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Servidores AI com ChatGPT consomem não apenas muita energia, mas também muita água para resfriamento / ServerNews

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Embora alguns especialistas vejam muitas ameaças à humanidade em modelos generativos como GPT-4 ou Midjourney, nem todos prestam atenção a um fator importante – é possível que em breve a IA e as pessoas compitam por água doce comum. Segundo o The Register, de acordo com os cientistas, será cada vez mais necessário resfriar o data center.

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O problema atraiu a atenção de cientistas da Universidade da Califórnia em Riverside e da Universidade do Texas em Arlington. Os pesquisadores estimam que aprender um modelo de linguagem GPT-3 requer o uso de cerca de 700.000 litros de água – a mesma quantidade gasta na produção de 320 veículos elétricos da Tesla. Além disso, um simples diálogo de 20 a 50 perguntas do ChatGPT requer cerca de 500 ml de água e, com o desenvolvimento da IA, o consumo de água desses sistemas atingirá proporções enormes – se não forem tomadas medidas para otimizar o resfriamento do data center com antecedência.

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Ao mesmo tempo, os especialistas prometem que, em meados do século, vastos territórios nos Estados Unidos sofrerão com a seca. Os data centers já estão extremamente relutantes em compartilhar informações sobre o consumo de água, enquanto usam diferentes sistemas de contagem e, como o Google, tentam esconder rastros no tribunal. Como resultado, os cientistas precisam usar principalmente dados indiretos em seus cálculos. No entanto, argumenta-se que você pode usar o modelo desenvolvido pela SPX Cooling Technologies em qualquer lugar e isso permitirá determinar quanta água é gasta em modelos de linguagem de treinamento e operação.

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Mas, de acordo com o Grupo Dell’Oro, o problema não está realmente na IA – ele não sente sede real. Em primeiro lugar, estamos falando da racionalização dos sistemas de controle térmico. Mesmo onde o data center de IA está localizado, o consumo de água pode mudar significativamente. Muitos data centers não usam resfriamento a água, mas outras opções. Por exemplo, no mês passado, a Microsoft falou sobre o uso de sistemas de água zero no data center do Arizona – mas eles consomem mais energia.

Existem muitas opções disponíveis, desde ar a água ou resfriamento por imersão, cada uma com suas próprias vantagens e desvantagens. No entanto, fornecedores como Submer e LiquidStack oferecem sistemas de resfriamento por imersão que fornecem PUEs inferiores a 1,05, enquanto os sistemas refrigerados a ar geralmente fornecem apenas 1,4-1,5.

    Fonte da imagem: redcharlie |  @redcharlie1/unsplash.com

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O trabalho científico fornece não apenas maneiras possíveis de otimizar os sistemas de resfriamento, mas também recomendações para que os data centers gerem menos calor em princípio. Em particular, estamos falando sobre o fato de que os data centers devem ser construídos em locais com clima frio, em vez de países asiáticos quentes, e algumas tarefas podem ser realizadas à tarde, quando fica mais frio. Embora isso limite o uso de células solares, a conclusão óbvia é usar fontes de bateria de backup em vez de geradores para armazenamento de energia durante o dia.

Os cientistas acreditam que a chave para o uso eficiente de sistemas de energia e resfriamento é uma maior transparência do data center. Na Europa, por exemplo, as emendas à Diretiva de Eficiência Energética estão sendo revisadas, o que forçará todos, exceto os menores data centers, a relatar muitos parâmetros. Como afirmou um cientista, “A indústria de data centers é tão secreta que às vezes é difícil obter os dados certos para construir modelos”. No entanto, os cientistas temem que os hiperescaladores possam não ter tempo suficiente para implementar relatórios de alta qualidade – a indústria de IA está se desenvolvendo muito rapidamente.



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