Исследование при участии Nvidia показало, что центры обработки данных ИИ могут гибко регулировать потребление энергии

Исследование, проведенное в Великобритании Национальной энергосистемой (National Grid), Nvidia, компанией Emerald AI и Институтом исследований электроэнергетики (EPRI), показало, что центры обработки данных для искусственного интеллекта не обязаны постоянно работать на пиковой мощности. Согласно Bloomberg, отчет предполагает, что крупные технологические компании («гиперскалеры») могут быстро корректировать энергопотребление по мере необходимости. Это позволяет избежать перегрузки сети, когда другие потребители увеличивают спрос, и одновременно использовать избыток энергии из возобновляемых источников в периоды низкого спроса. Если технологические компании ИИ согласятся на такую схему, это позволит им запускать свои мощности гораздо быстрее, особенно учитывая, что нехватка доступной мощности в сетях сдерживает развертывание большего количества GPU для ИИ.

Изображение: Microsoft

Протестированная система очень гибкая и не требует длительного планирования. Испытания показали, что оператору центра обработки данных потребовалось менее минуты, чтобы снизить потребляемую мощность примерно до 66%. Один центр даже смог работать всего на 10% мощности в течение 10 часов.

Это не идеальный сценарий для многих гиперскалеров, особенно учитывая, что им нужно как можно больше энергии для максимальной загрузки своих дорогих GPU. Однако настаивание на постоянном доступе к пиковой мощности означает, что им придется ждать, пока местная энергосеть догонит спрос (что может занять годы, если не десятилетия), или развертывать собственные генераторы на месте (что может быть дорого, если только у компании нет таких же глубоких карманов, как у OpenAI, и создает свои собственные проблемы).

Такая система стала бы ситуацией «выигрыш-выигрыш», если бы центры обработки данных и операторы энергосетей договорились о ее внедрении. Это позволило бы первым быстрее подключать свою инфраструктуру к сети, а вторым — максимально эффективно использовать свои мощности даже в часы низкого спроса. Фактически, многие энергетические компании уже имеют системы, которые отслеживают скачки спроса и усиливают сеть по мере необходимости.

Существует феномен под названием «Великий британский скачок от чайников», когда британские энергокомпании готовят сеть к ожидаемому всплеску потребления во время перерывов в популярных телевизионных трансляциях, например, чемпионата мира по футболу. Это происходит потому, что миллионы домохозяйств одновременно включают чайники, что приводит к резкому пику энергопотребления на несколько минут.

Теперь вместо того, чтобы закачивать в сеть дополнительную электроэнергию с электростанций, которой и так не хватает, операторы могли бы просто попросить центры обработки данных ИИ, которые являются одними из крупнейших потребителей энергии, снизить свое потребление. Для реализации этого может потребоваться время и, возможно, давление со стороны регуляторов, но это хорошее краткосрочное решение, которое позволит дата-центрам запускаться как можно скорее, не перегружая сеть.

ИИ: Это исследование указывает на важный компромисс в развитии инфраструктуры ИИ. Вместо того чтобы рассматривать центры обработки данных как статичную, постоянно растущую нагрузку на сеть, их можно интегрировать как гибкий элемент, способствующий стабильности энергосистемы, особенно с ростом доли непостоянной возобновляемой генерации. Это может стать ключом к ускорению развертывания мощностей ИИ без необходимости в столь же быстром строительстве новых электростанций.

Источник: Tomshardware.com