Революция в области ШИ: проблемы и рекомендации для дата-центров от Schneider Electric

Відкрийте нові горизонти для вашого бізнесу: стратегії зростання від ПриватБанку, Atmosfera, ALVIVA GROUP, Bunny Academy та понад 90 лідерів галузі.

12 грудня на GET Business Festival дізнайтесь, як оптимізувати комунікації, впроваджувати ІТ-рішення та залучати інвестиції для зростання бізнесу.

Забронировать участие

В связи со стремительным ростом ИИ, компания Schneider Electric предлагает действенные рекомендации дата-центрам по проектированию, оптимизации инфраструктуры, а также уменьшению влияния на окружающую среду при использовании ИИ в большом объеме.

Искусственный интеллект стал трансформационной силой, изменившей способ обработки, анализа и использования данных. Что говорит об этой технологии статистика и прогнозы экспертов:

• К 2027 году рынок искусственного интеллекта достигнет 407 миллиардов долларов .
• Прогнозируемый темп роста ИИ между 2023 и 2030 годами – 37,3%.
• 97% владельцев бизнеса считают, что ChatGPT принесет пользу их организациям благодаря оптимизации коммуникаций, созданию копии вебсайта или переводу информации.

Такой всплеск внедрения ИИ по всему миру потребует еще больших инвестиций и продуманной инфраструктуры для центров обработки данных (ЦОД), что касается и Украины. Но как обеспечить оптимальную работу ЦОД с использованием ИИ, когда еще добавляются значительные нагрузки и постоянные перебои в работе энергосистемы?

На эти вопросы отвечают эксперты из Schneider Electric. Рассмотрим 4 атрибута искусственного интеллекта и тенденции, лежащие в основе проблем физической инфраструктуры центров обработки данных: питания, монтажных шкафов, систем охлаждения и управления программным обеспечением.

Способы оптимизации работы энергоемких приложений ИИ

Системы электроснабжения и охлаждения, монтажные шкафы и физическая инфраструктура являются основой работы центра обработки данных. Хранение и обработка данных для машинного обучения (ML) и больших языковых моделей (LLMs) постоянно увеличивают потребление энергии.  

Например, по подсчетам исследователей, создание GPT-3 потребило 1287 мегаватт-часов электроэнергии и выбросило 552 тонны CO2, что эквивалентно 123 автомобилям, работающим на бензине в течение года. К тому же центры обработки данных используют монтажные шкафы высокой плотности, которые могут вместить больше серверов в меньшем пространстве, что еще больше повышает требования к электроэнергии.

Итак, как удовлетворить повышенные потребности искусственного интеллекта в мощностях, минимизируя его влияние на планету? Согласно мнению Schneider Electric усовершенствование систем распределения электроэнергии и энергоэффективности в дата-центрах поможет минимизировать потери и гарантирует, что электроэнергия доставляется к серверам наиболее эффективным способом. Что важно сделать:

• Операторы должны сосредоточиться на энергоэффективном аппаратном и программном обеспечении одновременно диверсифицируя источники питания.
• Такие приложения как расширенные блоки распределения питания (PDU), интеллектуальное управление и высокоэффективные системы питания, а также возобновляемые источники энергии позволят центрам обработки данных уменьшать как расходы на энергию, так и выбросы углерода.

Однако чрезвычайная плотность питания в монтажных шкафах обучающих серверов с искусственным интеллектом может создавать дополнительные проблемы. Да, кроме энергопотребления, система охлаждения также может создавать проблемы для операторов.

Переход от воздушного к жидкостному охлаждению является обязательным для повышения стойкости.

Сегодня стабильная и устойчивая работа центра обработки данных зависит от эффективного охлаждения. Требования искусственного интеллекта к дата-центрам данных означают, что для питания серверов высокой плотности требуются новые методологии охлаждения как для оптимальной производительности, так и для минимизации времени простоя.

Воздушное охлаждение является привычным явлением в отрасли и будет существовать в течение многих лет, но оно менее эффективно для установок с высокой плотностью. Именно поэтому, по мнению Schneider Electric, переход к жидкостному охлаждению – оптимальное решение для эффективной работы с кластерами ИИ.  

Так, например, жидкостное охлаждение Direct-to-Chip, где охлаждающая жидкость циркулирует через серверы для поглощения и рассеяния тепла, быстро набирает популярность как более эффективное средство для обработки концентрированного тепла, выделяемого кластерами ИИ.

По сравнению с воздушным, жидкостное охлаждение обеспечивает много преимуществ для центров обработки данных:  

• повышение энергоэффективности;
• улучшение использования электроэнергии;
• уменьшение потребления воды.

Обеспечивается надежность и производительность процессора, экономия места из-за большей плотности монтажных шкафов. Также большая тепловая инерция с водой в трубопроводах.

Использование технологии в свою пользу

Еще один способ, как улучшить соответствие требованиям искусственного интеллекта, предложенный Schneider Electric, – использовать эту технологию в свою пользу. Центры обработки данных могут извлечь выгоду из использования автоматизации на основе искусственного интеллекта, аналитики данных и машинного обучения, чтобы найти возможности для повышения эффективности и декарбонизации.  

Этот процесс обеспечивается физической инфраструктурой и программными средствами, поддерживающими проектирование и работу центра обработки данных, включая DCIM, EPMS, BMS и цифровые двойники. Эти приложения уменьшают риск неожиданного поведения сложных электрических сетей и обеспечивают цифровую копию центра обработки данных для определения ограниченных ресурсов питания и охлаждения для осведомленного решения о планировании.

Например, Equinix повысила энергоэффективность своего центра обработки данных на 9% с помощью охлаждения на основе искусственного интеллекта, что позволило компании снизить потребление энергии системами охлаждения, регулируя их более эффективно и повышая эффективность системы.

Достижение большей вычислительной мощности в пределах той же физической площади

Очевидно, что приложения искусственного интеллекта повышают энергопотребление в центрах обработки данных, в то время как им нужно стать более устойчивыми. Однако искусственный интеллект также предоставляет интеллектуальные возможности для проектирования и эксплуатации центров обработки данных более разумным и энергоэффективным способом, и если его правильно развернуть, согласно Schneider Electric, он может помочь достичь нулевых выбросов.

Сочетая ключевые атрибуты физической инфраструктуры центра обработки данных с повышением эффективности искусственного интеллекта, владельцы, операторы и конечные пользователи могут более эффективно управлять потребностями в электроэнергии высокоплотных кластеров искусственного интеллекта, сохраняя при этом эффективность, надежность и устойчивость.

Как все эти рекомендации претворить в работу дата-центра?

Эксперты Schneider Electric консультируют по этому вопросу индивидуально и помогают создать устойчивую ИТ-инфраструктуру для отдельных устройств и больших сред.