Centre de date în tranziție: Iată cum AI va deveni mai eficient din punct de vedere energetic în viitor!

Centre de date în tranziție: Iată cum AI va deveni mai eficient din punct de vedere energetic în viitor!

În discuția actuală despre consumul de energie al centrelor de date și impactul lor asupra mediului, accentul se pune pe inteligența artificială (AI). O echipă de cercetare condusă de profesorul Wolfgang Maaß de la Universitatea Saarland lucrează la tehnologii inovatoare pentru a îmbunătăți eficiența energetică a IA. Obiectivul orientat spre viitor: AI ar trebui să devină cu până la 90% mai eficientă din punct de vedere energetic. Aceasta este o dezvoltare extrem de necesară, în special având în vedere centrele de date și consumul lor de energie semnificativ, care s-a dublat cu mult în ultimul deceniu. Tare uni-saarland.de Soluția tehnologică va fi prezentată la viitoarea Hannover Messe, care va avea loc în perioada 31 martie - 4 aprilie.

Centrele de date din Germania au înregistrat un consum de energie electrică de aproximativ 20 terawatt-oră pe an în 2023, iar prognozele sugerează că acest consum ar putea crește la 35 TWh până în 2030 și până la 88 TWh până în 2045. Această creștere este rezultatul utilizării tot mai mari a serviciilor cloud, precum și al numărului tot mai mare de aplicații AI, cum ar fi digitalizarea și avansarea industriei. datacenters.org raportat.

Eficiența energetică ca cheie

Provocările asociate cu aceste cereri de energie în creștere necesită acțiuni urgente din partea operatorilor pentru a reduce consumul de energie prin tehnologii de răcire optimizate și soluții eficiente hardware. Abordările inovatoare, cum ar fi sistemele de răcire pe bază de lichid și utilizarea energiei geotermale devin din ce în ce mai importante. Implementarea infrastructurii durabile este, de asemenea, consolidată de cerințe legale, cum ar fi noul Act de protecție a energiei (EnEfG).

O preocupare centrală a echipei profesorului Maaß este dezvoltarea de modele AI lean, bazate pe nevoi. Utilizarea distilarii cunoștințelor, o tehnologie de compresie, face posibilă extragerea unor modele de elevi mai mici și mai eficiente din modele de profesori mari. Acest lucru ar putea fi deosebit de benefic pentru companiile mai mici care doresc să obțină acces la soluții puternice de inteligență artificială fără a fi nevoite să investească într-o infrastructură extinsă.

Tendințele tehnologice și perspectivele de viitor

Centrele de date se vor confrunta cu un punct de cotitură în 2025, declanșat de creșterea cererii de energie și de noile cerințe legale. Cererile tot mai mari de securitate cibernetică și rezistență a sistemului subliniază necesitatea de a optimiza în mod continuu sistemele. O altă tendință importantă este metodele de construcție modulare, care permit construirea flexibilă, rapidă și rentabilă a centrelor de date. Modulele prefabricate oferă nu numai viteza de construcție, ci și capacitatea de scalare, ceea ce devine din ce în ce mai important.

În plus, utilizarea surselor de energie regenerabilă în construcția centrelor de date devine din ce în ce mai importantă. Utilizarea energiei solare și eoliene, precum și a sistemelor inovatoare de recuperare a căldurii ajută la reducerea amprentei ecologice și pot folosi până la 80% din căldura reziduală. Un studiu arată că inteligența artificială poate permite economii de până la 30% prin analiza în timp real și optimizarea automată a consumului de energie. kabinett-online.de determină.

Într-un alt exemplu, echipa de cercetare colaborează cu Stahl Holding Saar pentru a dezvolta un model AI care permite sortarea automată a deșeurilor de oțel. Acest proiect, care este finanțat de Ministerul Federal al Economiei și Protecției Climei cu aproximativ cinci milioane de euro, își propune să genereze modele IA compacte, eficiente din punct de vedere energetic și puternice, care pot îmbunătăți semnificativ procesul de reciclare a oțelului.

Viitorul digital necesită nu numai inovații tehnologice din partea operatorilor de centre de date, ci și o abordare cuprinzătoare a durabilității pentru a îndeplini obiectivele climatice avansate.