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(huì)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(gè)問題，同時(shí)設(shè)想一個(gè)可持續(xù)的未來?鏈接：數(shù)據(jù)中心及其為保持正常運(yùn)行而構(gòu)成的挑戰(zhàn)，更加環(huán)保。

演講提出了一個(gè)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(shí)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(chǔ)，移動(dòng)，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(bào)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(shí)的工具，那么解決方案將更容易實(shí)現(xiàn)。” 通過這項(xiàng)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(yùn)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(dòng)實(shí)施的情況下完成任何工作并仍然實(shí)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(shí)際上，這種努力已經(jīng)開始了一段時(shí)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(shí)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(shí)施”的建議。

消息是2016年的系統(tǒng)是另一個(gè)層次。當(dāng)時(shí)，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(gè)”Google數(shù)據(jù)中心。該系統(tǒng)僅在幾個(gè)月內(nèi)就已存在，但博客聲稱該系統(tǒng)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了約30%的節(jié)能 - 并且預(yù)計(jì)會(huì)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?yàn)殡S著時(shí)間的推移，這些系統(tǒng)會(huì)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(yùn)營商之一丹·富恩芬格在博客中表示，“規(guī)則不會(huì)隨著時(shí)間的推移而變得更好，但人工智能確實(shí)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(yùn)營商感到驚訝。” Fuefinnger指出，他看到人工智能“學(xué)會(huì)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(bào)道一支樂觀的球隊(duì)。“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(xiàng)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(huì)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(gè)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(shí)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(dòng)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(dòng)作。

他們的系統(tǒng)如何運(yùn)作?

“每隔五分鐘，我們基于云的AI就會(huì)從數(shù)千個(gè)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(dòng)的不同組合將如何影響未來的能源消耗。確定哪些行動(dòng)將最大限度地降低能耗，同時(shí)滿足一系列強(qiáng)大的安全約束。這些行動(dòng)將被發(fā)送回?cái)?shù)據(jù)中心，由當(dāng)?shù)乜刂葡到y(tǒng)驗(yàn)證行動(dòng)，然后實(shí)施。

他們的設(shè)計(jì)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(yùn)行。

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