Хотя в генеративных ИИ-моделях вроде GPT-4 или Midjourney отдельные эксперты усматривают много угроз человечеству, далеко не все обращают внимание на важный фактор — не исключено, что скоро ИИ и люди будут конкурировать за обычную пресную воду. Как сообщает The Register, по прогнозам учёных, её будет всё больше требоваться для охлаждения ЦОД.

Проблема привлекла внимание учёных Калифорнийского университета в Риверсайде и Техасского университета в Арлингтоне. По оценкам исследователей, обучение языковой модели уровня GPT-3 требует использования около 700 тыс. литров воды — столько тратится на выпуск 320 электромобилей Tesla. Более того, на простой диалог из 20-50 вопросов ChatGPT требуется около 500 мл воды, а с развитием ИИ потребление воды такими системами достигнет огромных масштабов — если заранее не принять меры по оптимизации охлаждения ЦОД.

При этом эксперты обещают, что к середине века огромные территории в США будут страдать от засухи. Уже сейчас ЦОД крайне неохотно делятся информацией о потреблении воды, при этом используя разные системы подсчёта и, как Google, пытаясь скрыть следы в судебном порядке. В результате учёным приходится при расчётах пользоваться преимущественно косвенными данными. Впрочем, утверждается, что можно повсеместно использовать модель, разработанную SPX Cooling Technologies, и это позволит определить, сколько воды уходить на обучение и эксплуатацию языковых моделей.

Но, как считают в Dell'Oro Group, проблема на деле не в ИИ — он не испытывает настоящей жажды. В первую очередь речь идёт о рационализации систем терморегулирования. Даже от того, где находится ЦОД с ИИ, может значительно меняться потребление воды. Многие ЦОД используют не жидкостное охлаждение, а другие варианты. Например, в прошлом месяце Microsoft говорит об использовании систем с нулевым водопотреблением в ЦОД Аризоны — но они потребляют больше энергии.

Предлагается немало вариантов — от воздушного до водяного или погружного охлаждения, каждый из которых имеют свои преимущества и недостатки. Впрочем, вендоры вроде Submer и LiquidStack предлагают системы иммерсионного охлаждения, обеспечивающие PUE на уровне менее 1,05, тогда как системы воздушного охлаждения обычно обеспечивают лишь 1,4–1,5.

В научной работе приводятся не только возможные пути оптимизации систем охлаждения, но и рекомендации для того, чтобы ЦОД в принципе выделяли меньше тепла. В частности, речь идёт о том, что дата-центры стоит строить в местах с прохладным климатом вместо жарких азиатских стран, а некоторые задачи можно выполнять во второй половине дня, когда становится прохладнее. Хотя это ограничивает использование солнечных элементов питания, сам собой напрашивается вывод о применении резервных аккумуляторных источников вместо генераторов для накопления энергии днём.

Учёные считают, что залогом эффективного использования энергетических систем и охлаждения является большая прозрачность деятельности ЦОД. В Европе, например, пересматривают поправки к Директиве об энергоэффективности, которые заставят отчитываться по многим параметрам всё ЦОД кроме самых мелких. Как заявил один из учёных, «индустрия ЦОД столь скрытна, что иногда трудно получить подходящие данные для построения моделей». Впрочем, учёные опасаются, что у гиперскейлеров может не хватить времени на внедрение качественной отчётности — индустрия ИИ развивается чересчур быстро.

Источник:

• The Register