ИИ для экологии: сокращение выбросов и продление жизни серверов

В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта растет и его воздействие на окружающую среду. За каждым чат-ботом, генератором изображений и рекомендацией стримингового сервиса скрываются огромные массивы данных, хранящиеся в многочисленных дата-центрах. Эти центры потребляют колоссальные объемы электроэнергии и воды для охлаждения оборудования, а большая часть этой энергии до сих пор вырабатывается за счет сжигания ископаемого топлива, что напрямую способствует загрязнению воздуха и изменению климата.

Исследователи из Калифорнийского университета в Риверсайде предложили инновационное решение этой растущей проблемы. Их работа, опубликованная в журнале MRS Energy & Sustainability, описывает метод, который позволяет значительно сократить выбросы, связанные с работой ИИ в крупных дата-центрах, а также продлить срок службы используемого оборудования. Авторы, профессора Михри Озкан и Ченгиз Озкан, отмечают, что ни одна существующая система не сочетает эти две цели.

Предлагаемая система, получившая название «Федеративный углеродный интеллект» (FCI), выходит за рамки простых решений по оптимизации расписаний вычислительных задач. Она интегрирует экологическую осведомленность с оценкой состояния серверов в реальном времени. Цель FCI — не только минимизировать углеродные выбросы, но и снизить нагрузку и износ машин, непосредственно влияющих на загрязнение.

Исследователи подкрепили свое предложение результатами моделирования, которые показали, что FCI способен сократить выбросы углекислого газа до 45% в течение пяти лет и продлить срок службы серверного парка на 1.6 года. «Наши результаты демонстрируют, что устойчивость ИИ не может быть достигнута только за счет чистой энергии», — поясняет профессор Михри Озкан. «Системы ИИ стареют, нагреваются, их эффективность со временем меняется, и эти изменения имеют измеримую углеродную стоимость. Интегрируя состояние оборудования в реальном времени с данными об интенсивности углеродного следа, наша структура учится направлять рабочие нагрузки ИИ таким образом, чтобы сократить выбросы и обеспечить долгосрочную надежность самих машин».

Постоянно отслеживая температуру, возраст и физический износ серверов, FCI помогает избежать перегрузки уже напряженных или приближающихся к концу срока службы машин. Это предотвращает дорогостоящие сбои, снижает потребность в энерго- и водоемком охлаждении и продлевает время безотказной работы серверов.

Этот подход подчеркивает, что устойчивое развитие — это не только чистая энергия, но и максимальное использование существующего оборудования. Система также учитывает полный жизненный цикл углеродного следа вычислений, включая выбросы, связанные с производством новых серверов. Распределяя вычислительные задачи с учетом производительности, износа и воздействия на окружающую среду, система решает обе стороны уравнения устойчивости.

«Мы сокращаем эксплуатационные выбросы в реальном времени, а также замедляем деградацию оборудования», — говорит профессор Ченгиз Озкан. «Предотвращая ненужный износ, мы уменьшаем не только сегодняшнее потребление энергии, но и экологический след производства оборудования будущего».

FCI динамически определяет, где и когда выполнять задачи ИИ, на основе постоянно обновляемых данных. Система отслеживает состояние машин, оценивает углеродную интенсивность электроэнергии в любой момент времени и в любом месте, а также анализирует требования к каждой рабочей нагрузке ИИ. Затем, используя эту информацию, она в реальном времени принимает решения о направлении задачи на сервер, наиболее подходящий для ее обработки с наименьшим воздействием на планету и машину.

Развертывание таких систем, управляемых моделями ИИ, может стать значительным шагом вперед как для экологической устойчивости, так и для индустрии облачных вычислений. Создание адаптивной структуры не потребует нового оборудования, только более «умной» координации существующих систем. Следующим шагом является партнерство с облачными провайдерами для тестирования FCI в реальных дата-центрах, что может заложить основу для глобальной инфраструктуры ИИ, соответствующей принципам Net Zero. Исследователи подчеркивают насущную потребность: растущее число дата-центров уже потребляет больше энергии, чем целые страны.