2023 著者: Bryan Walter | [email protected]. 最終更新日: 2023-05-21 22:27
Googleは、データセンターを冷却するプロセスを完全に自動化しました。このアルゴリズムは、DeepMind部門で開発されたニューラルネットワークの作業に基づいて、サーバーの冷却システムを5分ごとに評価し、安定した温度の維持と最大のエネルギー節約の両方の観点から、さらに使用するための最も効果的なパラメーターを予測します。 DeepMind Webサイトのブログ投稿では、2か月の運用で、システムがエネルギー消費量を30％削減できたと報告されています。
高性能サーバーは大量の熱を発生し、特に大規模なIT企業では除去に費用がかかります。サーバー自体に電力を供給するとともに、サーバーの冷却はデータセンターを維持するためのコストの主要部分の1つです。通常、サーバーは、必要に応じて調整される安定した低温を維持することによって冷却されます。
2016年、DeepMindの開発者は、温度を維持するために使用されるエネルギー消費を削減するために機械学習の適用を開始しました。開発されたニューラルネットワークは、最も効果的なパラメータを決定するのに役立ちました。これを使用することで、データセンターのエネルギー消費を40％削減し、エネルギー効率を15％向上させることができました。
これで、データセンターのサーバーを冷却するプロセスが完全に自動化されます。 5分ごとに、システムは冷却システムの状態のスナップショットを取得し、ニューラルネットワークによって分析されます。 2年間にわたって収集されたデータでトレーニングされたニューラルネットワーク自体は、システムの状態を予測し、これに基づいて、温度を維持し、エネルギー消費を最小限に抑えるための最も効果的なパラメーターを決定することができます。追加の安全チェックの後、アルゴリズムは冷却システムを自動的に調整します。
DeepMindの開発者によると、新しい冷却システムを使用して2か月で、電力消費量を30％削減することができました。現在、冷却プロセスは完全に自動化されていますが、オペレーターは安全を確保するために冷却プロセスを監視しています。将来的には、同様のシステムがエネルギー消費量の多い他の分野でも使用できると同社は述べている。
サーバーにサービスを提供する際の効率的なエネルギー消費のために、企業は他のソリューションを考え出します。たとえば、マイクロソフトは最近、海底に864台のサーバーを備えたデータセンターを設置しました。海の水がその中の冷却を担当します。
