В част 1 разгледахме състоянието на центровете за данни по света. В част 2 продължаваме нататък, за да разберем дали операторите са подготвени за предстоящите предизвикателства.
Операторите на дейта центровете не просто реагират на нарастващото търсене на енергия, но и активно инвестират в широк спектър от иновативни решения за повишаване на енергийната ефективност, диверсифициране на източниците на енергия и по-безпроблемното интегриране с мрежата.
Технологични иновации за ефективност
Операторите бързо внедряват съвременни технологии за намаляване на потреблението на енергия и управление на високата температура, генерирана от работните натоварвания, свързани с изкуствен интелект.
Течно охлаждане: Това е важно решение за задачи с изкуствен интелект, които генерират значително повече топлина от традиционните операции. Системите за течно охлаждане – включително директно към чипа и чрез потапяне – са значително по-ефективни от традиционните методи за въздушно охлаждане.
Тези системи могат да постигнат ефективност на използване на енергия (PUE) по-близка до 1.0, което означава високоефективно използване на енергия. Потапящото охлаждане, например, може да увеличи PUE 18 пъти в сравнение с традиционните системи за климатици в компютърни зали (CRAC) и да осигури PUE от 1.02, което показва минимални загуби на енергия извън ИТ операциите.
Течното охлаждане също така позволява по-висока плътност на сървърите, което дава възможност на центровете за данни да съберат до 10 пъти повече изчислителна мощност в по-малка площ, оптимизирайки използването на пространството и намалявайки нуждата от допълнителни физически съоръжения. Често пренебрегвано предимство е потенциалът за повторно използване на топлината за системи за централно отопление или селскостопански приложения, превръщайки един иначе вторичен продукт в ценен ресурс. Много системи за течно охлаждане са със затворен цикъл, което значително намалява нуждата от непрекъснато подаване на вода и минимизира потреблението на вода в сравнение с традиционните изпарителни охладителни системи.
Усъвършенстван дизайн на чиповете: Иновациите на ниво чип са от решаващо значение за фундаменталните подобрения в енергийната ефективност. Технологии като 3D подреждане на чипове позволяват осезаемо увеличение на изчислителната плътност, което дава възможност за до 5 пъти повече процесорна мощност в същия физически обем и значително по-къси разстояния за свързване между компонентите.
Проучванията показват, че центровете за данни, оборудвани с 3D чипове, могат да постигнат 4 пъти подобрение в производителността на ват и да разсейват топлината до 3 пъти по-ефективно благодарение на усъвършенстваните силициеви отвори и техниките за микроканално течно охлаждане. Това се изразява и в 10 пъти по-бърза производителност на моделите и обучението на изкуствения интелект. Освен това, иновации като преместване на захранването към задната страна на чиповете могат да намалят загубите с 30%, докато оптичното предаване на данни предлага 10% от от енергийните разходи за предаване на данни.
Синергията между усъвършенстваните технологии за охлаждане, като течно охлаждане, и иновациите в дизайна на чиповете, като 3D подреждане и захранване през задната страна на чипа, не е само за постигане на постепенни подобрения в ефективността. Тя е и за осигуряване на възможността за реализация на изкуствения интелект от следващо поколение. Без тези иновации, ограниченията на топлинната и енергийна плътност на традиционния хардуер и охлаждане биха наложили лимит на изчислителния растеж на изкуствения интелект.
Например въздушното охлаждане вече не е достатъчно ефективно при високата топлинна плътност и мощност на новите процесори и графични карти. Това означава, че течното охлаждане и 3D подреждането на чипове не са просто полезни подобрения. Те са фундаментални технологии, които позволяват на индустрията да преодолее физическите бариери пред охлаждането и захранването на самия чип, но в същото време позволяват по-добро управление на натоварването в центъра за данни, като прехвърлят проблема с енергийните нужди навън – към мястото, където съоръжението се свързва с електрическата мрежа.
Оптимизиране на операциите чрез софтуер и изкуствен интелект
Освен хардуера, оптимизацията на софтуера играе ключова роля за намаляване на консумацията на енергия и повишаване на оперативната ефективност.
Алгоритмична ефективност: Изборът и внедряването на алгоритми влияят пряко върху консумацията на енергия. Ефективните алгоритми и структури от данни могат драстично да намалят потреблението на енергия при обработката на данни. Например, използването на бързо сортиране, вместо балонно, може значително да намали потреблението на енергия. Техники като „кражба“ на работа и балансиране на натоварването също оптимизират потреблението на енергия в паралелни приложения, като гарантират ефективното използване на ресурсите.
Виртуализация и контейнери: Тези технологии трансформираха центровете за данни, като предложиха значителни подобрения в използването на ресурси и енергийната ефективност. Те позволяват внедряването на множество виртуални машини или микроуслуги да работят на по-малко физически сървъри, консолидирайки натоварванията и значително намалявайки разхода на енергия.
Анализи, управлявани от изкуствен интелект и планиране на натоварването: Изкуственият интелект революционизира управлението на центровете за данни, като оптимизира разпределението на ресурсите и управлението на натоварването. Системите, управлявани от AI, могат динамично да регулират механизмите за охлаждане и потреблението на енергия въз основа на данни в реално време, предотвратявайки разхищението на енергия.
Моделите за машинно обучение могат да анализират исторически данни, за да предскажат точно бъдещото натоварване, което позволява проактивно коригиране на ресурсите и осигуряване на достатъчен капацитет без прекомерно разпределение. Това позволява сложно, енергийно съобразно планиране на натоварването, взимайки предвид интензивните задачи с периоди на висока наличност на възобновяема енергия или по-ниски нужди от охлаждане, което води до значителни икономии на енергия.
Стратегическо снабдяване с енергия и диверсификация на доставките
Хипермащабните оператори правят значителни инвестиции, за да осигурят устойчиво и надеждно захранване за разрастващите се операции.
Закупуване на възобновяема енергия: Големи технологични компании като Amazon, Google и Microsoft са сред най-големите корпоративни купувачи на възобновяема енергия в световен мащаб. Amazon през 2024 г. за втора поредна година съфинансира 100% от потреблението си на електроенергия от възобновяеми енергийни източници, инвестирайки милиарди в над 600 проекта за зелена енергия. Google инвестира 3 млрд. долара в споразумения за закупуване на водноелектрическа енергия (PPA), за да осигури чиста енергия за своите дейта центрове .
Отвъд вятъра и слънцето: Признавайки непостоянството на традиционните възобновяеми източници като вятъра и слънцето, технологичните гиганти активно проучват други въглеродно неутрални опции. Това включва инвестиции в ядрена и геотермална енергия. Google подкрепи разработването на подобрена геотермална електроцентрала в Невада, а Microsoft подписа договор за закупуване на електроенергия от термоядрена централа. Някои компании също така проучват водородни и малки модулни ядрени реактори за своите средносрочни и дългосрочни енергийни нужди.
Нови бизнес модели: Появяват се иновативни подходи, които съчетават развитието на дейта центровете с изкуствен интелект с развитието на енергийна инфраструктура, за да се осигури по-бързото им свързване. Това включва преустройство на затворени електроцентрали в кампуси на центрове за данни или използване на съществуващия неизползван излишен капацитет за междусистемни връзки. Blackstone например инвестира над 25 млрд. долара в цифрова и енергийна инфраструктура, включително нови съоръжения за производство на електроенергия от природен газ, като подкрепяната от нея компания QTS предоставя терен за изграждане на центрове за данни.
Прилагане на гъвкавостта на мрежата и реакция спрямо търсенето
Центровете за данни все по-често се разглеждат като потенциални активи за стабилност на енергийната мрежа, надхвърляйки традиционната си роля на пасивни потребители.
Временна гъвкавост (реагиране на търсенето) Докато в миналото центровете за данни се смятаха за негъвкави по отношение на натоварването, навлизането на изкуствения интелект – особено при обучението и машинното обучение – постепенно променя това възприятие. Тези задачи често са по-малко времево чувствителни и могат да понасят кратки прекъсвания, което позволява на центровете за данни да коригират консумацията си на енергия в зависимост от актуалното състояние на мрежата. Тази възможност може значително да помогне за намаляване на пиковото натоварване на мрежата и потенциално да избегне или забави скъпоструващите подобрения на инфраструктурата.
Гъвкавост на генерирането и съхранението: Освен простото инсталиране на резервно захранване, центровете за данни проучват по-гъвкави решения за батерийно съхранение, които взаимодействат с мрежата, намалявайки консумацията в пиковите часове и осигурявайки резервно захранване при нужда. Производството на енергия на място може допълнително да намали зависимостта от електрическата мрежа по време на нейното натоварване.
Пространствена гъвкавост: Работните натоварвания, устойчиви на отлагания, могат да бъдат изместени не само във времето, но и в пространството, като се прехвърлят в центрове за данни, разположени в региони с повече и по-евтина възобновяема енергия. Китайският „Проект за трансфер на компютърни ресурси от изток на запад“ е пример за това, насърчавайки миграцията на услуги, устойчиви на отлагания, към западни региони, богати на вятърна и слънчева енергия. Това е стратегия, която се очаква да намали емисиите от дейта центровете с 16-20% и да генерира значителни икономически ползи.
Тези програми за гъвкавост предлагат няколко предимства: гъвкавите центрове за данни могат да се свързват с мрежата по-бързо, потенциално да получават плащания за предоставяне на услуги за реагиране при търсенето и да допринасят значително за цялостната стабилност на мрежата. В Съединените щати, ако новите центрове за данни постигнат годишен темп на намаляване на натоварването от само 0,5% (няколко часа всяка година), това би могло да осигури близо 100 GW ново натоварване без разширяване на производството, което е приблизително двойно повече от това, което е в процес на разработка в момента.
Ролята на стратегическото разполагане
Разполагането на центрове за данни в близост до енергийни източници намалява загубите при пренос, разходите за доставка на енергия и въздействието върху околната среда. Тази стратегия за колокация става все по-важна с нарастващите ограничения в мрежата, позволявайки на центровете за данни да се възползват директно от наличната енергия и да намалят натоварването върху инфраструктурата за пренос на дълги разстояния.
В част 3 предстои да разгледаме какво могат и трябва да направят регулаторите, за да помогнат на дейта центровете да продължат своето устойчиво развитие.