Все новости

Hewlett Packard и NREL исследуют возможности AI для роста энергоэффективности дата-центров

В рамках проекта используются 16 Тб исторических данных за пять лет, которые накопили в результате работы датчиков двух суперкомпьютеров

ТАСС, 19 ноября. Hewlett Packard Enterprise (HPE) и Национальная лаборатория по исследованию возобновляемых источников энергии (NREL) при Министерстве энергетики США займутся исследованиями в области AI для повышения энергоэффективности и отказоустойчивости центров обработки данных. Об этом сообщается на сайте компании.

Проект, получивший название AI Ops, возник в результате научной деятельности экспертов Hewlett Packard в рамках программы PathForward, реализуемой совместно с Министерством энергетики США. В рамках запланированного сотрудничества исследователи займутся разработкой цифровых решений на базе машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI), призванных оптимизировать работу дата-центров.

В рамках проекта используются 16 Тб исторических данных за пять лет, которые были накоплены в результате работы датчиков двух суперкомпьютеров, принадлежащих NREL - Peregrine и Eagle. На основе сформированной базы данных исследователи уже начали проводить обучение ML-моделей методом обнаружения аномалий с целью своевременного прогнозирования и предотвращения проблем.

Инициатива также охватывает работу с данными о потреблении воды и энергии в дата-центрах США, которое, как ожидается, к 2020 году достигнет 790 млрд л и 73 млрд кВт⋅ч соответственно. Исследования будут сфокусированы на мониторинге энергопотребления для оптимизации работы дата-центров за счет управления такими показателями, как эффективность использования энергии (power use efficiency, PUE), воды (water use efficiency, WUE) и углерода (carbon use efficiency, CUE).

Первые результаты, полученные с помощью AI-моделей продемонстрировали уровень их качества - ученым удалось предсказать или идентифицировать реальные события, имевшие место в центрах обработки данных NREL, используя данные за предшествующий временной период.

Теги