Прежде чем перейти к статье, хочу вам представить, экономическую онлайн игру Brave Knights, в которой вы можете играть и зарабатывать. Регистируйтесь, играйте и зарабатывайте!
Дата-центры потребляют огромное количество ресурсов, включая воду и электричество. ИИ-направление одно из наиболее «прожорливых». Согласно лишь приблизительным подсчётам, сейчас на обеспечение работы ИИ-сервисов и приложений уходит энергии столько, сколько потребляют Нидерланды (любят западные аналитики сравнивать всё с футбольными полями, «Боингами» и странами).
В то же время ИИ-сервисы многое дают человечеству, включая науку, искусство, технологии и т. п. Специалисты считают, что искусственный интеллект и нейросети смогут помочь снизить негативное влияние человека на окружающую среду. Подробности — под катом.
Что там с Нидерландами и потреблением энергии?
Для обеспечения работы таких проектов, как, например, ChatGPT от OpenAI и Bard от Google, требуются дата-центры с огромным количеством оборудования. Соответственно, нужна энергия и вода для систем охлаждения. Последние могут быть и воздушными, но всё же вода сейчас — основной «компонент» систем охлаждения в большинстве дата-центров.
При этом ИИ-отрасль продолжает расширяться, а это означает и увеличение объёмов потребления ресурсов. Например, оператор дата-центров DataVita заявил о росте количества запросов клиентов на работу с нейросетями компании с нескольких в неделю до сотен. И это всего за год. Естественно, потребление энергии, воды и других ресурсов увеличилось и очень сильно.
И это при том, что серверная стойка, обеспечивающая работу ИИ-сервисов, более «прожорливая», чем стандартная. Так, если обычно на стойку приходится около 4 кВт, то в случае с «ИИ-стойкой» это может быть уже 80 кВт. Ну а таких стоек не одна и не две. В крупных ЦОДах их сотни или даже тысячи. Конечно, 80 кВт — это, скорее, максимум. Обычно мощность меньше, но всё равно гораздо выше, чем в случае обычного оборудования.
Так, NVIDIA DGX A100 потребляет в среднем 6,5 кВт. Поэтому серверы и СХД для ИИ устанавливаются в шкафы с энергопотреблением высокой плотности — от 15 кВт. А сами шкафы оборудуют ещё и дополнительными системами для теплоотведения, что в большинстве случаев увеличивает и так немалое энергопотребление.
Воды специализированные дата-центры потребляют тоже немало. Так, в своем отчёте корпорация Microsoft указывает на то, что с популяризацией ИИ-технологий и соответствующим ростом объёмов ИИ-железа потребление воды в дата-центрах компании выросло на 34% с 2021 до 2022 года. В количественном выражении это 6,4 млн м3. Приводят составители отчёта и «любимое» на Хабре сравнение с реальными объектами. Эти миллионы кубических метров можно перевести в 2 500 олимпийских бассейнов.
Что касается энергопотребления, то работа исследователей велась по открытым источникам, хотя далеко не все компании раскрывают такие параметры. Исследование, проведённое Алексом Де Фрисом (Alex De Vries) из Амстердамской школы бизнеса и экономики VU, основано на том, что некоторые параметры отрасли остаются неизменными, например, темпы роста ИИ-рынка, доступность ИИ-чипов и загруженность серверов. Соответственно, диапазон энергопотребления отраслью составляет около 85 Тераватт-час (ТВтч) ежегодно. Примерно столько энергии потребляют Нидерланды. Пока что в относительном выражении это немного — около 0,5% от глобального потребления. Но, как и говорилось выше, отрасль развивается, соответственно, потребление увеличивается.
Вот прогноз на 2030 год относительно общего потребления ЦОД (есть и результаты других исследований, где прогноз примерно в 8 раз больше, чем максимум с графика).
Столь высокий уровень потребления энергии приводит к негативным последствиям. Например, в Западном Лондоне новые жилые комплексы не могут подключиться к электросетям. Ну а в Ирландии прогнозируется, что к 2029 году ЦОДы будут потреблять 27% всей электроэнергии, вырабатываемой и поставляемой в страну.
А что там с оптимизацией при помощи ИИ?
Это тоже вполне реально. Так, разработчики из DeepMind, дочерней компании Google, помогли корпорации значительно снизить потребление электричества в своих дата-центрах. Сооснователь DeepMind Демис Хассабис заявляет о сокращении размера счетов за энергию, потреблённую системами охлаждения компании, на 40%.
Нейронку от DeepMind обучили контролировать серверное оборудование и элементы инфраструктуры (например, системы охлаждения). Для контроля было выделено 120 различных параметров работы дата-центра, включая управление работой кондиционеров, закрытие или открытие окон, скорость работы вентиляторов и т. п.
«В действительности мы смогли построить предиктивную модель, которая обеспечивает снижение потребления энергии системами охлаждения путём предсказания времени максимальной нагрузки на серверное оборудование», — заявил Мустафа Сулейман, сооснователь DeepMind.
Несколько лет спустя, в 2021 году, компания Hiawei реализовала систему оптимизации энергопотребления охлаждения своего гигантского ЦОД в центральном Китае. Речь идёт об Central Plains, расположенном в Чжэнчжоу. Это один из двенадцати супер-ЦОДов, спроектированных China Unicom.
Проект получил название iCooling@AI. По словам представителей компании, «iCooling@AI эффективно и точно собирает все данные, связанные с энергоэффективностью ЦОДа, использует глубокое нейронное моделирование для проверки рабочего состояния дата-центра и проводит оптимизацию энергопотребления каждый час».
Сейчас подобные технологии используют и другие компании, но не особенно широко. Если системы охлаждения в различных ЦОДах будут контролироваться ИИ, потребление воды и энергии можно будет значительно снизить.
