مقالات تخصصی
چالشهای انرژی و خنککننده در هوش مصنوعی پایدار+ راهکارها و الزامات
هوش مصنوعی (AI) بهسرعت در حال دگرگونی صنایع، پیشرفت نوآوری و حل مسائل پیچیده است. با این حال، این انقلاب فناورانه هزینههای زیستمحیطی قابل توجهی به همراه دارد. مدلهای هوش مصنوعی، بهویژه سیستمهای مقیاس بزرگ مانند GPTها و شبکههای عصبی، در طول آموزش و اجرا، مقادیر زیادی انرژی مصرف میکنند. با افزایش تقاضای محاسباتی، تمرکز بر پایداری هوش مصنوعی و کاهش اثرات زیستمحیطی آن، ضروریتر از همیشه شده است. بهبود سیستمهای تأمین انرژی و خنککننده نقش کلیدی در کاهش ردپای کربن و افزایش بهرهوری انرژی مراکز داده دارد، جایی که بخش عمدهای از پردازشهای هوش مصنوعی انجام میشود.
افزایش تقاضای انرژی در هوش مصنوعی
نیازهای انرژی هوش مصنوعی بسیار بالاست. برای مثال، آموزش مدلهای پیشرفتهای مانند GPT-4 به منابع محاسباتی عظیمی نیاز دارد که طی هفتهها روی واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) یا شتابدهندههای پیشرفته مانند TPU اجرا میشوند. این فرآیندها اغلب بهاندازه مصرف برق یک شهر کوچک انرژی مصرف میکنند و منجر به انتشار گسترده گازهای گلخانهای میشوند.
علاوه بر آموزش، مرحله استنتاج (Inference) یا استفاده از مدلهای هوش مصنوعی برای پیشبینی و تولید پاسخ نیز مصرف انرژی قابل توجهی دارد. با افزایش استفاده کاربران، این مصرف انرژی نیز بیشتر میشود.
مطالعات دانشگاه ماساچوست تخمین میزند که آموزش یک مدل هوش مصنوعی بزرگ میتواند بیش از ۲۸۰ هزار کیلوگرم دیاکسیدکربن تولید کند که برابر با انتشار پنج خودرو در طول عمرشان است. با گسترش کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف، ضرورت بهبود سیستمهای تأمین انرژی و خنککننده برای پایداری بیشتر آشکار میشود.
نقش تأمین انرژی در پایداری هوش مصنوعی
سیستمهای کارآمد تأمین انرژی برای زیرساختهای هوش مصنوعی حیاتی هستند تا اهداف عملکردی و پایداری تحقق یابند. با این حال، روشهای سنتی تأمین انرژی اغلب ناکارآمد هستند و منجر به اتلاف انرژی میشوند که مشکلات زیستمحیطی را تشدید میکند.
۱. بهینهسازی شاخص بهرهوری انرژی (PUE):
شاخص PUE معیاری استاندارد برای اندازهگیری کارایی انرژی در مراکز داده است. مقدار PUE برابر با ۱.۰ نشاندهنده بهرهوری کامل است، جایی که تمام انرژی مستقیماً به تجهیزات IT اختصاص مییابد. با این حال، میانگین جهانی PUE در مراکز داده حدود ۱.۵۷ است، که نشان میدهد ۵۷٪ انرژی به علت خنککنندهها و فرآیندهای تبدیل انرژی هدر میرود. با بهبود این شاخص از طریق مکانیزمهای پیشرفته تأمین انرژی، میتوان اتلاف انرژی را کاهش داد.
۲. نوآوری در تأمین انرژی:
فناوریهای نوینی مانند سیستمهای برق مستقیم (DC)، شبکههای هوشمند و ادغام انرژیهای تجدیدپذیر در حال تغییر روش تأمین انرژی مراکز داده هستند. سیستمهای برق مستقیم نیاز به تبدیلهای متعدد انرژی را حذف کرده و از این طریق تلفات انرژی را کاهش میدهند. شبکههای هوشمند نیز با پیشبینی تقاضای انرژی و بهینهسازی بار، بهرهوری بیشتری ایجاد میکنند و امکان استفاده از انرژیهای تجدیدپذیر را افزایش میدهند.
۳. راهحلهای ذخیرهسازی انرژی:
سیستمهای ذخیرهسازی انرژی مانند باتریهای لیتیوم-یونی یا فناوریهای نوین باتریهای حالت جامد میتوانند انرژی اضافی تولیدشده توسط منابع تجدیدپذیر را ذخیره کرده و در مواقع اوج مصرف مورد استفاده قرار دهند. این سیستمها به مراکز داده کمک میکنند تا وابستگی خود به سوختهای فسیلی را کاهش دهند.
خنککننده: مصرفکننده اصلی انرژی در عملیات هوش مصنوعی
سیستمهای خنککننده بخش قابل توجهی از انرژی مصرفی مراکز داده را به خود اختصاص میدهند. گرمای تولیدشده توسط سیستمهای پردازش پیشرفته (HPC) باید بهطور مؤثری مدیریت شود تا از آسیبهای سختافزاری و کاهش عملکرد جلوگیری شود.
۱. فناوریهای خنککننده مایع:
خنککنندههای مایع بهعنوان جایگزینی کارآمدتر برای روشهای سنتی خنککنندههای هوا مطرح شدهاند. این روش با استفاده از آب یا مایعات خاص برای دفع مستقیم گرما از اجزای سختافزاری، مصرف انرژی را کاهش داده و بهرهوری را افزایش میدهد. مثلاً خنککننده غوطهوری، که در آن کل سرورها در مایعهای غیرهادی غوطهور میشوند، نیاز به سیستمهای تهویه مطبوع را حذف کرده و هزینههای خنککننده را تا ۹۰٪ کاهش میدهد.
۲. سیستمهای خنککننده هوش مصنوعی:
خود هوش مصنوعی میتواند برای بهینهسازی سیستمهای خنککننده به کار گرفته شود. الگوریتمهای یادگیری ماشین میتوانند دما، توزیع بار کاری و عوامل محیطی را در زمان واقعی تحلیل کرده و بهطور دینامیک سیستمهای خنککننده را تنظیم کنند. این روشها تضمین میکنند که خنککننده دقیقاً در مکانهای موردنیاز اعمال شده و اتلاف انرژی به حداقل برسد.
۳. خنککننده طبیعی:
تکنیکهای خنککننده طبیعی، مانند استفاده از هوای آزاد یا آب منابع طبیعی، میتوانند مصرف انرژی سیستمهای خنککننده را بهطور قابل توجهی کاهش دهند. مراکز داده در مناطق سردسیر میتوانند از هوای محیطی برای خنک کردن تجهیزات استفاده کنند، در حالی که تأسیسات ساحلی میتوانند از آب دریا برای دفع گرما بهره ببرند.
مزایای زیستمحیطی راهحلهای پایدار تأمین انرژی و خنککننده
استفاده از راهحلهای پایدار در تأمین انرژی و خنککننده تأثیرات زیستمحیطی گستردهای دارد. این اقدامات با کاهش شدت مصرف انرژی، به مقابله با تغییرات اقلیمی و حفظ منابع طبیعی کمک میکنند.
۱. کاهش انتشار کربن:
انتقال به منابع انرژی تجدیدپذیر و افزایش بهرهوری انرژی میتواند ردپای کربنی عملیاتهای هوش مصنوعی را بهشدت کاهش دهد. برای مثال، مراکز داده مقیاس بزرگ که توسط شرکتهایی مانند گوگل و مایکروسافت اداره میشوند، بهطور فزایندهای با استفاده از انرژی خورشیدی، بادی و آبی تقریباً به صفر خالص انتشار رسیدهاند.
۲. حفظ منابع:
سیستمهای خنککننده کارآمدتر، مصرف آب را کاهش داده و وابستگی به مواد مبرد مضر را کمتر میکنند. بهعنوان نمونه، سیستمهای خنککننده مایع در مقایسه با روشهای سنتی تبخیری، آب کمتری مصرف میکنند و در مناطق کمآب گزینهای پایدارتر محسوب میشوند.
چالشها و فرصتها در اجرای راهحلهای پایدار
در حالی که مزایای بهبود سیستمهای تأمین انرژی و خنککننده واضح است، اجرای این راهحلها با چالشهایی همراه است. هزینههای اولیه بالا، پیچیدگی فنی و نیاز به ارتقای زیرساخت از موانع اصلی هستند. با این حال، این چالشها فرصتهایی برای نوآوری و همکاری بین صنایع ایجاد میکنند.
۱. چالشهای مالی:
سیستمهای پیشرفته خنککننده و ادغام انرژیهای تجدیدپذیر معمولاً به سرمایهگذاری قابل توجهی نیاز دارند. با این حال، این هزینهها در طول زمان از طریق کاهش هزینههای عملیاتی و مشوقهای دولتی جبران میشوند.
۲. پیشرفتهای تکنولوژیکی:
تحقیقات و توسعه در حوزه سختافزارهای کممصرف، مانند پردازندهها و تراشههای هوش مصنوعی با مصرف انرژی پایین، مکمل پیشرفتهای تأمین انرژی و خنککننده هستند. این نوآوریها تقاضای کلی انرژی را کاهش داده و پایداری بیشتری ایجاد میکنند.
۳. سیاستگذاری و همکاری:
سیاستگذاران، رهبران صنعت و پژوهشگران باید برای ایجاد استانداردها و مشوقهای مرتبط با زیرساختهای پایدار هوش مصنوعی همکاری کنند. یارانههای دولتی برای استفاده از انرژیهای تجدیدپذیر و کاهش مالیات مراکز داده سبز میتواند این انتقال را تسریع کند.
آینده زیرساختهای پایدار هوش مصنوعی
آینده پایدار هوش مصنوعی به توانایی ما در متعادل کردن پیشرفت فناوری با مسئولیتپذیری زیستمحیطی بستگی دارد. پیشرفت در سیستمهای تأمین انرژی و خنککننده نقشی اساسی در شکلدهی این آینده ایفا میکند.
فناوریهای نوظهوری مانند رایانش کوانتومی نیز میتوانند امیدی برای کاهش نیازهای انرژی در هوش مصنوعی باشند. کامپیوترهای کوانتومی این پتانسیل را دارند که برخی محاسبات را بهطور نمایی سریعتر از سیستمهای کلاسیک انجام دهند، که منجر به کاهش چشمگیر انرژی موردنیاز برای وظایف پیچیده هوش مصنوعی میشود. با این حال، پذیرش گسترده این فناوریها هنوز در آیندهای دور قرار دارد. بنابراین، بهبود فوری در سیستمهای تأمین انرژی و خنککننده یک اولویت فوری باقی میماند.
