Широке впровадження систем штучного інтелекту призводить до стрімкого зростання споживання електроенергії центрами обробки даних. Але дослідники запропонували використовувати їх як гнучкий елемент енергосистеми. Результати випробувань показали істотне зниження навантаження на мережу без втрати продуктивності, передає TechXplore.

Дата-центри штучного інтелекту ускладнюють забезпечення стабільного та доступного енергопостачання в регіонах, де вони розміщені об’єкти. Більшість рішень для покриття цього попиту передбачають будівництво нової інфраструктури або систем накопичення енергії. Такі підходи є дорогими та складними для швидкого масштабування.

Команда Emerald AI у співпраці з NVIDIA, Oracle, Salt River Project та Інститутом досліджень електроенергетики запропонувала альтернативний підхід. У статті, опублікованій в Nature Energy, вони описали програмну систему, яка дозволяє дата-центрам з ШІ адаптувати споживання енергії до сигналів енергомережі.

“Наша стаття натхненна наростальною напруженістю між електромережею та стрімко зростальними потребами в енергії для великомасштабних центрів обробки даних зі штучним інтелектом, які зараз стикаються з багаторічними затримками у взаємодії з мережею”, — зазначила головна наукова співробітниця Emerald AI Айше Коскун. За її словами, замість розширення інфраструктури дослідження зосереджене на тому, як самі дата-центри можуть працювати як гнучке навантаження.

Ключовим елементом підходу стала платформа керування Emerald Conductor. Вона регулює енергоспоживання центрів обробки даних у відповідь на сигнали мережі, не порушуючи угод про рівень обслуговування та продуктивність додатків.

“Система вибірково модулює завдання, які можуть витримувати невеликі корективи, наприклад, зменшуючи потужність “гнучких” завдань, які можуть впоратися з незначними уповільненнями”, — пояснила Коскун. 

Ефективність підходу протестували на реальному кластері з 256 графічних процесорів у дата-центрі у Фініксі. Під час пікового навантаження на мережу споживання електроенергії вдалося зменшити на 25% протягом трьох годин.

Дослідники наголошують, що це майже не вплинуло на користувачів. Системи штучного інтелекту зберегли стабільну роботу та виконували завдання вчасно.

Автори роботи вважають, що це перша демонстрація здатності дата-центрів зі штучним інтелектом стабілізувати енергомережу в реальних умовах. Підхід відкриває можливість швидшого підключення таких центрів до мережі та ефективнішого використання наявних потужностей.

“Наша робота переносить концепцію реагування центрів обробки даних на попит до операційної реальності”, — заявила Коскун. Вона додала, що це може підвищити надійність енергосистем без шкоди для розвитку ШІ.

Наразі команда працює над подальшим удосконаленням технології та її масштабуванням. Дослідження продовжуються у співпраці з Oracle, NVIDIA, енергетичними компаніями та програмою EPRI DCFlex для перевірки підходу в інших дата-центрах.

Згідно з першим комплексним дослідженням екологічного впливу штучного інтелекту, у 2025 році індустрія згенерувала 80 млн тонн вуглецевих викидів, що можна порівняти з річним забрудненням Нью-Йорка. Споживання води сягнуло 765 млрд літрів, а енергетичні апетити дата-центрів уже зрівнялися з алюмінієвими заводами.