Top Tips est une colonne hebdomadaire où nous mettons en avant les tendances du monde technologique et proposons quelques conseils pour explorer ces tendances. Cette semaine, nous allons discuter de la manière dont nous pouvons rendre les data centers plus efficaces sur le plan énergétique.
Qui aurait cru que l’IA pouvait réduire les coûts énergétiques ?
L’IA est partout, et c’est bien mérité. Avec des applications allant de la vie quotidienne à l’informatique, l’IA s’est intégrée dans notre culture. Aujourd’hui, elle peut également jouer un rôle essentiel dans nos data centers !
Comment imaginez-vous l’IA dans un data center ? Pour le rendre plus efficace ou pour offrir des économies d’énergie ? C’est exactement ce à quoi vous penseriez. L’intégration de l’IA dans les data centers est la meilleure solution actuelle en matière de consommation énergétique. La plupart des problèmes rencontrés par les entreprises avec des data centers traditionnels sont résolus lorsqu’elles commencent à utiliser l’IA.
Les data centers à travers le monde consomment des quantités croissantes d’électricité. En 2022, leur consommation a atteint 460 térawattheures, et l’Agence internationale de l’énergie (AIE) prévoit que ce chiffre doublera d’ici quatre ans. D’ici 2026, les data centers pourraient consommer 1 000 térawattheures par an, un chiffre comparable à la consommation électrique du Japon, qui compte 125 millions d’habitants, selon l’AIE.
Il existe plusieurs façons de rendre les data centers plus efficaces sur le plan énergétique. Explorons-les ici.
1. Gestion des charges de travail
Ce que l’IA fait de mieux, c’est optimiser les processus. Pourquoi ne pas l’utiliser pour optimiser les data centers ?
Avec l’aide de l’IA, les opérations des data centers peuvent être optimisées en utilisant des données opérationnelles. Les ressources peuvent être allouées de manière à réduire les temps d’arrêt et à minimiser le gaspillage d’énergie. L’IA analyse les tâches énergivores et routinières, utilisant dynamiquement l’énergie en fonction des processus.
Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a déclaré que le traitement des données basé sur l’IA et les modèles de langage de grande taille (LLM) peuvent améliorer les performances de manière significative, atteignant jusqu’à 50 fois la vitesse de traitement des systèmes basés sur des CPU. Cette avancée signifie qu’une centaine de systèmes basés sur des GPU pourraient remplacer des dizaines de milliers de serveurs basés sur des CPU, entraînant une réduction de l’espace serveur, des coûts énergétiques plus bas, des frais de licence de logiciels basés sur des cœurs diminués, et une gestion simplifiée.
Il existe de nombreux autres processus qui aident à un fonctionnement efficace d’un data center. Un de ces processus est le maintien de la température de l’ensemble du système. Pourquoi, demandez-vous ? Les data centers génèrent beaucoup de chaleur en raison des charges de travail qu’ils gèrent, surtout depuis l’avènement de l’IA, qui augmente la charge sur le data center. Sans un système de refroidissement adéquat, le data center risque de mal fonctionner et de connaître des temps d’arrêt. Ici, l’IA peut aider à maintenir le data center au frais en analysant le système et en utilisant efficacement l’énergie pour contrôler et refroidir la température.
Selon un livre blanc publié par Siemens, dans les grands data centers, 20 % à 30 % des serveurs sont généralement inutilisés ou obsolètes, mais consomment toujours de l’électricité. L’IA exploite les données en temps réel pour créer des algorithmes qui prédisent le niveau de refroidissement optimal nécessaire pour maintenir la température souhaitée.
2. Analyse prédictive
Un autre domaine où l’IA est d’une grande aide est l’analyse des données. À mesure que les data centers deviennent plus complexes, il est de plus en plus nécessaire d’analyser les données historiques pour prédire des facteurs tels que la charge de travail et la température. Un aspect intéressant de ces systèmes est qu’ils s’améliorent avec le temps, et à mesure que l’IA progresse, ils peuvent analyser plus de données et prédire avec plus de précision.
Huawei a utilisé l’apprentissage automatique pour créer sa solution de gestion thermique intelligente iCooling, visant à réduire la consommation d’énergie dans les infrastructures des data centers. Dans le data center cloud de Huawei à Langfang, en Chine, la mise en œuvre de iCooling a permis de réaliser une réduction de 8 % de l’efficacité de la consommation d’énergie, entraînant des économies significatives sur les coûts annuels d’électricité.
De même, dans un data center de China Mobile à Ningxia, l’introduction de la technologie iCooling a diminué la consommation totale d’énergie de 3,2 %, permettant d’économiser plus de 400 000 kWh d’électricité par an. Huawei rapporte qu’à mesure que les charges de travail des data centers augmentent et que les capacités d’apprentissage de l’IA s’améliorent, iCooling pourrait économiser jusqu’à 6 millions de kWh d’électricité chaque année, ce qui équivaut à une réduction d’environ trois millions de kilogrammes d’émissions de dioxyde de carbone.
Un dernier mot
Ce que l’IA fait de mieux, c’est nous décharger d’une partie du travail. Elle fait de même pour les data centers tout en réduisant les coûts énergétiques.
L’IA révolutionne tous les aspects des entreprises, y compris les data centers. Comme nous l’avons discuté dans ce blog, l’optimisation des charges de travail et l’utilisation de l’analyse prédictive permettent d’économiser de manière significative de l’énergie. Connaissant les avantages, de plus en plus d’entreprises intègrent l’IA dans leurs data centers. Il est temps pour vous de faire de même !
Source :Top tips: Can AI slash data center energy costs? rédigé par : Alsherin
