Google osiągnęło sukces w procesie uczenia maszynowego i twierdzi, że w zeszłym roku udało się im zwiększyć efektywność we wszystkich swoich centrach danych i obniżyć zużycie energii o 15%.
Ilość energii zużywanej przez wielkie centra danych zawsze stanowiła bolączkę dla firm technologicznych. Utrzymywanie temperatury serwerów jest tak dużym wyzwaniem, że Facebook zbudował nawet jedno z urządzeń na skraju koła podbiegunowego. Google próbuje innego rozwiązania tego problemu. Oddało do użytku jednostki sztucznej inteligencji DeepMind i wykorzystuje AI do zarządzania zużyciem energii w częściach swoich centrów danych.
Google zastanawia się nad wydajnością centrum danych tak długo, jak długo myślimy o centrach danych. Takie centra wymagają znacznej energii do chłodzenia, jak również stałych dostosowań temperatury, ciśnienia i wilgotności powietrza, aby działały tak wydajnie, jak to tylko możliwe. Na początku zdecydowali się zaprojektować i zbudować własne urządzenia od podstaw, aby umożliwić ciągłe pilotowanie nowych technologii chłodzenia i strategii operacyjnych. Ich centra danych wykorzystują zaawansowane techniki chłodzenia. Zredukowali zużycie energii przez instalację inteligentnych kontroli temperatury i oświetlenia oraz przeprojektowanie dystrybucji energii w celu zminimalizowania strat energii. Wysokowydajne serwery są specjalnie zaprojektowane, aby zużywać jak najmniej energii, oraz pozbawione są niepotrzebnych komponentów, takich jak karty graficzne.
W zeszłym roku Google szukając dalszych sposobów na zmniejszenie używanej energii, wprowadziło sztuczną inteligencję do tego procesu. Twierdzą oni, że mogą ograniczyć zużycie energii w swoich centrach danych o 15% poprzez wdrożenie uczenia maszynowego z DeepMind, brytyjskiej firmy AI, którą kupiła w 2014 roku za około 400 milionów funtów. Zmniejszenie zużycia energii osiągnięto dzięki połączeniu systemu DeepMind z dokładniejszym przewidywaniem nadchodzącego obciążenia obliczeniowego – tj. gdy ludzie najczęściej zażądali energochłonnych filmów YouTube – i bardzo szybko dopasowali tę prognozę do wymaganego obciążenia chłodzenia. W dynamicznym środowisku, takim jak centrum danych, ludziom może być trudno zorientować się, w jaki sposób wszystkie zmienne – obciążenie IT, temperatura powietrza zewnętrznego itp. – wchodzą ze sobą w interakcję. Rzeczą w której komputery są dobre, jest analiza historii danych.
Jim Bao, główny inżynier centrum danych w Berkeley, wziął informacje, które zbierają w trakcie codziennych operacji, i przeprowadził je przez model, aby pomóc w zrozumieniu złożonych interakcji, z którymi borykał się jego zespół.
Google nie ujawnia dokładnie, ile energii zużywają centra danych, ale mówi, że jako firma odpowiada za 0,01% globalnego zużycia energii elektrycznej, a większość z nich to centra danych. DeepMind obniżył zużycie energii przez Google do chłodzenia o 40%, a całkowite zużycie energii o 15%. „Konsekwencje są znaczące dla centrów danych Google, biorąc pod uwagę ich potencjał do znacznej poprawy wydajności energetycznej i ogólnej redukcji emisji” – pisali Evans i Gao. „Pomoże to również innym firmom, które korzystają z chmury Google, aby poprawić własną efektywność energetyczną.”
Google zadeklarowało również, że planuje wykorzystać sztuczną inteligencję DeepMind do innych części infrastruktury centrum danych, a nie tylko do chłodzenia.