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全球IT巨頭正在利用AI助力數(shù)據(jù)中心節(jié)能減排

人工智能 數(shù)據(jù)中心
根據(jù)一份報(bào)告,數(shù)據(jù)中心消耗了全球約1%的電力需求,并貢獻(xiàn)了2020年所有二氧化碳排放量的0.3%。

數(shù)據(jù)中心驅(qū)動(dòng)著全球數(shù)十億人每天使用的應(yīng)用程序、網(wǎng)站和服務(wù),對(duì)于構(gòu)建和維護(hù)這些數(shù)據(jù)中心的工作人員來(lái)說(shuō)可能是危險(xiǎn)的地方。工作人員有時(shí)必須在數(shù)據(jù)中心通電時(shí)維修其電氣設(shè)備。他們可能會(huì)接觸到氯等化學(xué)物質(zhì),氯被用作通過(guò)計(jì)算機(jī)和服務(wù)器的液體冷卻系統(tǒng)循環(huán)的水的消毒劑。2015 年 6 月,在北卡羅來(lái)納州梅登的一家 Apple 數(shù)據(jù)中心發(fā)生氯氣泄漏后,五人不得不被送往醫(yī)院。

現(xiàn)在,數(shù)據(jù)中心比以前更安全。但為了尋找前瞻性解決方案,一些科技巨頭表示,他們正在探索如何應(yīng)用人工智能來(lái)預(yù)防安全問(wèn)題。例如,微軟正在開發(fā)一種人工智能系統(tǒng),該系統(tǒng)可以分析來(lái)自各種來(lái)源的數(shù)據(jù),并為數(shù)據(jù)中心建設(shè)和運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)生成警報(bào),以“預(yù)防或減輕安全事件的影響”。一個(gè)互補(bǔ)但相關(guān)的系統(tǒng)也在開發(fā)中,試圖檢測(cè)和預(yù)測(cè)對(duì)數(shù)據(jù)中心建設(shè)計(jì)劃的影響。

“這些舉措都處于早期測(cè)試階段,預(yù)計(jì)將在今年晚些時(shí)候開始擴(kuò)展到我們的生產(chǎn)環(huán)境,”微軟發(fā)言人通過(guò)電子郵件告訴媒體。

Meta 還聲稱正在研究人工智能如何預(yù)測(cè)其數(shù)據(jù)中心將如何在可能導(dǎo)致不安全工作環(huán)境的“極端環(huán)境條件”下運(yùn)行。該公司表示,它一直在開發(fā)物理模型來(lái)模擬極端條件,并將這些數(shù)據(jù)引入負(fù)責(zé)優(yōu)化服務(wù)器功耗、冷卻和氣流的 AI 模型。

Meta 發(fā)言人告訴媒體:“我們的數(shù)據(jù)中心擁有大量運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù),在某些區(qū)域,服務(wù)器、機(jī)架和數(shù)據(jù)大廳中內(nèi)置傳感器的頻率很高。” “每臺(tái)服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備承擔(dān)不同的工作負(fù)載,將消耗不同的電量,產(chǎn)生不同的熱量,并在數(shù)據(jù)中心產(chǎn)生不同數(shù)量的氣流。我們的 [基礎(chǔ)設(shè)施] 團(tuán)隊(duì)從每臺(tái)服務(wù)器收集所有數(shù)據(jù),然后開發(fā) AI 模型,該模型可以在數(shù)據(jù)中心分配我們的服務(wù)器和機(jī)架,并將工作負(fù)載發(fā)送到這些服務(wù)器以優(yōu)化 [for] 性能和效率。”

當(dāng)然,除了安全之外,企業(yè)還有其他動(dòng)機(jī)來(lái)確保數(shù)據(jù)中心保持在最佳狀態(tài)。停電代價(jià)高昂——而且越來(lái)越頻繁。根據(jù) IT 咨詢公司 IT Uptime Institute 2020 年的一項(xiàng)調(diào)查,三分之一的數(shù)據(jù)中心所有者和運(yùn)營(yíng)商承認(rèn)在過(guò)去 12 個(gè)月中經(jīng)歷了一次重大中斷。六分之一的人聲稱他們的停電損失超過(guò) 100 萬(wàn)美元,高于 2019 年的十分之一。

Meta 在全球運(yùn)營(yíng)著 20 多個(gè)數(shù)據(jù)中心,其中包括德克薩斯州和密蘇里州的新項(xiàng)目,表示在可預(yù)見的未來(lái),它每年將建設(shè) 50 到 100 個(gè)新數(shù)據(jù)中心。

人工智能還承諾在通常不為人知的數(shù)據(jù)中心中尋找能源節(jié)省機(jī)會(huì),從而節(jié)省成本,這對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)是另一個(gè)吸引人的方面。2018年,谷歌聲稱其DeepMind附屬公司開發(fā)的人工智能系統(tǒng)與其數(shù)據(jù)中心的歷史能源使用量相比,平均能夠節(jié)省30%的能源。

當(dāng)媒體聯(lián)系到DeepMind發(fā)表評(píng)論時(shí),DeepMind表示,除了最初的公告之外,它沒有任何更新可以分享。IBM和亞馬遜沒有回應(yīng)詢問(wèn)。但Meta和微軟都表示,他們現(xiàn)在正在使用AI進(jìn)行類似的能量調(diào)整。

微軟于2021年底推出了人工智能“異常檢測(cè)方法”,使用來(lái)自電氣和機(jī)械設(shè)備的遙測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)衡量和緩解數(shù)據(jù)中心內(nèi)的異常電力和用水事件。該公司還使用基于人工智能的方法來(lái)識(shí)別和修復(fù)數(shù)據(jù)中心電表的問(wèn)題,并確定放置服務(wù)器的理想位置,以最大限度地減少電力、網(wǎng)絡(luò)和冷卻能力的浪費(fèi)。

Meta方面表示,它一直在利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)減少為了冷卻目的而泵入數(shù)據(jù)中心的空氣量。在高層次上,強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過(guò)反復(fù)試驗(yàn)來(lái)學(xué)習(xí)解決問(wèn)題的人工智能系統(tǒng)。企業(yè)的大多數(shù)數(shù)據(jù)中心都使用室外空氣和蒸發(fā)冷卻系統(tǒng),因此優(yōu)化氣流是重中之重。

減少環(huán)境足跡是能量調(diào)節(jié)人工智能系統(tǒng)的額外好處。 根據(jù)環(huán)境調(diào)查局的一份報(bào)告,數(shù)據(jù)中心消耗了全球約1%的電力需求,并貢獻(xiàn)了2020年所有二氧化碳排放量的0.3%。而典型的數(shù)據(jù)中心每天使用300萬(wàn)到500萬(wàn)加侖的水,相當(dāng)于一個(gè)30,000到50,000人的城市的用水量。

微軟此前曾表示,它計(jì)劃到2025年使其所有數(shù)據(jù)中心都使用100%可再生能源運(yùn)行。Meta聲稱在2020年實(shí)現(xiàn)了這一壯舉。

責(zé)任編輯:姜華 來(lái)源: 千家網(wǎng)
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