CarbonClipper: Решение для управления нагрузкой с учетом выбросов углерода

Центры обработки данных готовятся стать одними из крупнейших потребителей электроэнергии в мире. Если не произойдет значительных изменений, к 2030 году они будут потреблять от 10% до 20% электроэнергии, используемой в США. Этот взрывной спрос на энергию обусловлен увеличением вычислительной нагрузки, особенно для новых приложений искусственного интеллекта. Однако такой рост приносит тяжелые экологические последствия, в частности, вызов в снижении выбросов углерода в условиях глобальных инициатив по борьбе с изменением климата. Исследователи ищут творческие подходы к управлению операциями центра обработки данных, чтобы рост не привел к экологической цене.

Оптимизация управления нагрузкой

Проблема связана с вариабельностью уровня выбросов углерода при использовании возобновляемой энергии. Это создает сложную задачу, так как центры обработки данных должны адаптировать управление нагрузкой для оптимизации периодов с относительно низкой углеродной интенсивностью. При этом необходимо учитывать ограничения, такие как сроки выполнения вычислительных задач и связанные с этим расходы на перемещение нагрузки между различными географическими местоположениями.

CarbonClipper: новый подход

Ученые из Университета Массачусетса в Амхерсте и Калифорнийского института технологии представили новую технику, CarbonClipper, которая представляет собой алгоритм с машинным обучением, разработанный для управления нагрузкой с учетом выбросов углерода в глобальной сети центров обработки данных. Наш подход использует прогнозы, такие как уровень углеродной интенсивности, для оптимального распределения и планирования вычислительных задач при перемещении нагрузки и соблюдении сроков выполнения задач.

Практическая польза

CarbonClipper – конкурентоспособный онлайн-алгоритм, использующий прогнозы машинного обучения для оптимизации нагрузки с учетом выбросов углерода. Этот алгоритм стратегически перемещает нагрузку в пространстве и времени с учетом доступности низкоуглеродной энергии в центрах обработки данных, обеспечивая снижение выбросов углерода без увеличения сроков выполнения задач.

Результаты и перспективы

CarbonClipper продемонстрировал улучшение производительности по сравнению с существующими методами не менее чем на 32%, а снижение выбросов углерода составило 88,7% по сравнению с алгоритмом, не учитывающим выбросы углерода. Эти результаты получены в ходе обширных симуляций на реальных тестовых площадках для оценки эффективности CarbonClipper.

Заключение

CarbonClipper представляет собой решение для управления нагрузкой с учетом выбросов углерода, обеспечивая снижение выбросов при сохранении эффективности и эффективности в операциях центра обработки данных. Этот подход обладает большим потенциалом для широкого применения в отрасли и является значительным шагом в области устойчивого вычислительного обеспечения.

Подробнее о работе исследователей можно узнать в их статье.

Не забудьте следить за нашими обновлениями в социальных сетях и присоединиться к нашему каналу.

Присоединяйтесь к нашему сообществу, чтобы быть в курсе последних новостей в области искусственного интеллекта.

Не упустите возможность присоединиться к нашему сообществу в Reddit.

Узнайте о предстоящих вебинарах по искусственному интеллекту.

Используйте ИИ для улучшения вашего бизнеса и оставайтесь на шаг впереди конкурентов!

Если вам нужна помощь во внедрении ИИ, обращайтесь к нам.

Попробуйте ИИ ассистент в продажах, который поможет вам автоматизировать процессы и улучшить эффективность вашего бизнеса.

Узнайте, как ИИ может изменить ваш бизнес с решениями от Flycode.ru.