Kaip DI gamyklos gali padėti sumažinti elektros tinklų įtampą?

Daugelyje pasaulio vietų, įskaitant pagrindinius technologijų centrus JAV, DI gamyklų paleidimas užtrunka metų metus, laukiant naujos energijos infrastruktūros statybų, kad būtų galima jas maitinti.

Reklama

„Emerald AI“, Vašingtone įsikūrusi pradedančioji įmonė, kuria DI sprendimą, kuris galėtų leisti naujos kartos duomenų centrams pradėti veikti anksčiau, išnaudojant esamus energijos išteklius lanksčiau ir strategiškiau.

„Tradiciniai elektros tinklai duomenų centrus laikė nelanksčiais – energetikos sistemos operatoriai manė, kad 500 megavatų DI gamykla visada reikalaus prieigos prie viso šio energijos kiekio“, – sakė Varun Sivaram, „Emerald AI“ įkūrėjas ir generalinis direktorius. „Tačiau esant poreikiui, kai elektros tinklų paklausa pasiekia piką ir tiekimas yra ribotas, DI gamyklų energijos suvartojimą lemiantys darbo krūviai dabar gali būti lankstūs.“

Šį lankstumą įgalina įmonės „Emerald Conductor“ platforma – DI pagrįsta sistema, veikianti kaip išmanus tarpininkas tarp elektros tinklo ir duomenų centro. Neseniai atliktame lauko bandyme Finikse, Arizonoje, įmonė ir jos partneriai pademonstravo, kad jų programinė įranga gali sumažinti DI darbo krūvių energijos suvartojimą, vykdomą 256 NVIDIA GPU klasteryje, 25 % per tris valandas per elektros tinklo įtampos įvykį, išlaikant skaičiavimo paslaugų kokybę.

„Emerald AI“ tai pasiekė organizuodama įvairius DI gamyklų vykdomus darbo krūvius. Kai kurie darbai, pavyzdžiui, didelių kalbos modelių mokymas ar tikslinimas akademiniams tyrimams, gali būti sustabdyti ar sulėtinti. Kiti, tokie kaip išvadų užklausos DI paslaugai, kurią naudoja tūkstančiai ar net milijonai žmonių, negali būti atidėti, tačiau gali būti nukreipti į kitą duomenų centrą, kur vietinis elektros tinklas yra mažiau įtemptas.

„Emerald Conductor“ koordinuoja šiuos DI darbo krūvius per duomenų centrų tinklą, kad atitiktų elektros tinklo poreikius, užtikrindama laiko jautrių darbo krūvių visišką veikimą, tuo pačiu dinamiškai sumažindama lanksčių darbo krūvių pralaidumą priimtinose ribose.

Be to, kad padeda DI gamykloms pradėti veikti naudojant esamas elektros sistemas, šis energijos naudojimo moduliavimo gebėjimas gali padėti miestams išvengti periodinių elektros išjungimų, apsaugoti bendruomenes nuo kylančių komunalinių tarifų ir palengvinti tinklo integraciją su švaria energija. Dirbtinio intelekto revoliucija atveria precedento neturinčias investavimo galimybes

„Atsinaujinanti energija, kuri yra pertraukiama ir kintanti, lengviau pridedama prie tinklo, jei tas tinklas turi daug amortizatorių, galinčių prisitaikyti prie energijos tiekimo pokyčių“, – sakė Ayse Coskun, „Emerald AI“ vyriausioji mokslininkė ir Bostono universiteto profesorė. „Duomenų centrai gali tapti kai kuriais iš tų amortizatorių.“

Būdama NVIDIA „Inception“ programos nare ir „NVentures“ portfelio įmone, „Emerald AI“ šiandien paskelbė apie daugiau nei 24 mln. USD pradinį finansavimą. Jos Finikso demonstracija, dalis EPRI „DCFlex“ duomenų centro lankstumo iniciatyvos, buvo vykdoma bendradarbiaujant su NVIDIA, „Oracle Cloud Infrastructure“ (OCI) ir regionine elektros energijos tiekėja „Salt River Project“ (SRP).

Reklama

„Finikso technologijų bandymas patvirtina didžiulį esminio elemento potencialą duomenų centro lankstumui“, – sakė Anuja Ratnayake, vadovaujanti EPRI „DCFlex“ konsorciumui.

EPRI taip pat vadovauja „Open Power AI“ konsorciumui, kuriame dalyvauja energetikos įmonės, tyrėjai ir technologijų įmonės, įskaitant NVIDIA, dirbančios prie DI pritaikymų energetikos sektoriuje.

Elektros tinklo potencialo išnaudojimas

Elektros tinklo talpa paprastai yra neišnaudojama, išskyrus didžiausio poreikio įvykius, tokius kaip karštos vasaros dienos ar šaltos žiemos audros, kai yra didelis energijos poreikis vėsinimui ir šildymui. Tai reiškia, kad daugeliu atvejų esamame tinkle yra vietos naujiems duomenų centrams, jei jie gali laikinai sumažinti energijos suvartojimą per didžiausio poreikio laikotarpius.

Neseniai atliktas Duke universiteto tyrimas apskaičiavo, kad jei nauji DI duomenų centrai galėtų lanksčiai sumažinti elektros suvartojimą tik 25 % dviem valandoms, mažiau nei 200 valandų per metus, jie galėtų atlaisvinti 100 gigavatų naujos talpos duomenų centrams prijungti – tai prilygsta daugiau nei 2 trilijonams USD investicijoms į duomenų centrus.

DI gamyklų lankstumo išbandymas

„Emerald AI“ neseniai atliktas bandymas buvo vykdomas „Oracle Cloud Phoenix“ regione ant NVIDIA GPU, pasklidusių per kelių stelažų klasterį, valdomą per „Databricks MosaicML“.

„Greitas aukštos kokybės skaičiavimo pristatymas DI klientams yra kritiškas, tačiau ribojamas elektros tinklo galios prieigos“, – sakė Pradeep Vincent, „Oracle Cloud Infrastructure“ vyriausiasis techninis architektas ir vyresnysis viceprezidentas, kuris tiekė klasterio galios telemetriją bandymui. „Skaičiavimo infrastruktūra, kuri reaguoja į realaus laiko tinklo sąlygas, atitinkanti veikimo poreikius, atveria naują modelį DI mastelio keitimui – greitesnį, žalesnį ir labiau tinklą suprantantį.“

Jonathan Frankle, „Databricks“ vyriausiasis DI mokslininkas, vadovavo bandymo DI darbo krūvių ir jų lankstumo slenksčių pasirinkimui.

„Yra tam tikras latentinis lankstumas, kaip paprastai vykdomi DI darbo krūviai“, – sakė Frankle. „Dažnai nedidelė darbų dalis yra tikrai neatidėliojama, tuo tarpu daugelis darbų, tokių kaip mokymas, partijų išvados ar tikslinimas, turi skirtingus prioritetų lygius, priklausomai nuo vartotojo.“

Kadangi Arizona yra viena iš pirmaujančių valstijų pagal duomenų centrų augimą, SRP nustatė sudėtingus lankstumo tikslus DI skaičiavimo klasteriui – 25 % energijos suvartojimo sumažėjimą, palyginti su pradiniu krūviu – siekdama parodyti, kaip nauji duomenų centrai gali reikšmingai palengvinti Finikso elektros tinklo apribojimus.

„Šis bandymas buvo galimybė visiškai iš naujo įsivaizduoti DI duomenų centrus kaip naudingus išteklius, padedančius efektyviau ir patikimiau valdyti elektros tinklą“, – sakė David Rousseau, SRP prezidentas. Kodėl Kinijos valdžios institucijos griauna savo pačių milžinus

Gegužės 3 d., karštą dieną Finikse su dideliu oro kondicionavimo poreikiu, SRP sistema patyrė didžiausią poreikį 18 val. Per bandymą duomenų centro klasteris laipsniškai sumažino suvartojimą per 15 minučių, išlaikė 25 % galios sumažėjimą per tris valandas, tada vėl padidino suvartojimą, neviršydamas pradinio bazinio suvartojimo.

DI gamyklų vartotojai gali žymėti savo darbo krūvius, kad padėtų „Emerald“ programinei įrangai nuspręsti, kuriuos darbus galima sulėtinti, sustabdyti ar perplanuoti – arba „Emerald“ DI agentai gali šias prognozes atlikti automatiškai.

Dvigubas grafikas, rodantis GPU klasterio galią ir SRP krūvį laikui bėgant Finikse 2025 m. gegužės 3 d., šalia stulpelinės diagramos, lyginančios darbų veikimą pagal lankstumo lygius.

(Kairysis skydelis): DI GPU klasterio energijos suvartojimas per SRP tinklo didžiausio poreikio laiką 2025 m. gegužės 3 d.; (Dešinysis skydelis): DI darbų veikimas pagal lankstumo lygius. „Flex 1“ leidžia iki 10 % vidutinio pralaidumo sumažėjimą, „Flex 2“ iki 25 % ir „Flex 3“ iki 50 % per šešių valandų laikotarpį. Paveikslas suteiktas „Emerald AI“.

Orkestravimo sprendimai buvo vadovaujami „Emerald Simulator“, kuris tiksliai modeliuoja sistemos elgesį, kad optimizuotų kompromisus tarp energijos naudojimo ir DI veikimo. Istoriniai tinklo poreikio duomenys iš duomenų tiekėjo „Amperon“ patvirtino, kad DI klasteris veikė teisingai per tinklo didžiausio poreikio laikotarpį. Darbai prie Maroko 500 MW duomenų centro prasidės šiais metais

Linijinis grafikas, rodantis energijos naudojimą laikui bėgant 2025 m. gegužės 2 d., simuliatoriui, DI klasteriui ir atskiriems darbams.

Energijai atsparios ateities kūrimas

Tarptautinė energetikos agentūra prognozuoja, kad duomenų centrų elektros poreikis visame pasaulyje iki 2030 m. gali daugiau nei padvigubėti. Atsižvelgiant į numatomą tinklo poreikį, Teksaso valstija priėmė įstatymą, reikalaujantį, kad duomenų centrai sumažintų suvartojimą arba atsijungtų nuo tinklo pagal komunalinių paslaugų prašymus per krūvio mažinimo įvykius. AI dirbtinis intelektas

„Tokiose situacijose, jei duomenų centrai sugeba dinamiškai sumažinti savo energijos suvartojimą, jie gali išvengti visiško atjungimo nuo elektros tiekimo“, – sakė Sivaram.

Žvelgiant į ateitį, „Emerald AI“ plečia savo technologijų bandymus Arizonoje ir už jos ribų – ir planuoja toliau bendradarbiauti su NVIDIA, kad išbandytų savo technologiją DI gamyklose.

„Mes galime padaryti duomenų centrus kontroliuojamus, užtikrindami priimtiną DI veikimą“, – sakė Sivaram. „DI gamyklos gali būti lanksčios, kai tinklas yra įtemptas – ir sprintuoti, kai vartotojams jų reikia.“ „Bitė“ perka naujausius „Nvidia“ grafikos procesorius dirbtiniam intelektui vystyti

Turinys priklauso: nvidia.com