Штучний інтелект стрімко розширює свої можливості, але його широке впровадження призводить до значного зростання споживання електроенергії центрами обробки даних. Це створює серйозне навантаження на енергосистеми, ускладнюючи забезпечення стабільного постачання в регіонах їх розміщення. Однак, міжнародна команда дослідників запропонувала інноваційне рішення: використовувати ці дата-центри як гнучкий елемент енергомережі, здатний адаптувати своє споживання.
Існуючі методи задоволення зростаючого попиту, такі як будівництво нової інфраструктури чи систем накопичення енергії, є дорогими та повільними для масштабування. Ці підходи не можуть швидко відповідати динаміці розвитку ШІ-індустрії. Пошук більш ефективних рішень став нагальною потребою.
Альтернативний підхід розробила команда Emerald AI у співпраці з NVIDIA, Oracle, Salt River Project та Інститутом досліджень електроенергетики. Вони представили програмну систему, що дозволяє дата-центрам зі штучним інтелектом регулювати своє енергоспоживання відповідно до сигналів енергомережі.
Ключовим елементом нової системи є платформа керування під назвою Emerald Conductor. Вона точно регулює енергоспоживання дата-центрів, реагуючи на потреби мережі, при цьому гарантуючи, що не порушуються угоди про рівень обслуговування (SLA) та продуктивність додатків.
Система вибірково керує завданнями, які можуть витримати невеликі коригування. Вона тимчасово зменшує потужність «гнучких» завдань, що допускають незначні уповільнення, зберігаючи при цьому загальну ефективність.
«Наше дослідження зосереджено на тому, як самі дата-центри можуть функціонувати як гнучке навантаження, замість постійного розширення інфраструктури», – зазначила Айше Коскун, головна наукова співробітниця Emerald AI. Вона підкреслила, що це вирішує зростаючу напруженість між електромережею та вимогами енергії для великомасштабних ШІ-центрів.
Ефективність цього підходу була успішно протестована на реальному кластері з 256 графічних процесорів. Експеримент проводився у дата-центрі, розташованому у Фініксі.
Під час пікового навантаження на мережу вдалося зменшити споживання електроенергії на 25% протягом трьох годин. Важливо, що це майже не вплинуло на користувачів, а системи ШІ продовжували стабільно працювати та виконувати завдання вчасно.
Автори роботи вважають, що це перша демонстрація здатності ШІ-дата-центрів стабілізувати енергомережу в реальних умовах. Такий підхід відкриває шлях для швидшого підключення нових центрів до мережі та ефективнішого використання наявних енергетичних потужностей.
Айше Коскун додала, що це може значно підвищити надійність енергосистем без шкоди для подальшого розвитку штучного інтелекту. Наразі команда активно працює над удосконаленням технології та її масштабуванням. Дослідження продовжуються у співпраці з Oracle, NVIDIA, енергетичними компаніями та програмою EPRI DCFlex для валідації підходу в інших дата-центрах.
Актуальність такого рішення підкреслюють дані першого комплексного дослідження екологічного впливу штучного інтелекту. За прогнозами, у 2025 році індустрія згенерує 80 мільйонів тонн вуглецевих викидів, що порівнянно з річним забрудненням Нью-Йорка. Споживання води досягло 765 мільярдів літрів, а енергетичні апетити дата-центрів вже зрівнялися з об’ємами, що споживають алюмінієві заводи. Інновації, що дозволяють ефективніше управляти енергією, є критично важливими.