Globale IT-Giganten nutzen KI, um Rechenzentren dabei zu helfen, Energie zu sparen und Emissionen zu reduzieren

Rechenzentren sind die Grundlage für Anwendungen, Websites und Dienste, die täglich von Milliarden Menschen auf der ganzen Welt genutzt werden, und sie können gefährliche Orte für die Arbeiter sein, die sie erstellen und warten. Mitarbeiter müssen manchmal elektrische Geräte im Rechenzentrum warten, während diese eingeschaltet sind. Sie können Chemikalien wie Chlor ausgesetzt sein, das als Desinfektionsmittel im Wasser verwendet wird, das durch die Flüssigkeitskühlsysteme von Computern und Servern zirkuliert. Im Juni 2015 mussten fünf Personen ins Krankenhaus eingeliefert werden, nachdem es in einem Apple-Rechenzentrum in Maiden, North Carolina, zu einem Chlorleck kam.

Jetzt sind Rechenzentren sicherer als je zuvor. Doch auf der Suche nach zukunftsweisenden Lösungen untersuchen einige Technologiegiganten nach eigenen Angaben, wie man künstliche Intelligenz einsetzen kann, um Sicherheitsproblemen vorzubeugen. Beispielsweise entwickelt Microsoft ein künstliches Intelligenzsystem, das Daten aus verschiedenen Quellen analysieren und Warnungen für Bau- und Betriebsteams von Rechenzentren generieren kann, um „die Auswirkungen von Sicherheitsvorfällen zu verhindern oder abzumildern“. Ein ergänzendes, aber verwandtes System wird ebenfalls entwickelt, um Auswirkungen auf Baupläne für Rechenzentren zu erkennen und vorherzusagen.

„Diese Initiativen befinden sich in der frühen Testphase und werden voraussichtlich noch in diesem Jahr auf unsere Produktionsumgebungen ausgeweitet“, teilte ein Microsoft-Sprecher der Verkaufsstelle per E-Mail mit.

Meta untersucht außerdem, wie künstliche Intelligenz vorhersagen kann, wie seine Rechenzentren unter „extremen Umgebungsbedingungen“ funktionieren, die zu unsicheren Arbeitsbedingungen führen könnten. Das Unternehmen sagte, es habe physische Modelle entwickelt, um extreme Bedingungen zu simulieren und diese Daten in KI-Modelle einzuspeisen, die für die Optimierung des Stromverbrauchs, der Kühlung und des Luftstroms der Server verantwortlich seien.

Meta-Sprecher sagte den Medien: „Unser Rechenzentrum verfügt über eine große Menge an Betriebsdaten und in einigen Bereichen gibt es eine hohe Häufigkeit eingebauter Sensoren in Servern, Racks und Datenhallen.“ „Jeder Server und jede Netzwerkausrüstung.“ führt eine andere Aufgabe aus, verbraucht unterschiedliche Mengen an Strom, erzeugt unterschiedliche Mengen an Wärme und erzeugt unterschiedliche Mengen an Luftstrom im Rechenzentrum. Unser [Infrastruktur-]Team sammelt alle Daten von jedem Server und entwickelt dann ein KI-Modell, das dies kann

Neben der Sicherheit haben Unternehmen natürlich auch andere Beweggründe, dafür zu sorgen, dass ihre Rechenzentren in einem optimalen Zustand bleiben . Stromausfälle sind teuer – und kommen immer häufiger vor. Laut einer Umfrage des IT-Beratungsunternehmens IT Uptime Institute aus dem Jahr 2020 gaben ein Drittel der Eigentümer und Betreiber von Rechenzentren zu, in den letzten 12 Monaten einen größeren Ausfall erlebt zu haben. Jeder Sechste gab an, dass seine Ausfälle mehr als 1 Million US-Dollar gekostet hätten, im Jahr 2019 war es noch jeder Zehnte.

Meta, das mehr als 20 Rechenzentren auf der ganzen Welt betreibt, darunter neue Projekte in Texas und Missouri, sagt, dass es in absehbarer Zukunft 50 bis 100 neue Rechenzentren pro Jahr bauen wird.

KI verspricht auch, in oft unbekannten Rechenzentren Energieeinsparmöglichkeiten und damit Kosteneinsparungen zu finden, was ein weiterer attraktiver Aspekt für Unternehmen ist. Im Jahr 2018 behauptete Google, dass ein von seiner Tochtergesellschaft DeepMind entwickeltes künstliches Intelligenzsystem im Vergleich zum historischen Energieverbrauch seiner Rechenzentren durchschnittlich 30 % Energie einsparen könne.

Als DeepMind um einen Kommentar gebeten wurde, sagte es, dass es über die ursprüngliche Ankündigung hinaus keine Aktualisierungen zu teilen gäbe. IBM und Amazon antworteten nicht auf Anfragen. Aber sowohl Meta als auch Microsoft sagen, dass sie jetzt KI nutzen, um ähnliche Leistungsanpassungen vorzunehmen.

Microsoft hat Ende 2021 einen „Anomalieerkennungsansatz“ mit künstlicher Intelligenz eingeführt, der Telemetriedaten von elektrischen und mechanischen Geräten nutzt, um abnormale Strom- und Wasservorfälle in Rechenzentren zu messen und abzuschwächen. Das Unternehmen verwendet außerdem KI-basierte Methoden, um Probleme mit Stromzählern in Rechenzentren zu identifizieren und zu beheben und ideale Standorte für die Platzierung von Servern zu ermitteln, um die Verschwendung von Strom, Netzwerk und Kühlkapazität zu minimieren.

Meta gibt an, Reinforcement Learning eingesetzt zu haben, um die Luftmenge zu reduzieren, die zu Kühlzwecken in Rechenzentren gepumpt wird. Auf hohem Niveau ist Reinforcement Learning ein künstliches Intelligenzsystem, das lernt, Probleme durch Versuch und Irrtum zu lösen. Die meisten Rechenzentren verwenden Außenluft- und Verdunstungskühlsysteme, daher hat die Optimierung des Luftstroms oberste Priorität.

Der geringere ökologische Fußabdruck ist ein zusätzlicher Vorteil des energieregulierenden KI-Systems. Laut einem Bericht der Environmental Investigation Agency verbrauchten Rechenzentren etwa 1 % des weltweiten Strombedarfs und trugen im Jahr 2020 zu 0,3 % aller Kohlendioxidemissionen bei. Ein typisches Rechenzentrum verbraucht 3 bis 5 Millionen Gallonen Wasser pro Tag, was dem Wasserverbrauch einer Stadt mit 30.000 bis 50.000 Einwohnern entspricht.

Microsoft hat bereits angekündigt, bis 2025 alle seine Rechenzentren zu 100 % mit erneuerbarer Energie betreiben zu wollen. Meta behauptet, dieses Kunststück im Jahr 2020 geschafft zu haben.

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