Центрове за данни в преход: Ето как AI ще стане по-енергийно ефективен в бъдеще!

Центрове за данни в преход: Ето как AI ще стане по-енергийно ефективен в бъдеще!

В настоящата дискусия за потреблението на енергия от центровете за данни и тяхното въздействие върху околната среда фокусът е върху изкуствения интелект (AI). Изследователски екип, ръководен от професор Волфганг Маас от университета Саарланд, работи върху иновативни технологии за подобряване на енергийната ефективност на ИИ. Ориентирана към бъдещето цел: AI трябва да стане до 90 процента по-енергийно ефективен. Това е много необходимо развитие, особено предвид центровете за данни и тяхната значителна консумация на енергия, която се е увеличила повече от два пъти през последното десетилетие. Силно uni-saarland.de Технологичното решение ще бъде представено на предстоящото Hannover Messe, което ще се проведе от 31 март до 4 април.

Центровете за данни в Германия отчетоха потребление на електроенергия от около 20 тераватчаса годишно през 2023 г. и прогнозите сочат, че това потребление може да нарасне до 35 TWh до 2030 г. и до 88 TWh до 2045 г. Това увеличение е резултат от нарастващото използване на облачни услуги, както и от нарастващия брой AI приложения и напредващата цифровизация на индустрията и администрацията, като напр. datacenters.org докладвани.

Енергийната ефективност като ключ

Предизвикателствата, свързани с тези увеличаващи се енергийни изисквания, изискват спешни действия от операторите за намаляване на потреблението на енергия чрез оптимизирани технологии за охлаждане и хардуерно ефективни решения. Иновативните подходи като системи за охлаждане с течности и използването на геотермална енергия стават все по-важни. Изпълнението на устойчива инфраструктура също е подсилено от правни изисквания като новия Закон за защита на енергията (EnEfG).

Централна грижа на екипа на професор Маас е разработването на стройни, базирани на нуждите модели на ИИ. Използването на дестилация на знания, технология за компресиране, прави възможно извличането на по-малки, по-ефективни модели на ученици от големи модели на учители. Това може да бъде особено полезно за по-малки компании, които искат да получат достъп до мощни AI решения, без да се налага да инвестират в обширна инфраструктура.

Технологични тенденции и бъдещи перспективи

Центровете за данни ще се изправят пред повратна точка през 2025 г., предизвикана от нарастващото търсене на енергия и новите законови изисквания. Нарастващите изисквания за киберсигурност и устойчивост на системата подчертават необходимостта от непрекъснато оптимизиране на системите. Друга важна тенденция са модулните методи на изграждане, които позволяват гъвкаво, бързо и рентабилно изграждане на центрове за данни. Сглобяемите модули не само предлагат скорост на изграждане, но и възможност за мащабиране, което става все по-важно.

В допълнение, използването на възобновяеми енергийни източници в изграждането на центрове за данни става все по-важно. Използването на слънчева и вятърна енергия, както и иновативни системи за оползотворяване на топлина помагат за намаляване на екологичния отпечатък и могат да използват до 80 процента от отпадната топлина. Проучване показва, че изкуственият интелект може да позволи спестявания до 30 процента чрез анализ в реално време и автоматично оптимизиране на потреблението на енергия kabinett-online.de определя.

В друг пример изследователският екип си сътрудничи със Stahl Holding Saar за разработване на AI модел, който позволява автоматично сортиране на стоманен скрап. Този проект, който се финансира от Федералното министерство на икономиката и опазването на климата с около пет милиона евро, има за цел да генерира компактни, енергийно ефективни и мощни AI модели, които могат значително да подобрят процеса на рециклиране на стомана.

Дигиталното бъдеще изисква не само технологични иновации от операторите на центрове за данни, но и цялостен подход към устойчивостта, за да се постигнат напредващите цели за климата.