15.09.2016

DeepMind научит ЦОД экономить энергию

В Google планируют оптимизировать энергопотребление и другие параметры ЦОД с помощью технологий искусственного интеллекта нейронной сети DeepMind.

Лукас Мериан, IDG News Service

Компания Google намерена использовать высший уровень интеллекта нейронной сети DeepMind для поиска способов сокращения энергопотребления своих ЦОД, которые составляют 40% всего мирового Интернета.

«Это должно помочь повысить свою энергоэффективность и другим компаниям, работающим в нашем облаке, — указывается в блоге Google. — Несмотря на то что мы являемся лишь одним из многих операторов ЦОД в мире, по интенсивности использования возобновляемых источников энергии с нами мало кто может сравниться».

Конечной целью Google является перевод на возобновляемые источники энергии всех своих ЦОД. В настоящее время они покрывают 35% потребностей компании в электроэнергии.

Компания частично или полностью финансирует 22 проекта ветряных и солнечных электростанций в различных странах мира. Инвестиции в размере 1,5 млрд долл. делают ее крупнейшим корпоративным покупателем электроэнергии, получаемой из возобновляемых источников.

«В совокупности эти проекты рассчитаны на выработку 2,5 ГВт электроэнергии, что значительно превышает наши сегодняшние нужды, — указывается на сайте ЦОД Google. — Такого объема достаточно для удовлетворения потребностей примерно 500 тыс. домов».

Британский разработчик технологий искусственного интеллекта DeepMind, которого Google приобрела в 2014 году, имеет в своем распоряжении технологии нейронных сетей, строящихся по образу центральной нервной системы человека и используемых для активного изучения предметных областей при решении сложных задач.

Масштабная инфраструктура ЦОД Google поддерживает интернет-сервисы Google Search, Gmail и YouTube. При этом серверы выделяют очень большое количество тепла, которое необходимо отводить для их нормального функционирования.

Охлаждение, как правило, осуществляется с помощью промышленного оборудования: насосов, охлаждающих установок и градирен. Два года назад компания начала применять для повышения эффективности работы ЦОД методы машинного обучения. В последние несколько месяцев исследователи из DeepMind поддерживали тесное взаимодействие с командой центров обработки данных Google, благодаря чему компании удалось существенно улучшить функционирование своих охлаждающих систем.

DeepMind использует исторические данные (о температуре, энергопотреблении, скорости работы насосов и т. д.), собранные тысячами датчиков в ЦОД, и прогнозирует с помощью нейронных сетей системы искусственного интеллекта будущие показатели средней эффективности энергопотребления (Power Usage Effectiveness, PUE), которые определяются как отношение общего потребления электроэнергии в здании к энергопотреблению ИТ-оборудования.

Другие нейронные сети используются для прогнозирования температуры и давления в ЦОД с последующей выдачей рекомендаций по проведению необходимых мероприятий.

«Наша система машинного обучения способна на 40% сократить потребление энергии для охлаждения, что соответствует 15-процентному уменьшению PUE с учетом энергетических потерь и прочих неэффективных затрат, не имеющих отношения к охлаждению, — указывается в материалах Google. — Таким образом, PUE достигает минимального уровня за всю историю наблюдений».

С помощью алгоритма машинного обучения DeepMind компания Google планирует решать и другие задачи в интересах ЦОД, в том числе связанные с повышением эффективности конверсии электростанций (увеличения объема вырабатываемой ими электроэнергии при тех же начальных условиях); сокращением потребления энергии и воды электронным оборудованием, а также с повышением пропускной способности производственных мощностей.

Компания готова поделиться полученными результатами, с тем чтобы операторы других ЦОД и промышленных систем также могли извлечь выгоду из почерпнутых ею уроков.

Комментарии

  • Facebook
  • Вконтакте