Surgiu a "nova infraestrutura", soprando uma poça de água de nascente.
A definição do desenho de alto nível e o aumento contínuo das políticas significam que os dividendos industriais correspondentes também estão chegando conforme o programado.
Quer se trate de cuidados médicos, finanças, educação ou manufatura industrial, transporte urbano e outros campos, armados com alta tecnologia para acelerar a transformação da inteligência e moldar novas vantagens na nova onda de inteligência, tornou-se a mesma escolha para milhares de indústrias.
No momento em que a economia da nuvem explode, como a infraestrutura da futura era da economia digital, a importância do data center para o layout da inteligência artificial é evidente.
Especialmente nos últimos dois anos, a velocidade de deslocamento da tecnologia 5G, a transformação tecnológica da Internet industrial, a aceleração de políticas de "nova infraestrutura" e a implementação de aplicações digitais diversificadas estão formando uma força poderosa que está impulsionando a explosão de data centers.O desenvolvimento da natureza também impõe requisitos mais elevados à infraestrutura de energia computacional do data center.
Desde a origem histórica, a inteligência artificial experimentou o surgimento desde os primeiros dias da década de 1950, principalmente usando computadores para provar problemas matemáticos, problemas geométricos e alguns sistemas especialistas mecânicos inteligentes; até o desenvolvimento do século 20, ela é usada principalmente em alguns simples Em termos de xadrez, tradução automática e reconhecimento de imagem, pertence ao aprendizado de máquina relativamente primitivo. Foi somente no início do século 21 que a inteligência artificial deu início a uma mudança quantitativa sob a catálise de indústrias maduras como a Lei de Moore, profunda aprendizagem e aplicativos de big data. Um desenvolvimento em grande escala qualitativamente alterado aos trancos e barrancos.
Na época dos três altos e baixos, a longa jornada da inteligência artificial "caça" e "corrida do ouro" também recebeu resultados explosivos nos últimos anos.O processo de integração da tecnologia com bens de consumo de massa é o mais recente.
Neste ponto, a inteligência artificial não é mais alta e baixa.
O novo campo de batalha da revolução da IA de energia e meio ambiente: data center
Com a maturidade do modelo de algoritmo, a melhoria da capacidade de computação e o acúmulo massivo de dados, a tecnologia de IA tem sido amplamente utilizada em cenários maduros e extensos nas áreas de "nova infraestrutura", novo varejo, direção inteligente, cidades inteligentes, e manufatura inteligente. Especialmente no campo da Internet para o consumidor, aplicativos como Meituan, Douyin e Ant Financial Services fornecem plataforma, conteúdo e serviços financeiros que são realmente suportados por ativos de dados que foram depositados ao longo dos anos. A tecnologia de aprendizado profundo inteligente é treinada para formar algoritmos essenciais , que são então transformados em serviços de plataforma.
Porém, na área de energia e meio ambiente, por ser grande parte promovida pelo governo no passado, não era tão valorizada pelo capital quanto o mercado consumidor, o que a tornava ainda defasada nos cenários de aplicação de IA. Quando a competição em outros campos se tornou um mar vermelho, o capital olhou para trás e viu que a aplicação de IA no ambiente de energia era um oceano azul que ainda não havia sido totalmente explorado e as perspectivas eram muito amplas.
A fim de atender à estratégia nacional de neutralidade de carbono e realizar as metas de redução de emissões de carbono e economia de energia propostas pelo estado, é urgente realizar a economia de energia de IA na área de energia e meio ambiente. Em particular, o setor de data center está se tornando uma área de aplicação importante para economia de energia de IA.
Quanto à forma como a IA é aplicada no campo do data center? Como isso contribuirá para o crescimento econômico no futuro? De acordo com o professor Ma Xiaoming, chefe da Escola de Meio Ambiente e Energia da Universidade de Pequim, o estágio atual da inteligência artificial usa principalmente algoritmos de aprendizagem profunda para fazer previsões, combinadas com conclusões de aprendizagem profunda e experiência especializada, para fornecer recomendações de manutenção preditiva e recomendar a melhor combinação de equipamentos e aviso prévio de julgamento de falhas. De acordo com o professor Ma Xiaoming, para a aplicação de IA no campo de data centers, a Universidade de Pequim lançou uma cooperação profunda com a Vertiv Technology (Vertiv, NYSE: VRT) na produção, educação e pesquisa para promover a implementação da tecnologia de IA na conservação de energia do data center o mais rápido possível.
Claro, nesta fase, para alcançar a verdadeira inteligência artificial, os dados são, sem dúvida, o primeiro elemento. Enquanto houver dados, os modelos de algoritmo podem ser usados para extrair e agregar valor útil, tornando a inteligência artificial uma nova força motriz para o desenvolvimento social e econômico.
Por exemplo, o Ant Financial pode usar big data para determinar se um empréstimo pode ser concedido a um indivíduo.Ele pode usar bancos de dados massivos para mineração de dados, depositar ativos de dados de alto valor e, em seguida, formar seu próprio conjunto de sistema de controle de risco.
Coincidentemente, em 31 de outubro, a equipe de pesquisa DeepMind do Google, que é Alpha Dog, também usou algoritmos de inteligência artificial para prever a estrutura 3D da espiral da molécula de DNA. Mas essa pesquisa tem requisitos muito altos no algoritmo: ele precisa consumir de 200 a 300 dispositivos de GPU para executar o treinamento em algumas semanas, e o custo da capacidade de computação é muito alto.
Com o aumento da escala de grandes data centers, a pressão sobre o consumo de energia também aumentou, e o acúmulo de grandes quantidades de dados também deu origem a um conjunto de soluções para a conservação de energia de data centers usando tecnologia de inteligência artificial. Você sabe, no big data center do Google, existem milhões de servidores apenas. Uma vez em execução, o consumo de energia gerado nele pode ser imaginado.
Otimização de IA de gerenciamento térmico de data center modular com novos resultados
Na verdade, já em 2013, o Google tentou usar inteligência artificial para controlar o resfriamento de água para economizar energia em grandes centros de dados. Eles usam o aprendizado e o treinamento da rede neural para prever com precisão o valor PUE e fazer soluções de controle de economia de energia, que podem, no final das contas, atingir uma economia de energia de 15% a 40%. Mais tarde, a Tencent e a Alibaba também otimizaram e acompanharam o plano do Google, otimizando centros de dados em grande escala e alcançando bons resultados.
Nesse processo, a vantagem da inteligência artificial é que ela pode evitar alguns modelos físicos complexos no meio por meio das vantagens de algoritmos e dados, e tratar a operação como uma caixa preta, não havendo necessidade de se preocupar com a operação física interna lógica no final Como controlar o ar condicionado? Apenas se preocupa com quanta eletricidade é usada para refrigeração? Qual é a relação de entrada para saída entre as variáveis de ambiente de entrada?
Basta usar a tecnologia de inteligência artificial para coletar um grande número de amostras primeiro para aprender essa relação. Assim que esta entrada for dada na próxima vez, a inteligência artificial pode determinar imediatamente como controlar, a fim de obter o melhor resultado, de modo a obter o controle automático.
Por exemplo, quando a demanda de energia de computação do data center é pequena, a pressão de carga do servidor será reduzida e a pressão de dissipação de calor será relativamente pequena neste momento. Depois de aprender por meio do algoritmo, alguns servidores e ar condicionado e refrigeração o equipamento pode ser desligado de forma totalmente automática. Nesse processo, devido à previsibilidade do algoritmo, ele pode prever mudanças e tomar ações com antecedência para suavizar as mudanças de temperatura, conseguindo, assim, a otimização dos efeitos de economia de energia.
Impulsionado pela demanda, no processo de evolução de todo o data center, muitas lógicas subjacentes mudarão. Alguns consideram a velocidade de implantação e o TCO do ciclo de vida completo final, alguns se preocupam com a operação confiável do negócio, alguns estão preocupados com a segurança do data center, alguns consideram o retorno do investimento, alguns exigem prioridade na capacidade de computação e alguns pagam atenção ao quão rápido e econômico.
Em muitos casos, devido à diferenciação dos requisitos da indústria, há naturalmente uma variedade de pontos problemáticos diferenciados durante a implementação de data centers, o que levou a uma demanda cada vez mais forte por customização de data centers.
Além disso, com o desenvolvimento de 5G e computação de ponta, a economia de energia do data center AI tem uma latência distribuída, rápida e oportuna, baixa latência e pode corresponder a vários poderes e distribuição de computação de micro data center e gerenciamento colaborativo distribuído de vários locais em cenários 5G E assim por diante, a demanda tem se tornado cada vez mais intensa. Portanto, o valor da IA na economia de energia do data center está ficando cada vez maior.
A Vertiv é um dos primeiros fabricantes de cooperação abrangente entre a indústria, universidade e pesquisa no campo de economia de energia de IA de data center e obteve resultados de pesquisa importantes.
Vale ressaltar que é difícil para um data center customizado copiar o plano do Google, e os modelos correspondentes precisam ser estabelecidos de acordo com as diferentes condições.
“Em data centers tradicionais em nuvem pública, data centers supergrandes como Tencent e Alibaba já têm uma variedade de soluções realistas e viáveis. Após a conclusão do treinamento lógico, deixe-os lá e não se importe, porque eles apenas fornecem um público plataforma de dados em nuvem para outros. Não é como o data center customizado fornecido pela Vertiv, que tem que enfrentar cenários diferentes. ”Na entrevista, Xu Huali, um pós-doutorado da Universidade Chinesa de Hong Kong, disse francamente.
De acordo com Xu Happy, a solução de economia de energia baseada na tecnologia AI desenvolvida por ele em cooperação com a Vertiv entrou na fase de aceitação. Após um ciclo de testes em grande escala, produtos específicos serão implementados.
Ao contrário da necessidade do Google de coletar um grande número de dados de amostra com antecedência e poder de computação poderoso para treinamento, a vantagem do uso de IA da Vertiv para obter economia de energia do data center é que não requer otimização de longo prazo como a otimização de data center em grande escala . É hora de coletar uma grande quantidade de dados para treinamento e otimização, mas por meio do modelo de algoritmo de aprendizagem de reforço, além de apenas um pequeno número de amostras, pode garantir que mesmo se o cliente implantar do zero, pode ser garantido que se baseia em a operação de carga em 3 a 6 dias Uma série de dados como o clima externo e as condições ambientais são aprendidos, de modo a realizar o controle automático do sistema de ar condicionado. O ponto de operação ideal do sistema PUE pode ser encontrado nas condições de diferentes taxas de carga e um nível mais alto de economia de energia do que os algoritmos de controle comuns podem ser realizados.
Dessa perspectiva, uma vez que a aplicação de IA na economia de energia do data center esteja amadurecida no futuro, os fabricantes representados pela Vertiv trarão uma mudança inovadora para o desenvolvimento e produção de seus produtos.
A julgar pelos dados atuais, a Vertiv Technology (Vertiv) está em primeiro lugar no mercado de data center não autônomo, no mercado de ar condicionado de precisão e no mercado de UPS da China. Este também é um fator chave para a Vertiv assumir a primeira posição no campo da economia de energia de IA de data center.
Quanto ao futuro, como uma empresa de referência no campo de aplicativos de economia de energia de IA em data centers, que tipo de aplicativos de limite a Vertiv fará no campo? Quanta influência isso cria? Qual é a perspectiva? Na verdade, ainda há muito espaço imaginável.
Depois de mais de meio ano de cooperação em pesquisa e desenvolvimento com a Vertiv, Xu Huili acredita que, por um lado, a Vertiv pode ser capaz de usar o projeto de economia de energia do data center como um ponto de entrada para promover o estabelecimento de realização por meio de IA. O padrão da indústria para economia de energia do data center, desde a coleta de dados até a seleção do modelo, fornece alguns meios padronizados para medir e avaliar, formando assim uma influência mais forte da indústria. Por outro lado, ele também pode estender o controle interno do sistema de ar condicionado do controle do interruptor de ar condicionado, combinado com tecnologia de inteligência artificial para estabelecer um modelo aprimorado, de modo a alcançar uma melhor economia de energia.
Claro, não se limita apenas à economia de energia, a inteligência artificial também pode atingir mais aplicativos no data center, como operação e manutenção, diagnóstico de falhas e aviso prévio. Os próprios dados podem detectar automaticamente falhas no data center e gerar relatórios após a descoberta e avisar o que significa levar A solução permite a operação inteligente do data center em todas as direções.