з прогнозами, ринок ШІ демонструє стрімке зростання, а поява генеративних моделей лише підігріває цей інтерес. 97% власників бізнесу вважають, що ChatGPT принесе користь їхнім організаціям завдяки оптимізації комунікацій, створенню копії вебсайту або перекладу інформації. Однак, щоб повністю розкрити потенціал ШІ, необхідні значні інвестиції в інфраструктуру та розвиток технологій. Як ми можемо забезпечити стійкий розвиток цього перспективного ринку?
Центри обробки даних є життєво важливими для сучасного світу, але в українських реаліях їхнє функціонування ускладнюється значними навантаженнями на енергосистему та постійними перебоями. Використання енергоємного штучного інтелекту в таких умовах ставить додаткові виклики перед операторами дата-центрів.
Центри обробки даних є фундаментом для розвитку штучного інтелекту, але водночас і залежать від нього. Хоча ШІ потребує значних енергетичних ресурсів, він також може стати ключовим інструментом для оптимізації роботи ЦОД та досягнення енергетичної ефективності. Давайте розглянемо, як ШІ може вплинути на чотири основні компоненти інфраструктури ЦОД: системи енергоживлення, монтажні шафи, системи охолодження та програмне забезпечення. Для цього експерти Schneider Electric розробили низку рекомендацій щодо проєктування, оптимізації інфраструктури дата-центрів, а також зменшення впливу на навколишнє середовище.
Рекомендація 1: Оптимізація роботи ШІ в умовах високого енергоспоживання
Центри обробки даних (ЦОД) відіграють важливу роль у забезпеченні роботи систем штучного інтелекту (ШІ), але водночас постають перед значними викликами, пов’язаними зі споживанням енергії. Зокрема, обробка та зберігання даних для машинного навчання (ML) і великих мовних моделей (LLMs) потребують значної кількості електроенергії.
Прикладом є створення моделі GPT-3, яке спожило 1287 мегават-годин електроенергії, що спричинило викид 552 тонн CO2, еквівалентних річним викидам 123 автомобілів. Для задоволення зростаючих потреб у потужностях, центри обробки даних використовують монтажні шафи високої щільності, що дозволяє вмістити більше серверів у меншому просторі, але також підвищує вимоги до електропостачання та охолодження.
Зображення: Getty Images
Основними способами оптимізації роботи енергоємних додатків ШІ є:
-
вдосконалення систем розподілу електроенергії та підвищення енергоефективності ЦОД. Це допомагає мінімізувати втрати енергії і забезпечити її ефективне доставлення до серверів;
-
використання енергоефективного апаратного та програмного забезпечення, а також диверсифікація джерел живлення. Це дозволяє задовольнити потреби ШІ у потужностях, одночасно зменшуючи вплив на довкілля.
Також важливими є впровадження:
-
розширених блоків розподілу живлення (PDU);
-
інтелектуальних систем управління енергією;
-
високоефективних систем живлення та відновлюваних джерел енергії.
Як зазначають експерти Schneider Electric, висока щільність живлення в монтажних шафах навчальних серверів ШІ може створювати додаткові проблеми, зокрема, потребу в ефективному охолодженні. Системи охолодження повинні бути налаштовані таким чином, щоб не створювати додаткових проблем для операторів ЦОДів.
Враховуючи постійний розвиток центрів обробки даних, впровадження цих методів дозволить ефективно задовольнити зростаючі вимоги ШІ до потужності, мінімізуючи при цьому енергоспоживання та вплив на навколишнє середовище.
Рекомендація 2: Перехід до рідинної системи охолодження дата-центрів
Сьогодні стабільна і стійка робота центру обробки даних залежить від ефективного охолодження. Вимоги штучного інтелекту до дата-центрів даних означають, що для живлення серверів високої щільності потрібні нові методології охолодження як для оптимальної продуктивності, так і для мінімізації часу простою.
Попри популярність повітряного охолодження в галузі, воно є менш ефективним для установок з високою щільністю. З точки зору Schneider Electric, перехід до рідинного охолодження є оптимальним рішенням для ефективної роботи з кластерами ШІ.
Рідинне охолодження Direct-to-Chip, при якому охолоджуюча рідина циркулює через сервери для поглинання та розсіювання тепла, швидко набирає популярності. Цей метод є більш ефективним для обробки концентрованого тепла, що виділяється кластерами ШІ.
Рідинне охолодження має багато переваг у порівнянні з повітряним:
-
підвищення енергоефективності;
-
покращення використання електроенергії;
-
зменшення споживання води.
Ці переваги включають підвищену надійність і продуктивність процесора, економію місця завдяки більшій щільності монтажних шаф, а також більшу теплову інерцію через воду в трубопроводах.
Отже, перехід від повітряного до рідинного охолодження є обов’язковим для забезпечення стійкості роботи центрів обробки даних в умовах зростаючих вимог штучного інтелекту.
Зображення: Getty Images
Рекомендація 3: Адаптація технологій на власний зиск
Бізнесам варто звернути увагу на можливості автоматизації процесів за рахунок грамотної інтеграції ШІ. Центри обробки даних, серед іншого, можуть використовувати інженерію підказок на основі штучного інтелекту, аналітику даних і машинне навчання. Ефективніше використовуючи аналіз даних, ми можемо стимулювати нові, більш стійкі моделі поведінки.
Нині існує низка додатків, що можуть значно підтримувати ефективність проєктування дата-центрів, а також безпосередньо їхню роботу. До того ж взаємодія із правильно підібраними технологіями може:
-
зменшити ризик несподіваної поведінки складних електричних мереж;
-
забезпечити цифрову копію центру обробки даних для визначення обмежених ресурсів живлення та охолодження для інформованого рішення про планування.
Для цього варто згадати кейс Equinix, що підвищила енергоефективність свого центру обробки даних на 9% за допомогою охолодження на основі штучного інтелекту. Профіт компанії доволі значний: зменшилося споживання енергії системами охолодження та підвищилась ефективність усієї системи загалом.
Рекомендація 4: Підвищення енергоефективності внаслідок збільшення обчислювальних можливостей на квадратний метр
Поєднання сучасних технологій в галузі фізичної інфраструктури дата-центрів з інтелектуальними алгоритмами ШІ дозволяє досягти оптимального балансу між високою обчислювальною потужністю та енергоефективністю. Це відкриває нові можливості для розвитку стійких та екологічно чистих центрів обробки даних. Якщо правильно імплементувати можливості, згідно зі Schneider Electric, така робота може допомогти досягти нульових викидів.
Поєднуючи ключові атрибути фізичної інфраструктури центру обробки даних із підвищенням ефективності ШІ, власники, оператори та кінцеві користувачі можуть ефективніше керувати потребами в електроенергії високощільних кластерів штучного інтелекту, зберігаючи водночас надійність, стійкість і екологічність.
