L IA; pune la r; centre de date gime pentru a le face mai puține; consumatorii de energie
Centrele de date au reputația de a fi găuri de energie. Conform diferitelor studii, acestea reprezintă 1-3% din cererea de energie electrică. Odată cu inflația utilizărilor digitale, consumul lor s-ar putea tripla sau chiar cvadrupla în următorul deceniu pentru a ajunge la 10% din producția mondială în 2030. Cu toate acestea, un articol științific recent temperează aceste previziuni pesimiste. El observă că, în timp ce cantitatea de calcul a crescut cu 550% între 2010 și 2018, consumul de energie al centrelor de date a crescut doar cu 6% în aceeași perioadă.
Eficiența energetică a centrelor de date este, de fapt, un cal de luptă de lungă durată pentru jucătorii digitali, în special GAFA. Dincolo de problema imaginii privind reducerea amprentei de carbon, este mai prozaic o chestiune de reducere a costurilor de operare. Proiectanții și operatorii centrelor de date au deopotrivă ochii ațintiți asupra celebrului PUE (Power Usage Effectiveness), principalul indice de eficiență energetică. Acesta este raportul dintre energia totală utilizată de un centru de date și energia consumată efectiv de echipamentele sale IT (servere, stocare, rețea). În special, evidențiază partea dedicată sistemului de răcire configurat pentru a preveni creșterea temperaturii componentelor IT și pentru a evita supraîncălzirea. Un PUE de 1,5 înseamnă că pentru 1 Watt consumat de încărcarea IT, este necesar 1,5 W pentru a opera infrastructura.
Pentru a trece la un PUE de 1, cifra teoretică ideală, diverse tehnici fac posibilă îmbunătățirea eficienței lanțului de alimentare cu energie și optimizarea consumului sistemelor de răcire. Răcirea cu apă exploatează, de exemplu, proprietățile de căldură ale apei. Un lichid refrigerat elimină căldura degajată de servere. Însăși designul centrului de date, locația sa în țări cu climă polară sau utilizarea energiilor regenerabile sunt alte căi deja exploatate.
Un AI care a devenit autonom la Google
De asemenea, jucătorii digitali s-au orientat către inteligența artificială. Dacă un centru de date procesează mii de informații pe secundă, acesta generează un volum mare de date în sine. Senzorii multipli raportează temperaturile interioare și exterioare sau modificările încărcării fiecărui server. Date care pot fi încrucișate, printre altele, cu prognozele meteo. Un fel de termostat crescut, AI face posibilă anticiparea cât mai exactă și în timp real a energiei necesare pentru răcirea centrului de date.
În primul rând, Google este un pionier în domeniu. Din 2014, gigantul digital folosește AI pentru a reduce consumul de energie al centrelor sale de date. Într-o postare pe blog din 2016, filiala sa AI, DeepMind, a raportat un câștig de până la 40%, o reducere de 15% a supraîncărcării PUE globale. Format din date de producție istorice și alimentat în timp real de mii de senzori de temperatură sau hidrometrie specifici fiecărui centru de date, AI Google, bazat pe rețele neuronale, recomandă un scenariu de operare optim bazat pe predicții de temperatură și sarcină IT.
Dacă modelul s-a mulțumit să facă recomandări managerilor centrelor sale de date, Google a făcut un pas mai departe. Într-o notă lansată doi ani mai târziu, DeepMind explică faptul că sistemul AI controlează acum direct răcirea centrelor de date, deși operatorii pot prelua controlul în orice moment. „Implementarea recomandărilor a necesitat prea mult efort și supraveghere din partea operatorului”, susține DeepMind.