Cum sunt îmbunătățite operațiunile cu ajutorul centrelor de date bazate pe inteligență artificială
Centrele de date se bazează pe eficiență operațională ridicată și pe un timp de funcționare constant. Inteligența artificială contribuie semnificativ la îmbunătățirea acestor aspecte. Acest articol analizează modul în care inteligența artificială ajută la utilizarea mai eficientă a energiei, la optimizarea sistemelor de răcire și la mentenanța predictivă, sprijinind inginerii în proiectarea unor centre de date inteligente și sustenabile.
Dezvoltarea inteligenței artificiale (AI) și centrele de date
Dezvoltarea inteligenței artificiale (AI) este strâns legată de evoluția centrelor de date. Serviciile AI necesită tot mai multe centre de date puternice pentru a funcționa, iar, în același timp, AI permite acelor centre să opereze mai eficient și mai sustenabil. Astfel, relația dintre AI și centrele de date este bidirecțională: AI are nevoie de infrastructură puternică, iar centrele de date beneficiază și ele de inteligență artificială pentru a-și optimiza funcționarea.
Este evident că AI depinde de centrele de date. Dar este la fel de adevărat că centrele de date moderne au nevoie de AI pentru a face față cerințelor tot mai mari de performanță, eficiență energetică și timp de funcționare. Acest articol explorează modul în care industria centrelor de date se dezvoltă rapid și cum inteligența artificială contribuie la creșterea eficienței și sustenabilității operațiunilor, sprijinind totodată capacitatea tot mai mare și complexitatea AI.
Cum schimbă inteligența artificială operațiunile centrelor de date
AI nu doar că stimulează dezvoltarea centrelor de date, dar le și face mai eficiente și mai inteligente. La sfârșitul anului 2024, existau peste 1.300 de centre de date hiperscalare în întreaga lume, facilități masive de calcul care gestionează volume enorme de date, dublul numărului de centre de acest tip raportat în 2019. Această creștere rapidă este alimentată în mare parte de AI generativă, care necesită infrastructură extrem de performantă.
Centrele hiperscalare sunt dezvoltate de mari companii tehnologice precum AWS, Google și Microsoft, care investesc masiv în construcția și extinderea acestor facilități. Conform Synergy Research Group, capacitatea totală a centrelor de date hiperscalare va fi dublată în următorii patru ani, iar AI va rămâne motorul principal al acestei expansiuni.
Inteligența artificială contribuie și la optimizarea operațiunilor interne ale centrelor de date. Ea permite gestionarea inteligentă a consumului de energie, reglarea automată a sistemelor de răcire și mentenanța predictivă a echipamentelor, reducând astfel riscurile de defecțiuni și costurile operaționale. În acest fel, centrele de date devin mai sustenabile, mai eficiente și mai capabile să facă față cerințelor tot mai mari generate de AI și de serviciile digitale globale. (https://newsflash.tdsynnex.co.uk/it-infrastructure/ai-fuels-surge-in-hyperscale-data-centre-numbers-and-capacity/6695).
Nu doar centrele de date hiperscalabile sunt în plină expansiune. Centrele de colocație – unde companiile închiriază spațiu pentru a găzdui infrastructura IT – și centrele edge – centre mai mici, situate mai aproape de clienți decât facilitățile centralizate tradiționale – se extind și ele pentru a sprijini inteligența artificială generativă, completând eforturile hiperscalatorilor.
Dezvoltarea centrelor de date consumă energie și apă. Goldman Sachs estimează că cererea totală de energie electrică a centrelor de date la nivel global va crește de la aproximativ 55 GW în 2023 la 84 GW până în 2027
(https://www.goldmansachs.com/insights/articles/ai-to-drive-165-increase-in-data-center-power-demand-by-2030). Aproximativ o cincime din această cerere este generată de activitățile legate de inteligența artificială.
De ce centrele de date bazate pe AI consumă atât de multă energie? Factorii principali sunt:
- Centrele de date funcționează non-stop;
- Echipamentele IT – servere, procesoare, cipuri AI, dispozitive de stocare și echipamente de rețea – consumă energie continuu;
- Există necesitatea sistemelor de răcire (de exemplu aer condiționat) pentru a menține serverele în funcțiune;
- Conversia și distribuția energiei generează pierderi, deoarece energia trebuie adaptată la cerințele specifice ale hardware-ului IT.
În plus, centrele de date au nevoie de surse de alimentare de rezervă și redundante, iar antrenarea modelelor de AI este mult mai intensivă din punct de vedere energetic decât activitățile de calcul tradiționale. Aceasta explică motivele pentru care centrele de date sunt printre cei mai mari consumatori de energie.
Centrele de date utilizează, de asemenea, multă apă, deoarece aceasta este una dintre cele mai eficiente și rentabile metode de răcire, în special în facilitățile hiperscalare. O singură instalație poate consuma milioane de litri de apă pe zi doar pentru răcirea serverelor.
Toate aceste aspecte au determinat inginerii să caute soluții pentru creșterea sustenabilității centrelor de date. Ironic, dar AI joacă un rol esențial în acest proces, contribuind la optimizarea consumului de energie și apă și la construirea unor centre de date mai eficiente și mai ecologice.
Utilizarea energiei și eficiența: Avantajul AI
Inteligența artificială poate fi folosită pentru a eficientiza operațiunile centrelor de date, reducând consumul de energie. De exemplu, în loc să răcească un sistem uniform pe parcursul zilei, AI permite ca răcirea să fie dinamică, adaptându-se la condițiile de mediu și economisind energie. Prin utilizarea AI și a rețelelor de senzori, centrele de date pot monitoriza temperatura, umiditatea și fluxul de aer, ceea ce permite o răcire mult mai precisă și mai eficientă.
Inteligența artificială contribuie, de asemenea, la creșterea sustenabilității centrelor de date prin programarea volumului de lucru în perioadele în care energia electrică este mai ieftină sau provine din surse regenerabile, precum energia solară și eoliană. Alternativ, sarcinile pot fi distribuite astfel încât unele servere să nu rămână inactive în timp ce altele se suprasolicită. AI poate optimiza și eficiența software, prin modul în care modelele consumatoare de resurse sunt stocate și încărcate sau prin tehnici de compresie a datelor, reducând astfel cerințele de calcul.
Centrele de date își îmbunătățesc eficiența și la nivelul surselor de alimentare de rezervă, cum ar fi sistemele neîntreruptibile (UPS), care folosesc AI pentru a minimiza pierderile de energie atunci când sunt inactive. De asemenea, AI ajută centrele să interacționeze mai eficient cu rețeaua electrică, nu doar pentru a folosi mai multă energie curată, ci și pentru a muta cererea în afara orelor de vârf, reducând costurile și impactul asupra rețelei.
Răcire inteligentă și monitorizarea mediului
Un exemplu cunoscut de utilizare a AI în centrele de date este răcirea inteligentă de la Google. Compania a colaborat cu unitatea sa de cercetare DeepMind pentru a optimiza răcirea centrelor de date hiperscalare. AI a preluat controlul asupra ventilatoarelor, pompelor, chillerelor, sistemelor de flux de aer și schimbătoarelor de căldură, primind informații de la sute de senzori care monitorizează temperatura, sarcinile serverelor, umiditatea, presiunea și alți parametri.
Rezultatul a fost o reducere cu 40% a energiei necesare pentru răcire. Acest tip de aplicație AI rezolvă problemele clasice ale răcirii centrelor de date, cum ar fi menținerea temperaturii pe baza unor valori de referință largi, care duc adesea la supra-răcire și la consum excesiv de energie.
Răcire inteligentă și monitorizarea mediului
Asta nu e tot. Meta, proprietarul Facebook, a dezvoltat un sistem de control termic predictiv bazat pe inteligență artificială pentru a gestiona dinamic fluxul de aer și răcirea centrelor sale de date. Sistemul utilizează un geamăn digital al sălilor de date Meta, care simulează factori precum căldura serverelor, temperaturile rack-urilor și ale camerelor, precum și fluxul de aer. Prin învățare automată, această simulare este folosită pentru a previziona condițiile termice pe baza modelelor meteorologice, a sistemelor de încălzire și ventilație, a configurațiilor de aer condiționat și a sarcinilor serverelor. Inteligența artificială ajustează dinamic vitezele ventilatoarelor, rutele fluxului de aer și punctele de referință pentru răcire, ca răspuns la predicțiile modelului.
Se estimează că această abordare a redus consumul de energie pentru răcire cu până la 15%. Unul dintre efectele secundare a fost permiterea utilizării unor rack-uri mai dense, reducând astfel amprenta fizică necesară într-o sală de date și sporind eficiența generală. Dacă doriți să aflați mai multe despre inovațiile în domeniul inteligenței artificiale, consultați ghidurile RS Components despre inovații AI și despre locurile de muncă susceptibile de a fi automatizate https://uk.rs-online.com/web/content/discovery/did-you-know/ai-innovators și aflați mai multe despre locurile de muncă care sunt susceptibile de a fi afectate de automatizare (https://uk.rs-online.com/web/content/discovery/did-you-know/the-jobs-ai-will-take-over-first).
În cele din urmă, Microsoft folosește și ea inteligența artificială pentru a optimiza răcirea centrelor sale de date. Designul centrelor de date sustenabile ale gigantului tehnologic utilizează AI pentru a coordona răcirea, fluxul de aer și selecția sursei de energie, contribuind la eficiență crescută și reducerea consumului energetic.
Mentenanță predictivă cu AI și date senzoriale
Inteligența artificială poate fi folosită pentru a previziona defecțiunile hardware-ului înainte ca acestea să devină probleme critice. Acest lucru ajută companiile să întrețină și să înlocuiască sistemele înainte ca acestea să se defecteze sau să consume mai multă energie decât este necesar. Echipamentele defecte, cum ar fi ventilatoarele sau sursele de alimentare, pot consuma energie suplimentară, dar mentenanța predictivă permite inginerilor să intervină la timp și să minimizeze impactul asupra consumului de energie al centrului de date.
Un regim tipic de mentenanță predictivă într-un centru de date analizează datele colectate de la senzori pentru a identifica tipare și a prezice când se vor defecta componentele. Astfel, reparațiile pot fi efectuate înainte ca problemele să provoace perioade neplanificate de nefuncționare sau risipă de energie și resurse.
Senzorii pot fi instalați în servere, sisteme HVAC sau sisteme de alimentare. Aceștia detectează totul, de la supraîncălzirea unui server, până la semne timpurii de uzură a ventilatoarelor sau blocaje în echipamentele de filtrare. AI analizează condițiile și tiparele normale de lucru pentru a recunoaște anomalie de performanță. Sistemul de mentenanță predictivă alertează apoi inginerii despre necesitatea întreținerii sau înlocuirii echipamentelor înainte ca problemele să se agraveze sau ca piesele să se defecteze complet.
Printre companiile care folosesc mentenanța predictivă pentru centrele de date se numără:
- Microsoft, care utilizează AI pentru a prezice degradarea bateriilor, înfundarea filtrelor de aer și uzura sistemelor de răcire;
- Google, care aplică tehnici predictive pentru a detecta supraîncălzirea unităților de procesare grafică, blocajele ventilatoarelor și problemele de flux de aer din rack-urile serverelor.
Avantaje în lumea reală: de la reducerea perioadelor de nefuncționare la reducerea costurilor
Centrele de date bazate pe inteligență artificială sunt consumatoare mari de energie și apă, per total, aceast “gigant” devine din ce în ce mai mare. Însă AI promite să atenueze impactul asupra mediului și să facă centrele de date mai eficiente și mai ieftin de operat.
În mod tradițional, managementul centrelor de date a fost static și reactiv, mai degrabă decât dinamic și proactiv. Inteligența artificială schimbă acest lucru, ajustând dinamic părți cheie ale operațiunilor, precum sistemele de răcire, pentru a le face mai eficiente, sau folosind o proporție mai mare de energie din surse regenerabile. Centrele de date consumă cantități uriașe de electricitate, așa că reducerea dependenței de sursele fosile este esențială pentru sustenabilitate. Cele mai eficiente centre de date urmăresc reducerea consumului de energie per calcul, diminuând astfel cererea asupra rețelei electrice și amprenta de carbon a centrului.
De asemenea, centrele care utilizează eficient apa – de exemplu prin sisteme dinamice de răcire – aduc beneficii suplimentare mediului. Pe lângă avantajele de mediu, operatorii hiperscalatori și alți administratori de centre de date pot reduce semnificativ costurile prin creșterea eficienței cu ajutorul AI. Consumul de energie și răcirea reprezintă peste 50% din costul de operare al unui centru de date. Utilizarea AI pentru optimizare aduce beneficii atât operatorilor, cât și clienților, prin reducerea costurilor și contribuie la reducerea perioadelor de nefuncționare, folosind tehnici precum analiza predictivă și mentenanța preventivă. Aceasta este esențială nu doar pentru clienți și operatori, ci și pentru infrastructura critică națională care depinde de centrele de date.
Gestionarea mai eficientă a centrelor de date crește și probabilitatea ca rețeaua globală să facă față expansiunii continue a puterii de calcul, având implicații importante pentru accesul la beneficiile centrelor de date la nivel mondial, nu doar în țările dezvoltate.
Proiectarea centrelor de date pregătite pentru viitor
Centrele de date ale viitorului vor fi mai sustenabile și mai eficiente decât cele de astăzi. Acest lucru implică o utilizare mai intensă a surselor de energie regenerabilă, cum ar fi energia eoliană și solară, precum și adoptarea unor sisteme inteligente de răcire, multe dintre ele alimentate de inteligența artificială și învățarea automată.
Operatorii centrelor de date vor trebui, de asemenea, să monitorizeze atent consumul de apă și să implementeze măsuri pentru a-l reduce. Există riscul ca, în pofida tranziției către o lume cu emisii net-zero, cererea tot mai mare de resurse a centrelor de date să aibă un impact negativ asupra mediului.
Inteligența artificială arată deja cum pot fi eficientizate operațiunile centrelor de date, cu exemple de succes notabile. În viitor, scopul va fi crearea de centre de date care să susțină dezvoltarea tehnologiilor precum AI, reducând în același timp impactul centrelor de date asupra planetei.
Autor: Bogdan Grămescu
Aurocon Compec – https://www.compec.ro
Sursă articol: https://uk.rs-online.com/web/content/discovery/ideas-and-advice/how-ai-data-centres-improve-operations