Устойчивая стратегия создания эко

Apr 13, 2024

Шрикант Навелкар, директор Clover Infotech

В эпоху растущей цифровизации центры обработки данных стали фундаментальной опорой нашей технологической структуры. Однако сохраняются опасения по поводу экологических последствий из-за их быстрого роста и энергозатратной деятельности. Эти центры обработки данных входят в число самых энергоемких предприятий на планете, потребляя значительное количество электроэнергии для питания серверов, механизмов охлаждения и вспомогательного оборудования, жизненно важного для их работы. Такое повышенное потребление энергии существенно влияет на окружающую среду, увеличивая выбросы парниковых газов и вызывая изменение климата.

Проблема энергопотребления ИИ

Растущая волна развития искусственного интеллекта в последние годы стала замечательным и преобразующим явлением. Однако модели и алгоритмы ИИ очень ресурсоемки и потребляют значительное количество энергии. Обучение моделей ИИ предполагает огромные вычислительные нагрузки, часто требующие специализированных аппаратных ускорителей, таких как графические процессоры, которые потребляют значительное количество энергии. Такое энергопотребление является серьезной проблемой, когда речь идет о повышении экологичности центров обработки данных.

По данным исследования, проведенного в Массачусетском университете в Амхерсте, к 2030 году ИИ может составлять около 20% от общего мирового потребления электроэнергии. Это весьма тревожно, учитывая ожидание дальнейшего распространения ИИ в ближайшие годы.

Какие действия следует предпринять компаниям, ориентированным на цифровые технологии?

Чтобы решить эти проблемы, организациям необходимо использовать устойчивые методологии для повышения энергоэффективности и экологичности центров обработки данных. Существуют различные стратегии, позволяющие сделать центры обработки данных экологически чистыми. Вот несколько успешных подходов:

· Повышение эффективности аппаратной инфраструктуры: Чтобы снизить воздействие центров обработки данных на окружающую среду, организации имеют возможность инициировать этот процесс путем улучшения своей аппаратной инфраструктуры. Переход на серверы и сетевое оборудование, которые более эффективно экономят энергию, может привести к заметному снижению энергопотребления. Такие подходы, как виртуализация серверов и контейнеризация, позволяют улучшить развертывание ресурсов и их консолидацию, что в конечном итоге приводит к экономии энергии.

·Используйте возобновляемые источники энергии: Центры обработки данных широко известны своим значительным потреблением энергии. Чтобы повысить свою экологичность, организациям важно отдавать предпочтение использованию возобновляемых источников энергии. Распределение ресурсов на солнечные панели, ветряные турбины или приобретение кредитов на возобновляемую энергию могут эффективно сбалансировать экологическое воздействие центров обработки данных. Кроме того, у организаций есть возможность изучить возможности сотрудничества с близлежащими поставщиками коммунальных услуг, чтобы гарантировать стабильные поставки чистой энергии.

· Разработать эффективные механизмы охлаждения: Чтобы обеспечить оптимальную температуру серверов, центрам обработки данных необходимы надежные системы охлаждения. Обычные подходы к охлаждению часто приводят к значительной энергетической неэффективности. Внедрение передовых методов охлаждения, таких как изоляция горячих и холодных коридоров, эффективное управление воздушным потоком и системы жидкостного охлаждения, может значительно снизить потребление энергии, одновременно повышая эффективность охлаждения.

· Улучшение оптимизации рабочей нагрузки и распределения ресурсов: Рабочие нагрузки ИИ в центрах обработки данных могут требовать много ресурсов, что может привести к неэффективному использованию вычислительных ресурсов. Благодаря внедрению подходов к координации рабочей нагрузки и распределению ресурсов центры обработки данных могут максимально эффективно использовать свои ресурсы. Равновесие рабочих нагрузок, автоматическая регулировка мощности и перспективный анализ данных способствуют снижению энергопотребления при сохранении максимальной производительности.

· Оптимизация управления инфраструктурой центра обработки данных (DCIM):