Der rasante Fortschritt von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) verändert die Rechenzentrumslandschaft grundlegend. Sektoren wie das Gesundheitswesen, das Finanzwesen, die Fertigung und das Transportwesen beginnen, ausgefeilte Vorhersagealgorithmen zu nutzen. Da KI-Modelle immer ausgereifter werden und Unternehmen bestrebt sind, wachsende Datensätze zu verarbeiten, müssen Rechenzentren schnell skaliert werden, um immer komplexere Arbeitsabläufe zu unterstützen.
Rechenzentren benötigen aufgrund der enormen Rechenleistung, die für einen effizienten Betrieb erforderlich ist, große Mengen an Strom. Einige Führungskräfte haben insbesondere Bedenken hinsichtlich des hohen Energieverbrauchs von KI-Workloads geäußert und Bedenken hinsichtlich der Auswirkungen auf die Umwelt angeführt. Viele Experten gehen jedoch davon aus, dass diese Befürchtungen übertrieben sein könnten, und Schätzungen gehen davon aus, dass die Arbeitsbelastung durch KI nur einen Bruchteil davon ausmacht 15 % bis 20 % der Rechenzentrumskapazität bis 2028.
Tatsächlich können technologische Fortschritte – einschließlich KI – das Energiemanagement von Rechenzentren erheblich verbessern, indem sie Abläufe rationalisieren, Kühltechnologien verfeinern und erneuerbare Energiequellen in den Rechenzentrumsbetrieb integrieren.
Optimierung des Energiemanagements
Da Rechenzentren den Betrieb skalieren, um der wachsenden Nachfrage von Organisationen aus allen Branchen gerecht zu werden, müssen Führungskräfte neue Wege finden, um den Betrieb von Rechenzentren zu rationalisieren und ihre Auswirkungen auf die Umwelt zu verringern.
Kühltechnologien
Ein bemerkenswerter Fortschritt ist die Umstellung von herkömmlichen Luftkühlungssystemen auf energieeffizientere Flüssigkeitskühlungslösungen. Die Kühlung ist in Rechenzentren von entscheidender Bedeutung, um eine Überhitzung der Server zu verhindern. Die herkömmliche luftbasierte Kühlung ist jedoch dafür bekannt, dass sie erhebliche Auswirkungen auf den Stromverbrauch von Rechenzentren hat und oft quick die Hälfte des Gesamtenergieverbrauchs einer Einrichtung ausmacht. Neue Flüssigkeitskühlungstechnologien können die Wärme effizienter von Rechenzentrumskomponenten ableiten und so den für die Kühlfunktion erforderlichen Energieverbrauch erheblich reduzieren.
KI-Überwachung
KI kann auch den Rechenzentrumsbetrieb verbessern, indem sie Hunderte oder Tausende von IoT-Sensorgeräten in allen Bereichen analysiert und diese in Echtzeit-Einblicke, Möglichkeiten zur Anlagen- und/oder IT-Optimierung sowie allgemeines Risikomanagement und -vermeidung korreliert. Beispielsweise kann KI den Wartungsbedarf vorhersagen, bevor er entsteht, und so unnötige Ausfallzeiten verhindern.
Zukünftige und fortschrittlichere KI-Modelle werden in der Lage sein, die Kühlung oder Stromverteilung automatisch auf der Grundlage des Echtzeitbetriebs des Rechenzentrums anzupassen und so unnötige Energieverschwendung, Risiken usw. zu vermeiden. Kontinuierliche Optimierung durch KI-gesteuerte Energiemanagementsoftware ermöglicht es Rechenzentren, die Effizienz zu verbessern , Risiken und Verschwendung reduzieren und Betriebsabläufe an Umweltzielen ausrichten.
Good-Grids und Microgrids
Um den Energiebedarf effektiv zu verwalten, setzen Rechenzentren zunehmend auf Good-Grid-Technologien und setzen Mikronetze ein. Good-Grid-Technologien erleichtern die Echtzeitkommunikation und -steuerung zwischen Energieversorgern und Verbrauchern und erhöhen so die Zuverlässigkeit und Effizienz der Energieverteilung. Mikronetze hingegen sind lokalisierte Energiesysteme, die unabhängig oder in Verbindung mit dem Hauptstromnetz betrieben werden können. Zusammen ermöglichen sie eine bessere Verwaltung verteilter Energieressourcen wie Sonne und Wind, verringern den Druck auf das primäre Stromnetz und erhöhen die Energieresilienz.
Integration erneuerbarer Energiequellen
KI kann auch dazu beitragen, die Standortauswahl für Projekte im Bereich erneuerbare Energien zu optimieren und diese erneuerbaren Energiequellen in den Rechenzentrumsbetrieb zu integrieren. Durch die Analyse umfangreicher Datensätze identifiziert KI den optimalen Standort für Installationen, prognostiziert die Energieproduktion und erleichtert die nahtlose Integration intermittierender Quellen wie Wind- und Solarenergie in das Netz. Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Skalierbarkeit von Initiativen für erneuerbare Energien, sondern ermöglicht es Rechenzentren auch, Leistungsanforderungen zu erfüllen und gleichzeitig ihren CO2-Fußabdruck zu reduzieren.
Förderung von Innovationen und Verbesserung der Energieeffizienz
Da KI den Rechenzentrumsbetrieb weiterhin verändert, stellen die wachsende Nachfrage nach Hochleistungsrechnen und der zunehmende Datenverkehr durch digitale Dienste und Cloud Computing sowohl Herausforderungen als auch Chancen dar. Während die Notwendigkeit einer skalierbareren Infrastruktur zur Unterstützung KI-gesteuerter Anwendungen von manchen als problematisch angesehen werden magazine, öffnet sie auch die Tür für Innovation und betriebliche Effizienz. KI-gesteuerte autonome Systeme können Routineaufgaben rationalisieren, manuelle Kontrollen reduzieren und die Produktivität steigern, während sie gleichzeitig die Grenzen des Infrastrukturdesigns verschieben.
Entscheidend ist, dass es bei dieser Entwicklung nicht nur um die Verwaltung des Energieverbrauchs geht, sondern auch darum, KI zu nutzen, um Ressourcen zu optimieren, die Nachhaltigkeit zu verbessern und effizientere Rechenzentren zu bauen. Die Zukunft von Rechenzentren wird durch ihre Fähigkeit bestimmt, sich an die Bedürfnisse der KI anzupassen und sowohl den technologischen Fortschritt als auch die Verantwortung für die Umwelt voranzutreiben.
Über den Autor
Joe Reele ist Vizepräsident, Answer Architects bei Schneider Electricalverantwortlich für die Zusammenführung der gesamten Produkt- und Dienstleistungspalette des Unternehmens, um Komplettlösungen für seine Kunden bereitzustellen. Joe verfügt über mehr als 22 Jahre Erfahrung in den Bereichen strategische Planung, Geschäftsentwicklung, Betriebsmanagement und Systementwicklungsstrategien. Er begann seine Karriere beim Nuklearprogramm der US-Luftwaffe und leitete anschließend eines der weltweit größten Finanzrechenzentrumsportfolios. Joe verfügt über ausgeprägte technische und geschäftliche Führungsqualitäten und verfügt über die nachgewiesene Fähigkeit, die Geschäftsanforderungen einer Organisation zu analysieren, Mängel und potenzielle Chancen zu identifizieren und revolutionary Lösungen zu entwickeln, um die Geschäftsziele des Kunden zu erreichen.
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