Назрява проблем с неутолимата жажда на AI за... вода
Начинът за създаване и ръководство на дейта центрове би трябвало да се промени
Задават се нови европейски регулации за още повече отчетност за операторите на центрове за данни (снимка: CC0 Public Domain; това изображение е генерирано от AI с постпродукция посредством графичен редактор)
Генеративните модели като GPT-4, Midjourney и други сходни провокират паника у мнозина по отношение на капацитета на технологията да преобърне обществото. Но един различен проблем остава отвън радара на вниманието: неутолимата жадност на AI – безусловно. На хоризонта се задават начинания за ограничение на потреблението на вода от центровете за данни.
Обучението на огромен езиков модел като GPT-3 употребява почти 700 000 литра вода. „ ChatGPT би трябвало да „ изпие “ бутилка вода от 500 мл за всеки елементарен диалог с почти 20-50 въпроса и отговора, според от това по кое време и къде е внедрен ChatGPT “, пишат откриватели от Калифорнийския университет Ривърсайд и Тексаския университет Арлингтън. Наскоро те разгласиха просторен разбор, разглеждащ потребността от вода в центровете за данни, където „ живеят “ генеративни AI приложения.
Цифрата в действителност е дребна, съгласно откривателите. Те чакат, че с разпространяването на изкуствения разсъдък и потреблението на вода ще скочи „ до небесата “. Е, в случай че не бъдат подхванати стъпки за справяне с „ водния отпечатък “ на центровете за данни.
Дисекция на водното ползване
Определянето на потреблението на вода у нещо толкоз комплицирано като AI център за данни не е елементарен развой. За да стартират отнякъде, откривателите би трябвало да знаят данни за успеваемостта на потреблението на вода и сила (WUE/PUE) на въпросното оборудване, от кое място добива силата си, по какъв начин охлажда машините си, какви са метеорологичните условия в района, както и какво е количеството нужна сила за образование на езиковия модел. наред с голям брой други индикатори. А пък доставчиците не са склонни да разкриват толкоз сходна информация.
„ Тези компании… разгласяват доста груба информация за своето ползване на вода – или междинната успеваемост на потреблението на вода, или действителното общо ползване на вода, само че не и двете, а и тези цифри нормално са на годишна база “, споделя Шаолей Рен, доцент по електротехника и компютърно инженерство в Калифорнийския университет в Ривърсайд и основен откривател в изследването.
още по темата
В резултат на множеството незнайни откривателите са били принудени да създадат много догатки по отношение на естеството на оборудванията, употребявани за образование на моделите с неестествен разсъдък.
Макар да разчита значително на догатки, Рен твърди, че неговият екип е съумял да приспособява модел, създаден от SPX Cooling Technologies, с цел да оцени количеството вода, употребявано от разнообразни уреди по друго време, като в същото време взема поради метеорологичните условия, употребявайки най-хубавите налични данни. И от това откривателите са съумели да дефинират условията за вода за разнообразни AI модели, в това число LaMDA на Гугъл и GPT-3 на Open AI, при „ рационална степен на акуратност “, по думите на откривателите.
Но за какво е толкоз жаден AI?
Докладът рисува ясна картина за жаждата на AI за прясна вода. Анализаторът на Dell’Oro Group Лукас Беран акцентира, че не AI моделите употребяват водата, а системите за термично ръководство, употребявани за охлаждането на центровете за данни. „ Това не е проблем с AI; това е проблем с ръководството на топлината “, сподели той.
В взаимозависимост от това по какъв начин и къде е построен центърът за данни и дали сървърите са с въздушно или течно изстудяване, количеството употребена вода може да варира доста.
В публикацията откривателите се концентрират върху охладителните кули – форма на изпарителен охладител – тъй като те са „ най-често срещаното решение за изстудяване за центрове за данни “. Когато водата се изпарява, тя извлича топлота от въздуха. Това събитие прави изпарителното изстудяване известно измежду операторите на центрове за данни, защото има наклонност да употребява по-малко сила от различните технологии.
Разбира се, има и други способи за изстудяване. Но всеки от тях има своята „ цена “ и тя най-често е във тип на консумация на повече електрическа енергия от мрежата.
„ Инвестирането в AI напълно естествено ви тласка към технологии за термично ръководство от последващо потомство – значително отнасящи се до непосредствено течно изстудяване и потопяемо изстудяване – с цел да извлечете оптималната продуктивност от своя хардуер, както и да го извършите по най-икономичния метод “, споделя Беран. Въпреки че може да звучи обратно на логиката, технологията за течно и потопяемо изстудяване може фактически да понижи количеството вода, употребявано от центровете за данни, поемайки топлината по-ефективно, изясни той.
Липсата на бистрота спъва проучванията
За да се разбере по-добре въздействието на AI върху потреблението на вода в центъра за данни, е нужна повече бистрота, означават откривателите. „ От решаващо значение е да имаме по-добра видимост в WUE по време на осъществяване и да увеличим прозрачността, като държим разработчиците на AI модели, както и крайните консуматори, осведомени “, пишат те.
Нови евро-регулации
Изследването се появява в миг, който не е инцидентен. Европейската комисия е в развой на обзор на проверките на Директивата за енергийна успеваемост, която – наред с други неща – ще вкара нови условия към всички центрове за данни, като се изключи най-малките. Очаква се тези условия да са в посока детайлно докладване и отчитане на необятен набор от индикатори.
Аргументацията приказва за по-добра бистрота в работата на центровете за данни, която „ е от значително значение за усъвършенстването на тези уреди “. „ Индустрията на центровете за данни е толкоз потайна, че от време на време е мъчно да се получат подобаващите данни за създаване на модели като този “, споделя Рен. „ Бих желал да видя огромните облачни и колокационни хиперскейлъри да играят водеща роля, без да е належащо да бъдат контролирани. Но усещам, че стартира да им изтича времето да създадат това сами, преди да се наложи нормативното контролиране “.
Задават се нови европейски регулации за още повече отчетност за операторите на центрове за данни (снимка: CC0 Public Domain; това изображение е генерирано от AI с постпродукция посредством графичен редактор)
Генеративните модели като GPT-4, Midjourney и други сходни провокират паника у мнозина по отношение на капацитета на технологията да преобърне обществото. Но един различен проблем остава отвън радара на вниманието: неутолимата жадност на AI – безусловно. На хоризонта се задават начинания за ограничение на потреблението на вода от центровете за данни.
Обучението на огромен езиков модел като GPT-3 употребява почти 700 000 литра вода. „ ChatGPT би трябвало да „ изпие “ бутилка вода от 500 мл за всеки елементарен диалог с почти 20-50 въпроса и отговора, според от това по кое време и къде е внедрен ChatGPT “, пишат откриватели от Калифорнийския университет Ривърсайд и Тексаския университет Арлингтън. Наскоро те разгласиха просторен разбор, разглеждащ потребността от вода в центровете за данни, където „ живеят “ генеративни AI приложения.
Цифрата в действителност е дребна, съгласно откривателите. Те чакат, че с разпространяването на изкуствения разсъдък и потреблението на вода ще скочи „ до небесата “. Е, в случай че не бъдат подхванати стъпки за справяне с „ водния отпечатък “ на центровете за данни.
Дисекция на водното ползване
Определянето на потреблението на вода у нещо толкоз комплицирано като AI център за данни не е елементарен развой. За да стартират отнякъде, откривателите би трябвало да знаят данни за успеваемостта на потреблението на вода и сила (WUE/PUE) на въпросното оборудване, от кое място добива силата си, по какъв начин охлажда машините си, какви са метеорологичните условия в района, както и какво е количеството нужна сила за образование на езиковия модел. наред с голям брой други индикатори. А пък доставчиците не са склонни да разкриват толкоз сходна информация.
„ Тези компании… разгласяват доста груба информация за своето ползване на вода – или междинната успеваемост на потреблението на вода, или действителното общо ползване на вода, само че не и двете, а и тези цифри нормално са на годишна база “, споделя Шаолей Рен, доцент по електротехника и компютърно инженерство в Калифорнийския университет в Ривърсайд и основен откривател в изследването.
още по темата
В резултат на множеството незнайни откривателите са били принудени да създадат много догатки по отношение на естеството на оборудванията, употребявани за образование на моделите с неестествен разсъдък.
Макар да разчита значително на догатки, Рен твърди, че неговият екип е съумял да приспособява модел, създаден от SPX Cooling Technologies, с цел да оцени количеството вода, употребявано от разнообразни уреди по друго време, като в същото време взема поради метеорологичните условия, употребявайки най-хубавите налични данни. И от това откривателите са съумели да дефинират условията за вода за разнообразни AI модели, в това число LaMDA на Гугъл и GPT-3 на Open AI, при „ рационална степен на акуратност “, по думите на откривателите.
Но за какво е толкоз жаден AI?
Докладът рисува ясна картина за жаждата на AI за прясна вода. Анализаторът на Dell’Oro Group Лукас Беран акцентира, че не AI моделите употребяват водата, а системите за термично ръководство, употребявани за охлаждането на центровете за данни. „ Това не е проблем с AI; това е проблем с ръководството на топлината “, сподели той.
В взаимозависимост от това по какъв начин и къде е построен центърът за данни и дали сървърите са с въздушно или течно изстудяване, количеството употребена вода може да варира доста.
В публикацията откривателите се концентрират върху охладителните кули – форма на изпарителен охладител – тъй като те са „ най-често срещаното решение за изстудяване за центрове за данни “. Когато водата се изпарява, тя извлича топлота от въздуха. Това събитие прави изпарителното изстудяване известно измежду операторите на центрове за данни, защото има наклонност да употребява по-малко сила от различните технологии.
Разбира се, има и други способи за изстудяване. Но всеки от тях има своята „ цена “ и тя най-често е във тип на консумация на повече електрическа енергия от мрежата.
„ Инвестирането в AI напълно естествено ви тласка към технологии за термично ръководство от последващо потомство – значително отнасящи се до непосредствено течно изстудяване и потопяемо изстудяване – с цел да извлечете оптималната продуктивност от своя хардуер, както и да го извършите по най-икономичния метод “, споделя Беран. Въпреки че може да звучи обратно на логиката, технологията за течно и потопяемо изстудяване може фактически да понижи количеството вода, употребявано от центровете за данни, поемайки топлината по-ефективно, изясни той.
Липсата на бистрота спъва проучванията
За да се разбере по-добре въздействието на AI върху потреблението на вода в центъра за данни, е нужна повече бистрота, означават откривателите. „ От решаващо значение е да имаме по-добра видимост в WUE по време на осъществяване и да увеличим прозрачността, като държим разработчиците на AI модели, както и крайните консуматори, осведомени “, пишат те.
Нови евро-регулации
Изследването се появява в миг, който не е инцидентен. Европейската комисия е в развой на обзор на проверките на Директивата за енергийна успеваемост, която – наред с други неща – ще вкара нови условия към всички центрове за данни, като се изключи най-малките. Очаква се тези условия да са в посока детайлно докладване и отчитане на необятен набор от индикатори.
Аргументацията приказва за по-добра бистрота в работата на центровете за данни, която „ е от значително значение за усъвършенстването на тези уреди “. „ Индустрията на центровете за данни е толкоз потайна, че от време на време е мъчно да се получат подобаващите данни за създаване на модели като този “, споделя Рен. „ Бих желал да видя огромните облачни и колокационни хиперскейлъри да играят водеща роля, без да е належащо да бъдат контролирани. Но усещам, че стартира да им изтича времето да създадат това сами, преди да се наложи нормативното контролиране “.
Източник: technews.bg
КОМЕНТАРИ