İnqrid Fadelli tərəfindən , Phys.org

redaktə edən: Gaby Clark , rəy verən: Robert Egan

 Redaktorların qeydləri

 GIST

Tercih edilən mənbə kimi əlavə edin

Kredit: Pixabay/CC0 İctimai Sahə

Süni intellekt (Sİ) sistemlərinin sürətli inkişafı və geniş yayılması elektrik enerjisi istehlakı üçün yeni çətinliklər yaradır. Bunun səbəbi, əksər Sİ sistemlərinin böyük həcmdə məlumatları saxlayan və emal edən bir neçə hesablama serverinə ev sahibliyi edən məlumat mərkəzlərinə əsaslanmasıdır.

Məlumat mərkəzləri xeyli miqdarda elektrik enerjisi tələb edir ki, bu da provayderlərin ətraf coğrafi bölgələrdə əlverişli və sabit enerji təchizatı təklif etməsini çətinləşdirir. Bu artan enerji tələbatını ödəmək üçün təklif olunan həllərin əksəriyyəti yeni infrastruktura və ya əlavə enerji saxlama sistemlərinə əsaslanır ki, bunlar da çox vaxt baha başa gəlir və geniş miqyasda sürətlə tətbiqi çətindir.

Emerald AI-dakı tədqiqatçılar və mühəndislər, NVIDIA Corporation, Oracle, Salt River Project (SRP) və Elektrik Enerjisi Tədqiqat İnstitutu (EPRI) ilə əməkdaşlıq edərək, bu yaxınlarda məlumat mərkəzlərini dəyərli “çevik” resurslar kimi qəbul etməklə elektrik şəbəkəsini sabitləşdirmək üçün yeni bir proqram təminatına əsaslanan yanaşma təqdim etdilər. Nature Energy jurnalında dərc olunmuş bir məqalədə qeyd olunan bu yanaşma , elektrik şəbəkəsi siqnallarına cavab olaraq süni intellekt məlumat mərkəzlərinin enerji istifadəsini tənzimləməyi nəzərdə tutur.

“Məqaləmiz elektrik enerjisi şəbəkəsi ilə hazırda şəbəkə bağlantısında çoxillik gecikmələrlə üzləşən irimiqyaslı süni intellekt məlumat mərkəzlərinin sürətlə artan enerji tələbatı arasında artan gərginlikdən irəli gəlirdi”, – deyə Emerald AI-nin baş elmi işçisi və məqalənin həmmüəllifi Ayşe Coşkun bildirib. “Süni intellekt tutumunu genişləndirmək üçün əlavə enerji istehsalı və ya ötürülməsi kimi yeni şəbəkə infrastrukturuna etibar etmək əvəzinə, işimiz məlumat mərkəzlərinin özlərinin çevik, şəbəkəyə uyğun yüklər kimi necə işləyə biləcəyini araşdırır.”Enerji azalması hadisəsi zamanı platformanın simulyatorunun güc proqnozu və ölçülmüş güc. Mənbə: Nature Energy (2025). DOI: 10.1038/s41560-025-01927-1

Şəbəkə siqnallarına cavab olaraq enerji istehlakının tənzimlənməsi

Coskun və həmkarları tərəfindən aparılan son tədqiqatın əsas məqsədi GPU-larda işləyən süni intellekt sistemlərinin məlumat mərkəzlərinin performans müqavilələrini pozmadan mövcud enerjidən səmərəli istifadəyə imkan verən çevik şəbəkə resurslarına çevrilə biləcəyini nümayiş etdirmək idi. Bu ideyanı sınaqdan keçirmək üçün tədqiqatçılar Emerald AI-də hazırlanmış proqram təminatı idarəetmə çərçivəsi olan Emerald Conductor-dan istifadə etdilər.

Coskun izah etdi ki, “Bu çərçivə, tətbiq performansı və xidmət səviyyəli razılaşmalara (SLA) cavab verərkən şəbəkə siqnallarına cavab olaraq məlumat mərkəzinin enerji istehlakını ağıllı şəkildə tənzimləyir.” “Müxtəlif süni intellekt iş yükləri arasında güc-performans kompromislərini təhlil etməklə, sistem kiçik düzəlişlərə dözə bilən işləri seçici şəkildə modulyasiya edir; məsələn, kiçik yavaşlamaları idarə edə bilən “çevik” işlərin gücünü azaldır.”

Komanda son tədqiqatlarının bir hissəsi olaraq, təklif etdikləri yanaşmanı Feniksdəki məlumat mərkəzində yerləşən süni intellekt alqoritmləri ilə işləyən 256 qrafik prosessordan ibarət real klaster üzərində nümayiş etdirdi. Nəticələr çox ümidverici idi, çünki strategiyaları elektrik enerjisinə tələbatın pik dövrlərində enerji istehlakını əhəmiyyətli dərəcədə azaltdı.Şəbəkə ilə interaktiv süni intellekt məlumat mərkəzinin proqram təminatı idarəetmə təbəqəsi vasitəsilə necə işlədiyini göstərən şəkil, nəticə rəqəmi isə GPU klaster güc modulyasiyasını göstərir. Müəllif: Colangelo və başqaları.

Xüsusilə, onlar elektrik şəbəkəsinin əhəmiyyətli dərəcədə gərginlik altında olduğu 3 saatlıq dövrdə enerji istifadəsində 25% azalma olduğunu bildiriblər. Bütün bunlar istifadəçilərə minimal təsir göstərərək əldə edilib ki, bu da mahiyyət etibarilə süni intellekt sistemlərinin yaxşı performans göstərdiyini və tapşırıqları həm düzgün, həm də vaxtında yerinə yetirə bildiyini göstərir.

Süni intellekt inkişafını dəstəkləyərkən davamlılığı artırmaq

Coskun və həmkarları real həyatda elektrik şəbəkələrini sabitləşdirmək üçün süni intellekt məlumat mərkəzlərindən istifadənin potensialını nümayiş etdirən ilk şəxslər oldular. Onların işi göstərir ki, şəbəkə siqnallarına cavab olaraq süni intellekt tapşırıqlarının ağıllı və çevik planlaşdırılması, süni intellekt əsaslı xidmət və platformaların keyfiyyətini qoruyarkən, şəbəkədə pik istehlak vaxtlarında enerji istifadəsini azalda bilər.

Coskun bildirib ki, “Bizim işimiz məlumat mərkəzi tələblərinə cavab konsepsiyasını simulyasiyalardan və kiçik miqyaslı prototiplərdən əməliyyat reallığına çevirir. Praktik olaraq, bu, süni intellekt məlumat mərkəzlərinin şəbəkəyə daha tez qoşulması, mövcud tutumdan daha səmərəli istifadə etməsi və şəbəkənin etibarlılığını fəal şəkildə dəstəkləməsi üçün zəmin yaradır.”

Gələcəkdə bu son tədqiqat enerji resurslarını daha yaxşı idarə etmək üçün süni intellekt imkanlarından istifadə edən əlavə strategiyaların hazırlanmasına ilham verə bilər. Bu arada, tədqiqatçılar yanaşmalarını təkmilləşdirmək və onu digər məlumat mərkəzlərində sınaqdan keçirmək üzərində işləyirlər və məqsəd sonda onu geniş miqyasda tətbiq etməkdir.

Coskun əlavə edib ki, “Biz bu işi ardıcıl nümayişlər və yerləşdirmələr, GPU platformaları ilə daha dərin inteqrasiya və sənaye və şəbəkə maraqlı tərəfləri ilə davamlı əməkdaşlıq vasitəsilə genişləndiririk”.

“Oracle, NVIDIA, enerji şirkətləri, ISO və EPRI-nin DCFlex proqramı kimi tərəfdaşlarla aparılan hazırkı səylər bu imkanları real şəbəkə şəraitində təsdiqləməyi və miqyaslandırmağı hədəfləyir. Uzunmüddətli perspektivdə biz birdən çox real dünya məlumat mərkəzlərində əlaqələndirilmiş, şəbəkəyə əsaslanan əməliyyatları araşdırırıq.”

Müəllifimiz İnqrid Fadelli tərəfindən sizin üçün yazılmış, Qeb Klark tərəfindən redaktə edilmiş və Robert İqan tərəfindən faktlar yoxlanılmış və nəzərdən keçirilmiş bu məqalə diqqətli insan əməyinin nəticəsidir. Müstəqil elmi jurnalistikanı yaşatmaq üçün sizin kimi oxuculara güvənirik. Əgər bu reportaj sizin üçün vacibdirsə, xahiş edirik ianə etməyi (xüsusilə aylıq) nəzərdən keçirin. Təşəkkür olaraq reklamsız hesab əldə edəcəksiniz .

Əlavə məlumat: Philip Colangelo və digərləri, Süni intellekt məlumat mərkəzləri şəbəkə-interaktiv aktivlər kimi, Nature Energy (2025). DOI: 10.1038/s41560-025-01927-1 .

Jurnal məlumatı: Nature Energy 

© 2026 Science X Network