Pereinamieji duomenų centrai: taip ateityje dirbtinis intelektas taps efektyvesnis!

Pereinamieji duomenų centrai: taip ateityje dirbtinis intelektas taps efektyvesnis!

Šiuo metu vykstančioje diskusijoje apie duomenų centrų energijos suvartojimą ir jų poveikį aplinkai daugiausia dėmesio skiriama dirbtiniam intelektui (AI). Saarlando universiteto profesoriaus Wolfgango Maaß vadovaujama tyrimų grupė dirba su naujoviškomis technologijomis, kad pagerintų dirbtinio intelekto energijos vartojimo efektyvumą. Į ateitį orientuotas tikslas: AI turėtų tapti iki 90 procentų efektyvesnio energijos vartojimo. Tai labai reikalinga plėtra, ypač atsižvelgiant į duomenų centrus ir didelį jų energijos suvartojimą, kuris per pastarąjį dešimtmetį išaugo daugiau nei dvigubai. Garsiai uni-saarland.de Technologinis sprendimas bus pristatytas artėjančioje Hannover Messe, kuri vyks kovo 31 – balandžio 4 dienomis.

Vokietijos duomenų centrai 2023 m. užregistravo apie 20 teravatvalandžių elektros energijos suvartojimą per metus, o prognozės rodo, kad iki 2030 m. šis suvartojimas gali padidėti iki 35 TWh, o iki 2045 m. – iki 88 TWh. Šį padidėjimą lemia vis didėjantis debesų paslaugų naudojimas, AI taikomųjų programų skaičius ir progresuojantis pramonės ir administravimo skaitmeninimas. datacenters.org pranešė.

Energijos vartojimo efektyvumas kaip raktas

Dėl iššūkių, susijusių su šiais didėjančiais energijos poreikiais, operatoriai turi imtis skubių veiksmų, kad sumažintų energijos suvartojimą naudojant optimizuotas aušinimo technologijas ir aparatinę įrangą efektyvius sprendimus. Naujoviški metodai, tokie kaip aušinimo sistemos skysčiu ir geoterminės energijos naudojimas, tampa vis svarbesni. Tvarios infrastruktūros įgyvendinimą taip pat sustiprina teisiniai reikalavimai, pavyzdžiui, naujasis Energijos apsaugos įstatymas (EnEfG).

Pagrindinis profesoriaus Maaß komandos rūpestis yra liesų, poreikiais pagrįstų AI modelių kūrimas. Žinių distiliavimo, suspaudimo technologijos, naudojimas leidžia iš didelių mokytojų modelių išgauti mažesnius, efektyvesnius studentų modelius. Tai gali būti ypač naudinga mažesnėms įmonėms, kurios nori gauti prieigą prie galingų AI sprendimų neinvestuodamos į didelę infrastruktūrą.

Technologijų tendencijos ir ateities perspektyvos

2025 m. duomenų centrai susidurs su lūžio tašku, kurį lems didėjantis energijos poreikis ir nauji teisiniai reikalavimai. Didėjantys kibernetinio saugumo ir sistemos atsparumo reikalavimai pabrėžia poreikį nuolat optimizuoti sistemas. Kita svarbi tendencija – modulinės konstrukcijos metodai, leidžiantys lanksčiai, greitai ir ekonomiškai statyti duomenų centrus. Surenkamieji moduliai siūlo ne tik statybos greitį, bet ir galimybę keisti mastelį, o tai tampa vis svarbesnė.

Be to, atsinaujinančių energijos šaltinių naudojimas duomenų centrų statyboje tampa vis svarbesnis. Saulės ir vėjo energijos naudojimas bei naujoviškos šilumos atgavimo sistemos padeda sumažinti ekologinį pėdsaką ir gali sunaudoti iki 80 procentų atliekinės šilumos. Tyrimas rodo, kad dirbtinis intelektas gali padėti sutaupyti iki 30 procentų, atliekant analizę realiuoju laiku ir automatiškai optimizuojant energijos suvartojimą. kabinett-online.de nustato.

Kitame pavyzdyje tyrimų grupė bendradarbiauja su Stahl Holding Saar, kad sukurtų dirbtinio intelekto modelį, leidžiantį automatiškai rūšiuoti plieno laužą. Šiuo projektu, kurį maždaug penkiais milijonais eurų finansuoja Federalinė ekonomikos ir klimato apsaugos ministerija, siekiama sukurti kompaktiškus, energiją taupančius ir galingus dirbtinio intelekto modelius, kurie gali žymiai pagerinti plieno perdirbimo procesą.

Skaitmeninė ateitis reikalauja ne tik technologinių naujovių iš duomenų centrų operatorių, bet ir visapusiško požiūrio į tvarumą, kad būtų pasiekti pažangūs klimato tikslai.