Sztuczna inteligencja a zużycie energii w centrach danych
Sztuczna inteligencja stała się nieodłącznym elementem cyfrowego świata, a jej wpływ na globalne zużycie energii przez centra danych wciąż rośnie. Te obiekty, będące sercem infrastruktury AI, odnotowują gwałtowny wzrost zapotrzebowania na energię i zasoby. Według najnowszych badań Międzynarodowej Agencji Energetycznej (IEA) w 2022 roku centra danych zużyły od 240 do 340 terawatogodzin (TWh) prądu, co stanowi około 1-1,3% światowego zapotrzebowania na energię elektryczną.
Gwałtowny rozwój modeli AI, takich jak seria GPT OpenAI, wywiera bezprecedensową presję na zasoby centrów danych. Dotyczy to nie tylko energii, ale także wody, która jest wykorzystywana w procesach chłodzenia i produkcji energii. Jak wiadomo, nadmierne zużycie wody to poważny problem społeczny. W miarę jak AI rozprzestrzenia się w cyfrowym świecie, jej zapotrzebowanie na energię rośnie o 20-40% rocznie, a giganty technologiczne takie jak Amazon, Microsoft, Google i Meta odpowiadają za znaczną część tego wpływu.
Raporty potwierdzają te obawy. Wspólne śledztwo Guardiana i SourceMaterial wykazało, że rosnące zapotrzebowanie centrów danych na wodę tworzy poważne wyzwania środowiskowe, szczególnie w regionach dotkniętych jej niedoborem. Tymczasem nowa prognoza IEA przewiduje, że do 2030 roku zapotrzebowanie AI na energię wzrośnie czterokrotnie, zwiększając presję na globalną sieć energetyczną. Jasne jest, że należy znaleźć sposób na zaspokojenie rosnących potrzeb AI przy jednoczesnym ograniczeniu jej wpływu na środowisko.
Pozostaje pytanie: jak efektywnie zaspokoić to rosnące zapotrzebowanie, nie szkodząc planecie? W tym artykule przyjrzymy się, jak nowa dziedzina IT zwana "inżynierią platformową" może pomóc w zarządzaniu tymi wyzwaniami, przyczyniając się do bardziej zrównoważonego funkcjonowania centrów danych.
Czym jest inżynieria platformowa?
Inżynieria platformowa to nowoczesne podejście do budowy i zarządzania infrastrukturą, które pomaga organizacjom efektywnie osiągać cele operacyjne. Łączy ona rozwój oprogramowania z zarządzaniem infrastrukturą, wykorzystując automatyzację, narzędzia i najlepsze praktyki do tworzenia systemów optymalizujących alokację zasobów, poprawiających wydajność i zwiększających produktywność developerów.
Podejście to koncentruje się na tworzeniu elastycznej, samoobsługowej platformy infrastrukturalnej, która umożliwia zespołom deweloperskim łatwy dostęp do zasobów i zarządzanie nimi. Dzięki temu obciążenia mogą być efektywnie skalowane przy minimalizacji strat. Wdrażając inżynierię platformową, firmy mogą zapewnić, że ich infrastruktura centrów danych jest maksymalnie wydajna i zrównoważona.
Jest to szczególnie ważne w przypadku AI, gdzie proces uczenia modeli wymaga ogromnych mocy obliczeniowych. Te modele potrzebują potężnej energii do trenowania i generowania wyników, co z kolei zwiększa zużycie energii i wody w centrach danych, często w regionach już borykających się z jej niedoborem. Raport SourceMaterial wykazał, że w takich obszarach działa 38 centrów danych należących do trzech największych firm technologicznych, a kolejne 24 są w budowie.
Choć inżynieria platformowa może pomóc zmniejszyć ślad środowiskowy AI, nie należy jej traktować jako uniwersalnego rozwiązania. Osiągnięcie zrównoważonego rozwoju w erze AI wymaga połączenia różnych strategii, w tym zmian politycznych, postępu w technologiach chłodzenia, przejścia na energię odnawialną i bardziej wydajny sprzęt. Ale może ona stanowić ważny element rozwiązania...
Jak inżynieria platformowa może wspierać zrównoważony rozwój
Firmy mogą podjąć ważny krok w kierunku ograniczenia wpływu AI na środowisko, poprawiając efektywność w całym cyklu życia technologii. Oto pięć sposobów, w jakie inżynieria platformowa może pomóc zaspokoić rosnące zapotrzebowanie na AI, jednocześnie rozwiązując problemy środowiskowe:
1. Inteligentne zarządzanie zasobami
Obciążenia związane z AI są szczególnie energochłonne podczas fazy uczenia. Narzędzia inżynierii platformowej pomagają dynamicznie zarządzać zasobami, dostarczając informacji w czasie rzeczywistym o zużyciu energii i alokacji obciążeń. Planując zadania AI w godzinach pozaszczytowych i optymalizując wykorzystanie energii odnawialnej, inżynierowie mogą zmniejszyć obciążenie centrów danych i zapewnić lepsze wykorzystanie zasobów.
2. Skalowalna infrastruktura z elastyczną alokacją zasobów
Systemy AI, zwłaszcza duże modele, wymagają ogromnych mocy obliczeniowych. Jednym z głównych źródeł marnowania energii w centrach danych są nieużywane zasoby. Inżynieria platformowa umożliwia elastyczne dostosowywanie mocy obliczeniowej do bieżącego zapotrzebowania, redukując straty energii na nieaktywnych serwerach i zapewniając optymalną wydajność.
3. Bardziej wydajne systemy chłodzenia
Chłodzenie to jeden z najbardziej zasobożernych procesów w centrach danych, często wymagający dużych ilości wody i energii. Inżynieria platformowa może pomóc we wdrażaniu zautomatyzowanych systemów chłodzenia, optymalizujących ten proces w oparciu o dane w czasie rzeczywistym. Planując obciążenia AI w chłodniejszych porach dnia lub stosując zaawansowane techniki chłodzenia, firmy mogą zmniejszyć zużycie zarówno wody, jak i energii.
4. Monitorowanie w czasie rzeczywistym dla optymalizacji zasobów
Śledzenie zużycia energii i wody w czasie rzeczywistym to kluczowy element inżynierii platformowej. Dzięki temu organizacje mogą identyfikować nieefektywności i podejmować świadome decyzje dotyczące zarządzania zasobami. Kierując obciążenia AI na najbardziej energooszczędne serwery, można poprawić ogólną efektywność operacji.
5. Integracja celów środowiskowych i finansowych
Inżynieria platformowa może łączyć się z frameworkami takimi jak GreenOps (dla zrównoważonych praktyk) i FinOps (dla operacji finansowych), aby zharmonizować cele środowiskowe z biznesowymi. Pozwala to firmom podejmować oparte na danych decyzje dotyczące zużycia energii, priorytetyzować energooszczędne konfiguracje i zapewniać finansową opłacalność działań na rzecz zrównoważonego rozwoju.
Krok w kierunku zrównoważonego IT
Nie ma jednego rozwiązania dla wyzwań środowiskowych związanych z szybkim rozwojem AI. Firmy technologiczne i operatorzy centrów danych będą musieli uwzględnić mieszankę źródeł energii, nowych technologii i strategii zrównoważonego rozwoju. Rosnące zapotrzebowanie AI na energię i wodę wymaga wieloaspektowego podejścia.
Jednak w miarę ewolucji krajobrazu AI, inżynieria platformowa ma do odegrania ważną rolę w zapewnieniu, by centra danych nadążały za rosnącymi wymaganiami technologii, nie rezygnując przy tym z zasad zrównoważonego rozwoju. Dzięki odpowiednim strategiom, może pomóc firmom sprostać wyzwaniom związanym z zasilaniem AI w sposób wspierający zarówno innowacje, jak i odpowiedzialność środowiskową.