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      全球IT巨頭正在利用AI助力數(shù)據(jù)中心節(jié)能減排

      2022-06-21 10:26:32來源:千家網(wǎng) 關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)安全人工智能閱讀量:24256

      導(dǎo)讀:現(xiàn)在,數(shù)據(jù)中心比以前更安全。但為了尋找前瞻性解決方案,一些科技巨頭表示,他們正在探索如何應(yīng)用人工智能來預(yù)防安全問題。
        數(shù)據(jù)中心驅(qū)動著全球數(shù)十億人每天使用的應(yīng)用程序、網(wǎng)站和服務(wù)。
       
        現(xiàn)在,數(shù)據(jù)中心比以前更安全。但為了尋找前瞻性解決方案,一些科技巨頭表示,他們正在探索如何應(yīng)用人工智能來預(yù)防安全問題。例如,微軟正在開發(fā)一種人工智能系統(tǒng),該系統(tǒng)可以分析來自各種來源的數(shù)據(jù),并為數(shù)據(jù)中心建設(shè)和運營團隊生成警報,以“預(yù)防或減輕安全事件的影響”。一個互補但相關(guān)的系統(tǒng)也在開發(fā)中,試圖檢測和預(yù)測對數(shù)據(jù)中心建設(shè)計劃的影響。
       
        “這些舉措都處于早期測試階段,預(yù)計將在今年晚些時候開始擴展到我們的生產(chǎn)環(huán)境,”微軟發(fā)言人通過電子郵件告訴媒體。
       
        Meta 還聲稱正在研究人工智能如何預(yù)測其數(shù)據(jù)中心將如何在可能導(dǎo)致不安全工作環(huán)境的“極端環(huán)境條件”下運行。該公司表示,它一直在開發(fā)物理模型來模擬極端條件,并將這些數(shù)據(jù)引入負責優(yōu)化服務(wù)器功耗、冷卻和氣流的 AI 模型。
       
        Meta 發(fā)言人告訴媒體:“我們的數(shù)據(jù)中心擁有大量運營數(shù)據(jù),在某些區(qū)域,服務(wù)器、機架和數(shù)據(jù)大廳中內(nèi)置傳感器的頻率很高。” “每臺服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備承擔不同的工作負載,將消耗不同的電量,產(chǎn)生不同的熱量,并在數(shù)據(jù)中心產(chǎn)生不同數(shù)量的氣流。我們的 [基礎(chǔ)設(shè)施] 團隊從每臺服務(wù)器收集所有數(shù)據(jù),然后開發(fā) AI 模型,該模型可以在數(shù)據(jù)中心分配我們的服務(wù)器和機架,并將工作負載發(fā)送到這些服務(wù)器以優(yōu)化 [for] 性能和效率。”
       
        當然,除了安全之外,企業(yè)還有其他動機來確保數(shù)據(jù)中心保持在最佳狀態(tài)。停電代價高昂——而且越來越頻繁。根據(jù) IT 咨詢公司 IT Uptime Institute 2020 年的一項調(diào)查,三分之一的數(shù)據(jù)中心所有者和運營商承認在過去 12 個月中經(jīng)歷了一次重大中斷。六分之一的人聲稱他們的停電損失超過 100 萬美元,高于 2019 年的十分之一。
       
        Meta 在全球運營著 20 多個數(shù)據(jù)中心,其中包括德克薩斯州和密蘇里州的新項目,表示在可預(yù)見的未來,它每年將建設(shè) 50 到 100 個新數(shù)據(jù)中心。
       
        人工智能還承諾在通常不為人知的數(shù)據(jù)中心中尋找能源節(jié)省機會,從而節(jié)省成本,這對企業(yè)來說是另一個吸引人的方面。2018年,谷歌聲稱其DeepMind附屬公司開發(fā)的人工智能系統(tǒng)與其數(shù)據(jù)中心的歷史能源使用量相比,平均能夠節(jié)省30%的能源。
       
        當媒體聯(lián)系到DeepMind發(fā)表評論時,DeepMind表示,除了最初的公告之外,它沒有任何更新可以分享。IBM和亞馬遜沒有回應(yīng)詢問。但Meta和微軟都表示,他們現(xiàn)在正在使用AI進行類似的能量調(diào)整。
       
        微軟于2021年底推出了人工智能“異常檢測方法”,使用來自電氣和機械設(shè)備的遙測數(shù)據(jù)來衡量和緩解數(shù)據(jù)中心內(nèi)的異常電力和用水事件。該公司還使用基于人工智能的方法來識別和修復(fù)數(shù)據(jù)中心電表的問題,并確定放置服務(wù)器的理想位置,以最大限度地減少電力、網(wǎng)絡(luò)和冷卻能力的浪費。
       
        Meta方面表示,它一直在利用強化學習來減少為了冷卻目的而泵入數(shù)據(jù)中心的空氣量。在高層次上,強化學習是一種通過反復(fù)試驗來學習解決問題的人工智能系統(tǒng)。企業(yè)的大多數(shù)數(shù)據(jù)中心都使用室外空氣和蒸發(fā)冷卻系統(tǒng),因此優(yōu)化氣流是重中之重。
       
        減少環(huán)境足跡是能量調(diào)節(jié)人工智能系統(tǒng)的額外好處。 根據(jù)環(huán)境調(diào)查局的一份報告,數(shù)據(jù)中心消耗了全球約1%的電力需求,并貢獻了2020年所有二氧化碳排放量的0.3%。而典型的數(shù)據(jù)中心每天使用300萬到500萬加侖的水,相當于一個30,000到50,000人的城市的用水量。
       
        微軟此前曾表示,它計劃到2025年使其所有數(shù)據(jù)中心都使用100%可再生能源運行。Meta聲稱在2020年實現(xiàn)了這一壯舉。
       
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