💳 Потрібна європейська картка з лімітом 50к євро? Встановлюй Trustee Plus 👉

Революція в галузі ШІ: ключові виклики, інсайти та поради щодо проєктування ЦОДів

Штучний інтелект (далі — ШІ) здійснив низку глобально значущих трансформацій, впливаючи на спосіб обробки, аналіз та використання даних. Як стверджують експерти, до 2027 року ринок ШІ становитиме близько $407 млрд. Революційний прогрес розвитку цієї технології у різних галузях дійсно вражає: щорічний темп зростання очікувано сягне на 37,3% між 2023 і 2030 роками.

Залишити коментар
Революція в галузі ШІ: ключові виклики, інсайти та поради  щодо проєктування ЦОДів

Штучний інтелект (далі — ШІ) здійснив низку глобально значущих трансформацій, впливаючи на спосіб обробки, аналіз та використання даних. Як стверджують експерти, до 2027 року ринок ШІ становитиме близько $407 млрд. Революційний прогрес розвитку цієї технології у різних галузях дійсно вражає: щорічний темп зростання очікувано сягне на 37,3% між 2023 і 2030 роками.

Існує потенціал до ще більшого зростання ринку ШІ під егідою еволюції генеративного штучного інтелекту. Як вважає 97% власників бізнесу, така технологія як ChatGPT здатна принести значну користь для їхніх організацій. Найсильніші зміни пов’язані із оптимізацією комунікацій, створенням копії вебсайту або перекладом інформації. Водночас вони визначають, що для досягнення справжнього буму ШІ слід залучати значно більших інвестиційних та інфраструктурних рішень. Тож постає цілком слушне питання: як ми можемо задовольнити вимоги нового світу, що базується на штучному інтелекті?

Центри обробки даних, без яких сучасне суспільство не уявляє свого існування, активно застосовують технологію штучного інтелекту. Україна крокує в ногу цієї тенденції. Враховуючи значні навантаження і часті перебої в роботі енергосистеми, як актуальні проблеми поточної інфраструктури, використання ШІ через потребу у великих об’ємах електроенергії, може стати критичним для вітчизняних дата-центрів.

З цієї нагоди спеціалісти компанії Schneider Electric сформували низку порад щодо проєктування, оптимізації інфраструктури дата-центрів і, що не менш важливо, також зменшення негативного впливу на глобальне довкілля. 

ЦОДи виступають критично важливим об’єктом інфраструктури, підтримуючи екосистему штучного інтелекту. Незважаючи на те, що по своїй природі ШІ вимагає використання великої кількості електроенергії, саме рішення з розвитку аналітики даних на основі штучного інтелекту може відіграти вирішальну роль у питаннях сталого розвитку дата-центрів, особливо проблем чистого нуля викидів. 

У цьому матеріалі проаналізуємо чотири ключові атрибути ШІ й тенденції, які лежать в основі проблем фізичної інфраструктури дата-центрів, а саме живлення, монтажні шафи, системи охолодження та керування програмним забезпеченням.

Шляхи покращення роботи енергоємних застосунків ШІ

Системи електропостачання та охолодження, монтажні шафи та фізична інфраструктура є фундаментов роботи ЦОДів. Зберігання та обробка даних для машинного навчання (ML) і великих мовних моделей (LLMs) стабільно зростають обсяги споживання електроенергії. До прикладу, за підрахунками експертів, створення GPT-3 використало у своєму арсеналі 1287 мегават-годин енергії та викинуло 552 тонни CO2. Інакше кажучи, це витрати 123 автомобілів, які працюють на бензині протягом року. Водночас дата-центри використовують монтажні шафи високої щільності, здатні вмістити ще більшу кількість серверів у меншому просторі. Це, своєю чергою, лише підвищує вимоги до електроенергії.

Отож, як задовольнити підвищені потреби ШІ у потужностях, при цьому мінімізуючи його вплив на навколишнє середовище? Центри обробки даних постійно еволюціонують, що пояснюється прагненням відповідати постійно зростаючим вимогам ШІ до потужності. Відповідно до думки Schneider Electric, підвищення якості роботи систем розподілу електроенергії та енергоефективності в ЦОДах сприяє мінімізуванню втрат. А також гарантує найефективніший спосіб доставки електроенергії до серверів. В процесах розробки та управління дата-центрами оператори повинні зосередитися на енергоефективному апаратному та програмному забезпеченні, диверсифікуючи при цьому джерела живлення. Саме такий підхід може забезпечити достатньо потужний обсяг електроенергії, необхідний ШІ для ефективної роботи. 

У такий спосіб розширені блоки розподілу живлення (PDU), інтелектуальне управління та високоефективні системи живлення, а також відновлювані (альтернативні) джерела енергії дозволяють дата-центрам не лише зменшувати витрати на енергію, а й значно оптимізували викиди СО2 в атмосферу. З іншого боку, варто зазначити, що  надзвичайна щільність живлення в монтажних шафах навчальних серверів із використанням ШІ може створювати додаткові виклики для системи. Додатково система охолодження також здатна створювати проблеми для операторів.

Перехід від повітряного до рідинного охолодження — вимога для посилення стійкості довкілля

Сьогодні стабільна робота ЦОДів напряму залежить від ефективного охолодження. Вимоги ШІ до дата-центрів формують потребу у нових методологіях охолодження, Це пояснюється важливістю даної опції для живлення серверів високої щільності через вплив вищесказаного на оптимальну продуктивність та мінімізації часу простою.

Навіть враховуючи звичність для сучасної галузі процесів повітряного охолодження (як нині, так іще протягом багатьох років), не варто забувати той факт, що воно є менш ефективним для установок з високою щільністю. У цьому аспекті, на думку професіоналів Schneider Electric, перехід до рідинного охолодження — безапеляційне та досить оптимальне рішення, що забезпечує при цьому ефективну роботу з кластерами ШІ.

Як приклад варто навести рідинне охолодження Direct-to-Chip. Згідно з принципом роботи цього рішення охолоджуюча рідина циркулює через сервери для поглинання та розсіювання тепла, швидко набирає популярності як значно ефективніший спосіб для обробки концентрованого тепла, яке виділяється кластерами штучного інтелекту.

Якщо порівнювати з повітряним, то рідинне охолодження забезпечує багато переваг для дата-центрів. Серед них, на думку Schneider Electric, варто виділити підвищення енергоефективності, покращення використання енергії та зменшення споживання води. Від надійності та продуктивності процесора, економії місця внаслідок більшої щільності монтажних шаф до більшої теплової інерції з водою в трубопроводах.

Корисне використання технології: як це працює

Як варіант покращення відповідності вимогам ШІ — використовувати цю технологію на свій лад, у зручному форматі. Центри обробки даних можуть отримати вигоду від використання автоматизації на основі штучного інтелекту, аналітики даних і машинного навчання, та у такий спосіб підвищити ефективність процесів та, власне, виконати цілі з декарбонізації. Якщо оптимально використовувати аналіз даних, можна стимулювати нові, більш стійкі моделі поведінки.

Увесь цей алгоритм забезпечується фізичною інфраструктурою та програмними засобами, які підтримують проєктування та роботу ЦОДів, включно з DCIM, EPMS, BMS та цифрові двійники. Ці застосунки зменшують ризик незапланованої поведінки складних електричних мереж, а також формують цифрову копію даних для визначення обмежених ресурсів живлення, охолодження для інформованого планомірного рішення.

Як вже могли чути, Equinix підвищила енергоефективність свого дата-центру аж на 9% саме за допомогою процесів охолодження на базі штучного інтелекту. Це дозволило бренду зменшити споживання електроенергії системами охолодження, підвищити ефективність регулювання та і роботи всієї системи загалом.

Більша обчислювальна потужність як обмеження сталої фізичної площі

Застосунки ШІ підвищують енергоспоживання в центрах обробки даних саме тоді, коли їм потрібно стати більш стійкими. Однак штучний інтелект також надає інтелектуальні можливості для проєктування й експлуатації ЦОДів у більш інтелектуальний спосіб. Згідно з підрахунками Schneider Electric, при правильному розгортанні він може допомогти досягти нульових викидів.

У поєднанні ключових атрибутів фізичної інфраструктури дата-центрів із посиленням ефективності штучного інтелекту, власники, оператори та кінцеві споживачі можуть значно продуктивніше керувати потребами в електроенергії високощільних кластерів ШІ, зберігаючи параметри надійності та стійкості водночас.

Читайте головні IT-новини країни в нашому Telegram
Читайте головні IT-новини країни в нашому Telegram
По темi
Читайте головні IT-новини країни в нашому Telegram
Підключай Megogo зі знижками за акційними тарифами.

від 99 гривень на місяць

Читайте також
Штучний інтелект DALL-E навчився домальовувати картини. Як це виглядає
Штучний інтелект DALL-E навчився домальовувати картини. Як це виглядає
Штучний інтелект DALL-E навчився домальовувати картини. Як це виглядає
Штучний інтелект почав озвучувати фільми на MEGOGO
Штучний інтелект почав озвучувати фільми на MEGOGO
Штучний інтелект почав озвучувати фільми на MEGOGO
Штучний інтелект навчився реставрувати старі фотографії, перетворюючи їх на якісні зображення: відео
Штучний інтелект навчився реставрувати старі фотографії, перетворюючи їх на якісні зображення: відео
Штучний інтелект навчився реставрувати старі фотографії, перетворюючи їх на якісні зображення: відео
«Чи є у мене талант, якщо комп’ютер може імітувати мене?». Штучний інтелект пише книги авторам Amazon Kindle. The Verge поспілкувався з авторами та виявив багато цікавого
«Чи є у мене талант, якщо комп’ютер може імітувати мене?». Штучний інтелект пише книги авторам Amazon Kindle. The Verge поспілкувався з авторами та виявив багато цікавого
«Чи є у мене талант, якщо комп’ютер може імітувати мене?». Штучний інтелект пише книги авторам Amazon Kindle. The Verge поспілкувався з авторами та виявив багато цікавого
Письменники-романісти використовують штучний інтелект для створення своїх творів. Видання про технології The Verge поспілкувалося з письменницею Дженніфер Лепп, яка випускає нову книгу кожні дев’ять тижнів, й дізналося про те, як працює штучний інтелект для написання романів. Наводимо адаптований переклад статті. 

Хочете повідомити важливу новину? Пишіть у Telegram-бот

Головні події та корисні посилання в нашому Telegram-каналі

Обговорення
Коментарів поки немає.