谷歌近日表示，一些數(shù)據(jù)中心的冷卻系統(tǒng)已經(jīng)交給 AI 算法來控制。
在過去幾年中，谷歌一直在測(cè)試一種算法，讓計(jì)算機(jī)自我學(xué)習(xí)如何最好地對(duì)冷卻系統(tǒng)做出調(diào)整，以達(dá)到降低功耗的目的。該 AI 系統(tǒng)之前就曾向數(shù)據(jù)中心管理員提出過一些降低冷卻功耗的建議方案，再由管理員來決定是否采納，事實(shí)證明這些方案能使功耗降低 40%。
谷歌表示，一些數(shù)據(jù)中心冷卻系統(tǒng)的控制權(quán)已經(jīng)交到這些算法的手上，這些算法可以在無人為干預(yù)的條件下進(jìn)行自主工作。
“就我們所知，這是全世界范圍內(nèi)第一次如此大規(guī)模部署工業(yè)自動(dòng)控制系統(tǒng)”人工智能公司 DeepMind 的聯(lián)合創(chuàng)始人兼應(yīng)用 AI 負(fù)責(zé)人 Mustafa Suleyman 說道。
(圖片來源：麻省理工科技評(píng)論)
這展示了人工智能管理基礎(chǔ)設(shè)施的潛力，以及先進(jìn)的 AI 系統(tǒng)可以如何與人類合作。在這一項(xiàng)目中，雖然算法可以獨(dú)立地運(yùn)作，但還是有管理人員進(jìn)行監(jiān)督，并在認(rèn)為可能出現(xiàn)危險(xiǎn)的情況下進(jìn)行人為干預(yù)。
此次采用的算法運(yùn)用了強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，通過不斷試錯(cuò)來達(dá)到學(xué)習(xí)的目的。同樣利用了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的，還有此前在圍棋比賽中擊敗了頂級(jí)人類棋手的 AlphaGo。
在項(xiàng)目中，DeepMind 將谷歌數(shù)據(jù)中心收集的大量相關(guān)信息輸入給算法，讓其自行進(jìn)行學(xué)習(xí)并最終確定哪種冷卻配置能夠減少能源消耗。谷歌數(shù)據(jù)中心副總裁 Joe Kava 表示，該項(xiàng)目將可以節(jié)省數(shù)百萬美元的能源消耗，并能幫助公司降低碳排放量。
Kava 說，管理人員一直都更信任他們之前使用的系統(tǒng)，對(duì) AI 系統(tǒng)控制冷卻系統(tǒng)還是有些擔(dān)心。因此他們?yōu)樾孪到y(tǒng)設(shè)置了一些安全措施，以防止 AI 系統(tǒng)對(duì)整個(gè)冷卻工作產(chǎn)生任何不利影響。此外還有一位數(shù)據(jù)中心經(jīng)理可以隨時(shí)觀察系統(tǒng)的運(yùn)行情況，及時(shí)了解 AI 對(duì)系統(tǒng)做出的調(diào)整指令，并在認(rèn)為 AI 做出了不當(dāng)?shù)呐e措時(shí)進(jìn)行人為干預(yù)。
最近幾年來，數(shù)據(jù)中心的能源消耗已成為科技行業(yè)中一個(gè)亟待解決的問題。美國(guó)能源部勞倫斯·伯克利國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的研究人員在 2016 年做的一份報(bào)告指出，2014 年美國(guó)所有數(shù)據(jù)中心的總耗電量約為 700 億千瓦時(shí)，約占全國(guó)用電量的 1.8%。
不過，近年來在提高能源效率上的努力已經(jīng)有了顯著的成效。根據(jù)這份報(bào)告中的數(shù)據(jù)，因效率提升而節(jié)約的能源幾乎抵消了由于數(shù)據(jù)中心數(shù)量增加而造成的能源消耗的增加。不過，報(bào)告預(yù)計(jì)到 2020 年，全美數(shù)據(jù)中心的總能源消耗量將達(dá)到約 730 億千瓦時(shí)。
數(shù)據(jù)中心能源使用方面的一位頂級(jí)專家 Jonathan Koomey 說：“機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際運(yùn)用是一項(xiàng)重要的發(fā)展，但在數(shù)據(jù)中心的總能源消耗中，制冷系統(tǒng)消耗的只占一小部分，大約只有 10%。”
Koomey 認(rèn)為，利用機(jī)器學(xué)習(xí)來降低計(jì)算機(jī)芯片的耗能會(huì)有更重大的意義，芯片才是整個(gè)數(shù)據(jù)中心最耗能的部分，他說：“我更希望看到谷歌和其他大公司應(yīng)用這些工具去優(yōu)化在計(jì)算上的用的負(fù)荷，在計(jì)算方面的節(jié)能潛力要比冷卻多數(shù)十倍。”
轉(zhuǎn)型的最終目的 -提質(zhì)降本增效
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