{
„elementor_texts”: {
„p2”: „Google odniosło sukces w procesie uczenia maszynowego i twierdzi, że w zeszłym roku udało im się zwiększyć efektywność we wszystkich swoich centrach danych i zmniejszyć zużycie energii o 15%.”,
„p4”: „Ilość energii zużywanej przez duże centra danych zawsze była problemem dla firm technologicznych. Utrzymywanie temperatur serwerów jest tak dużym wyzwaniem, że Facebook zbudował nawet jedno z urządzeń na skraju koła podbiegunowego. Google próbuje innego rozwiązania tego problemu. Wykorzystuje jednostkę sztucznej inteligencji DeepMind i używa AI do zarządzania zużyciem energii w częściach swoich centrów danych.\n\nGoogle zastanawia się nad wydajnością centrów danych, odkąd tylko o nich wiemy. Centra takie wymagają znacznej energii do chłodzenia, a także ciągłych regulacji temperatury, ciśnienia i wilgotności powietrza, aby działać możliwie najefektywniej. Na początku zdecydowali się zaprojektować i zbudować własne urządzenia od podstaw, aby umożliwić ciągłe testowanie nowych technologii chłodzenia i strategii operacyjnych. Ich centra danych wykorzystują zaawansowane techniki chłodzenia. Zmniejszyli zużycie energii, instalując inteligentne systemy sterowania temperaturą i oświetleniem oraz przeprojektowując dystrybucję energii w celu zminimalizowania strat energii. Serwery o wysokiej wydajności są specjalnie zaprojektowane tak, aby zużywały jak najmniej energii i są wolne od niepotrzebnych komponentów, takich jak karty graficzne.”
}
}

W zeszłym roku Google szukało dalszych sposobów na zmniejszenie zużywanej energii i wprowadziło do tego procesu sztuczną inteligencję. Twierdzą, że mogą zmniejszyć zużycie energii w swoich centrach danych o 15% dzięki wdrożeniu uczenia maszynowego od DeepMind, brytyjskiej firmy AI, którą kupili w 2014 roku za około 400 milionów funtów. Redukcję zużycia energii osiągnięto poprzez połączenie DeepMind z dokładniejszym przewidywaniem nadchodzącego obciążenia obliczeniowego – czyli wtedy, gdy ludzie najczęściej wymagali energochłonnych filmów z YouTube – i bardzo szybko dopasowano tę prognozę do wymaganego obciążenia chłodniczego. W dynamicznym środowisku, takim jak centrum danych, ludziom może być trudno dostrzec, w jaki sposób wszystkie zmienne – obciążenie IT, temperatura powietrza zewnętrznego itp. – oddziałują na siebie. Komputery są niezastąpione, jeśli chodzi o analizę danych historycznych.

Jim Bao, główny inżynier centrum danych w Berkeley, wziął informacje, które zbierają podczas codziennych operacji i przepuścił je przez model, aby pomóc zrozumieć złożone interakcje, z którymi borykał się jego zespół.

Google nie ujawnia dokładnie, ile energii zużywają centra danych, ale twierdzi, że jako firma odpowiada za 0,01% globalnego zużycia energii elektrycznej, a większość z nich to centra danych. DeepMind zmniejszył zużycie energii chłodniczej Google o 40% i całkowite zużycie energii o 15%. „Konsekwencje są znaczące dla centrów danych Google, biorąc pod uwagę ich potencjał do znacznej poprawy efektywności energetycznej i ogólnej redukcji emisji” – napisali Evans i Gao. „Pomoże to również innym firmom, które korzystają z chmury Google, poprawić własną efektywność energetyczną”.

{„elementor_texts”: {„”: „

Google oświadczyło również, że planuje wykorzystać sztuczną inteligencję DeepMind do innych części infrastruktury centrum danych, nie tylko do chłodzenia.

„}}