DeepMind看到了數(shù)據(jù)中心冷卻系統(tǒng)的有希望的AI結(jié)果

回到三月份，3M發(fā)布了關(guān)于數(shù)據(jù)的演示文稿，提醒我們不會有任何類似數(shù)據(jù)放緩的問題，然后提出問題，好吧，那么我們?nèi)绾瓮滔逻@個問題，同時設(shè)想一個可持續(xù)的未來?鏈接：數(shù)據(jù)中心及其為保持正常運行而構(gòu)成的挑戰(zhàn)，更加環(huán)保。

演講提出了一個引人深思的想法。“人類歷史上最近兩年創(chuàng)造的數(shù)據(jù)比以往任何時候都多。”

我們不只是談?wù)撟诤凶永锏目蓯鄣呢埢蚰Ｐ偷恼f唱歌手，所以停放它。我們正在談?wù)撌中g(shù)中的數(shù)據(jù)，影響農(nóng)民作物的每日數(shù)量變化，交通支持，各種危機(jī)警告。該數(shù)據(jù)中心是我們溝通的能力是至關(guān)重要的。

美國的美國數(shù)據(jù)中心消耗的能源水平令人不知所措。

“存儲，移動，處理和分析數(shù)據(jù)都需要能量。很多。大型數(shù)據(jù)中心的處理器嗡嗡作響的能量與大型發(fā)電站提供的能量相同，可達(dá)1000兆瓦或更多。為了防止服務(wù)器和周圍建筑物過熱，需要大量精力，“正如YaleEnvironment360所說的那樣。

3M的報告指出，數(shù)據(jù)中心38%的電力需求只是為了冷卻電子產(chǎn)品。

在DeepMind，他們一直致力于冷卻解決方案。DeepMind博客稱，“在DeepMind和Google，我們相信，如果我們能夠?qū)I用作發(fā)現(xiàn)新知識的工具，那么解決方案將更容易實現(xiàn)。” 通過這項任務(wù)，他們一直在研究AI如何介入以管理數(shù)據(jù)中心冷卻。

他們讓AI學(xué)習(xí)如何調(diào)整冷卻系統(tǒng)以降低功耗。數(shù)據(jù)中心的能耗因此下降。

他們系統(tǒng)成功的背后是來自數(shù)據(jù)中心運營商的反饋，他們的愿望清單上有一些東西：數(shù)據(jù)中心冷卻需要太多的操作員努力和監(jiān)督讓他們詢問是否可以在沒有那么多手動實施的情況下完成任何工作并仍然實現(xiàn)節(jié)能?

消息是，谷歌正在使用自學(xué)算法來管理其基礎(chǔ)設(shè)施的一部分。

Google數(shù)據(jù)中心工程師Amanda Gasparik，DeepMind后兩者Chris Gamble和Jim Gao撰寫了有關(guān)DeepMind博客自主數(shù)據(jù)中心冷卻工作的文章。實際上，這種努力已經(jīng)開始了一段時間。

麻省理工學(xué)院技術(shù)評論提供了一些歷史：“在過去的幾年里，谷歌一直在測試一種算法，該算法可以學(xué)習(xí)如何最好地調(diào)整冷卻系統(tǒng) - 風(fēng)扇，通風(fēng)和其他設(shè)備 - 以降低功耗。該系統(tǒng)之前提出了建議數(shù)據(jù)中心經(jīng)理決定是否實施這些技術(shù)，從而在這些冷卻系統(tǒng)中節(jié)省約40%的能源。“

那些是“人為實施”的建議。

消息是2016年的系統(tǒng)是另一個層次。當(dāng)時，目標(biāo)是根本性的，為(1)節(jié)能和(2)減少二氧化碳排放提供支持。

現(xiàn)在是2018年的轉(zhuǎn)折：他們宣布“我們的AI系統(tǒng)直接控制數(shù)據(jù)中心冷卻。”

現(xiàn)在處于“多個”Google數(shù)據(jù)中心。該系統(tǒng)僅在幾個月內(nèi)就已存在，但博客聲稱該系統(tǒng)已經(jīng)實現(xiàn)了約30%的節(jié)能 - 并且預(yù)計會有進(jìn)一步的改進(jìn)。

為什么他們期待進(jìn)一步的改進(jìn)?記住，這是人工智能。“這是因為隨著時間的推移，這些系統(tǒng)會隨著更多數(shù)據(jù)而變得更好，”AI可以走路。谷歌數(shù)據(jù)中心運營商之一丹·富恩芬格在博客中表示，“規(guī)則不會隨著時間的推移而變得更好，但人工智能確實如此。”

那是什么意思?“人工智能控制系統(tǒng)正在尋找更多新穎的管理冷卻方式，甚至讓數(shù)據(jù)中心運營商感到驚訝。” Fuefinnger指出，他看到人工智能“學(xué)會利用冬季條件，產(chǎn)生比普通水更冷的水，這減少了數(shù)據(jù)中心內(nèi)冷卻所需的能量。”

威爾將報道一支樂觀的球隊。“DeepMind提供從谷歌數(shù)據(jù)中心收集的新算法信息，讓它確定哪些冷卻配置可以減少能源消耗。該項目可以產(chǎn)生數(shù)百萬美元的節(jié)能，并可能幫助公司降低碳排放，副總裁喬卡瓦說。谷歌數(shù)據(jù)中心。“ 盡管如此，有些人可能會覺得將數(shù)據(jù)中心及其所有關(guān)鍵任務(wù)預(yù)期放在算法手中是一件很大的事。

根本沒有人的因素?是的，有一個人類玩家。博客作者表示他們的數(shù)據(jù)中心操作員“始終處于控制狀態(tài)，可以隨時選擇退出AI控制模式。在這些情況下，控制系統(tǒng)將無縫地從AI控制轉(zhuǎn)移到現(xiàn)場規(guī)則和啟發(fā)式定義自動化今天的行業(yè)。“ 簡而言之，人類覆蓋總是可用的 - 并且旨在取代任何AI動作。

他們的系統(tǒng)如何運作?

“每隔五分鐘，我們基于云的AI就會從數(shù)千個傳感器中提取數(shù)據(jù)中心冷卻系統(tǒng)的快照，并將其輸入我們的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測潛在行動的不同組合將如何影響未來的能源消耗。確定哪些行動將最大限度地降低能耗，同時滿足一系列強大的安全約束。這些行動將被發(fā)送回數(shù)據(jù)中心，由當(dāng)?shù)乜刂葡到y(tǒng)驗證行動，然后實施。

他們的設(shè)計涉及AI代理和安全性和可靠性的控制基礎(chǔ)設(shè)施，

他們說他們使用八種機(jī)制來確保系統(tǒng)正常運行。

其中之一是AI可用于估計不確定性。對于每一個可能的行動，他們的AI代理人都會計算出這是一個很好的行動。低信心的行動被排除在考慮范圍之外。然后是兩級驗證，其中本地控制系統(tǒng)根據(jù)其自己的約束集驗證指令。