Революція в галузі ШІ: проблеми та рекомендації для дата-центрів від 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.

Забронювати участь

У зв’язку зі стрімким зростанням ШІ, компанія Schneider Electric пропонує дієві рекомендації дата-центрам щодо проєктування, оптимізації інфраструктури, а також зменшення впливу на навколишнє середовище під час використання ШІ в великому обсязі.

Штучний інтелект став трансформаційною силою, яка змінила спосіб обробки, аналізу та використання даних. Що каже про цю технологію статистика та прогнози експертів:

• До 2027 року ринок штучного інтелекту досягне 407 мільярдів доларів. 
• Прогнозований темп зростання ШІ між 2023 та 2030 роками – 37,3%. 
• 97% власників бізнесу вважають, що ChatGPT принесе користь їхнім організаціям завдяки оптимізації комунікацій, створенню копії вебсайту або перекладу інформації. 

Такий сплеск впровадження ШІ в усьому світі потребуватиме ще більших інвестицій та продуманої інфраструктури для центрів обробки даних (ЦОД), що також стосується і України. Але як забезпечити оптимальну роботу ЦОДів з використанням ШІ, коли ще й додаються значні навантаження і постійні перебої в роботі енергосистеми?

На ці питання відповідають експерти зі Schneider Electric. Розглянемо 4 атрибути штучного інтелекту та тенденції, які лежать в основі проблем фізичної інфраструктури центрів обробки даних: живлення, монтажні шафи, системи охолодження та керування програмним забезпеченням.

Способи оптимізації роботи енергоємних додатків ШІ 

Системи електропостачання та охолодження, монтажні шафи та фізична інфраструктура є основою функціонування центру обробки даних. Зберігання та обробка даних для машинного навчання (ML) і великих мовних моделей (LLMs) постійно збільшують споживання енергії. 

Наприклад, за підрахунками дослідників, створення GPT-3 спожило 1287 мегават-годин електроенергії та викинуло 552 тонни CO2, що еквівалентно 123 автомобілям, які працюють на бензині протягом року. До того ж центри обробки даних використовують монтажні шафи високої щільності, які можуть вмістити більшу кількість серверів у меншому просторі, що ще більше підвищує вимоги до електроенергії.

Отже, як задовольнити підвищені потреби штучного інтелекту в потужностях, мінімізуючи його вплив на планету? Згідно з думкою Schneider Electric вдосконалення систем розподілу електроенергії та енергоефективності в дата-центрах допоможе мінімізувати втрати та гарантує, що електроенергія доставляється до серверів найефективнішим способом. Що важливо зробити:

• Оператори повинні зосередитися на енергоефективному апаратному та програмному забезпеченні, одночасно диверсифікуючи джерела живлення. 
• Такі додатки, як розширені блоки розподілу живлення (PDU), інтелектуальне управління та високоефективні системи живлення, а також відновлювані джерела енергії дозволять центрам обробки даних зменшувати як витрати на енергію, так і викиди вуглецю. 

Однак надзвичайна щільність живлення в монтажних шафах навчальних серверів зі штучним інтелектом може створювати додаткові проблеми. Так, крім енергоспоживання, система охолодження також може створювати проблеми для операторів.

Перехід від повітряного до рідинного охолодження є обов’язковим для підвищення стійкості 

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.

Повітряне охолодження є звичним явищем у галузі та буде існувати протягом багатьох років, але воно є менш ефективним для установок з високою щільністю. Саме тому, на думку Schneider Electric, перехід до рідинного охолодження – оптимальне рішення для ефективної роботи з кластерами ШІ. 

Так, наприклад, рідинне охолодження Direct-to-Chip, де охолоджуюча рідина циркулює через сервери для поглинання та розсіювання тепла, швидко набирає популярності як більш ефективний засіб для обробки концентрованого тепла, що виділяється кластерами ШІ.

У порівнянні з повітряним, рідинне охолодження забезпечує багато переваг для центрів обробки даних: 

• підвищення енергоефективності;
• покращення використання електроенергії;
• зменшення споживання води. 

Забезпечується надійність та продуктивність процесора, економія місця внаслідок більшої щільності монтажних шаф. А також більша теплова інерція з водою в трубопроводах.

Використання технології на свою користь 

Ще один спосіб, як покращити відповідність вимогам штучного інтелекту, запропонований Schneider Electric, – використовувати цю технологію на свою користь. Центри обробки даних можуть отримати вигоду від використання автоматизації на основі штучного інтелекту, аналітики даних і машинного навчання, щоб знайти можливості для підвищення ефективності та декарбонізації. 

Цей процес забезпечується фізичною інфраструктурою та програмними засобами, які підтримують проєктування та роботу центру обробки даних, включаючи DCIM, EPMS, BMS та цифрові двійники. Ці додатки зменшують ризик несподіваної поведінки складних електричних мереж і забезпечують цифрову копію центру обробки даних для визначення обмежених ресурсів живлення та охолодження для інформованого рішення про планування.

Наприклад, Equinix підвищила енергоефективність свого центру обробки даних на 9% за допомогою охолодження на основі штучного інтелекту, що дозволило компанії зменшити споживання енергії системами охолодження, регулюючи їх більш ефективно та підвищуючи ефективність системи.

Досягнення більшої обчислювальної потужності в межах тієї самої фізичної площі

Очевидно, що додатки штучного інтелекту підвищують енергоспоживання в центрах обробки даних у той час, коли їм потрібно стати більш стійкими. Однак штучний інтелект також надає інтелектуальні можливості для проєктування та експлуатації центрів обробки даних у розумніший та енергоефективніший спосіб, і якщо його правильно розгорнути, згідно з Schneider Electric, він може допомогти досягти нульових викидів.

Поєднуючи ключові атрибути фізичної інфраструктури центру обробки даних із підвищенням ефективності штучного інтелекту, власники, оператори та кінцеві користувачі можуть ефективніше керувати потребами в електроенергії високощільних кластерів штучного інтелекту, зберігаючи при цьому ефективність, надійність і стійкість.

Як усі ці рекомендації втілити в роботу дата-центру? 

Експерти Schneider Electric консультують в цьому питанні індивідуально та допомагають створити сталу ІТ-інфраструктуру для окремих пристроїв і великих середовищ.