Künstliche Intelligenz in Rechenzentren, um CO2-neutral zu werden

Unabhängig von der Branche oder Branche sind wir heute alle mit den gleichen Belastungen und Problemen konfrontiert: steigende Energie- und Treibstoffkosten, steigende Rohstoffkosten und sinkende Betriebs- und Gewinnmargen. Gleichzeitig stehen die Beteiligten unter dem Druck, den CO2-Ausstoß zu reduzieren und nachhaltige Entwicklungsziele zu erreichen.

Rechenzentren stehen von allen Seiten unter Druck, da Umweltvorschriften eintreten und Unternehmen umweltfreundlichere Lösungen fordern.

Wir alle wissen, dass Rechenzentren enorme Ressourcenverbraucher sind und die Nachfrage nach der von Rechenzentren bereitgestellten Rechenleistung alarmierend schnell wächst. Da die globale Besorgnis über den Klimawandel zunimmt, wird die Integration von Nachhaltigkeit in die Strategie zu einem wesentlichen Element des Rechenzentrumsbetriebs und der Rechenzentrums-PR.

Aber wird der Druck, die SDGs zu erreichen, zusätzliche Probleme schaffen?

Viele Rechenzentrumsanbieter verfügen bereits über Umweltprogramme. Das Engagement für eine deutliche Reduzierung der CO2-Emissionen und der Wunsch, schnelle Ergebnisse vorzuweisen, führen jedoch häufig zu CO2-Kompensationen.

Nicht alle Emissionen können vermieden oder ersetzt werden, und die Reduzierung der CO2-Emissionen kann weitreichende organisatorische Veränderungen erfordern, die Zeit und Investitionen erfordern. Daher gehen viele Organisationen diesen Weg, nutzen aber neue Initiativen als Lösungen zur Verbesserung der Nachhaltigkeit. Sie konzentrieren sich auf neue Einzelprojekte mit leicht kalkulierbaren Erträgen, wie etwa alternative Technologien wie Elektrofahrzeuge (EVs) oder den Ersatz der Beleuchtung durch LEDs oder erneuerbare Energien.

Was ihnen oft entgeht, ist die Erzielung schneller Nachhaltigkeitsgewinne in der Infrastruktur, die sie bereits haben, durch die Verbesserung der Energieeffizienz im gesamten Betrieb.

Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit der KI, um bessere Geschäftsentscheidungen schneller zu treffen

Die gute Nachricht ist, dass auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Lösungen innerhalb von sechs Wochen schnell Nachhaltigkeit erreichen können und leicht skaliert werden können, um eine Effizienzoptimierung im gesamten Betrieb zu ermöglichen.

Jüngste Fortschritte in der künstlichen Intelligenz können riesige Datensätze von Anlagen in jeder Branche analysieren, ohne dass große Teams von Datenwissenschaftlern eingesetzt werden müssen (ob Windkraftanlagen, Photovoltaik, Düsentriebwerke, Schifffahrt, Öl- und Gaspumpen, Kühlung oder IT-Server) und Nutzen Sie die Mustererkennung, um Erkenntnisse in Echtzeit zu generieren. Diese Erkenntnisse bieten die Möglichkeit, datengesteuerte Geschäftsentscheidungen zu treffen, die den Betrieb umfassend optimieren, um die Energieeffizienz zu verbessern, Emissionen zu reduzieren und Fortschritte bei der Erreichung von Nachhaltigkeitszielen zu verfolgen.

Viele Umgebungen nutzen die bereits vorhandenen Daten nicht sinnvoll und man geht davon aus, dass Hunderte von Datenfeeds erforderlich sind, um die notwendigen Erkenntnisse für die Optimierung zu sammeln. Tatsächlich reichen bereits fünf Datenfeeds aus, um deutliche Verbesserungen zu erzielen.

Der Ausgangspunkt besteht darin, eine zuverlässige Datenbasis zu schaffen, indem Daten aus Echtzeit-Sensorablesungen, Datenbanken, Telemetriedaten von einzelnen Geräten (Server, Switches, Speicher usw.), Industrieanlagen (Sensoren, SPS- und Steuerungssysteme, Edge-Geräte) und andere interne Datenquellen (ERP, Unternehmensanwendungen, Cloud-Dateispeicherung).

Die KI findet dann den effizientesten Weg, Geräte und Anlagen zu betreiben, ist jedoch nicht durch benutzerdefinierte Grenzwerte oder Parameter eingeschränkt. Durch die Suche und Empfehlung der nächstgelegenen historischen Leistung kann die KI mithilfe der Pareto-Front-Optimierung eine bessere Leistung simulieren, die definierte Qualitätsziele und Prozessgrenzen sowie empfohlene Kontrollsollwerte erfüllt, was zu sofortigen Einsparungen bei Energiekosten und Emissionen führt.

Reduzierung des Energieverbrauchs durch Optimierung der Kühlung und Reduzierung des Wasserverbrauchs, Steuerung der P- und C-Zustände der CPU entsprechend der Arbeitslasteffizienz und Vorhersage von Anlagenausfällen sind nur einige der Vorteile, die KI bieten kann. Durch den Betrieb im geschlossenen oder offenen Kreislauf können Energieeinsparungen von 10–40 % erzielt und kostspielige Ausfallzeiten vermieden werden.

On-Premises-, Hosting- und Cloud-Anbieter sowie Kunden können alle von KI profitieren. KI-Technologie beschleunigt die digitale Transformation, optimiert Energiekosten und -erträge, maximiert den Mix aus erneuerbaren Energien, reduziert Kohlenstoffemissionen und bietet Berichte zu Nachhaltigkeitskennzahlen, um den Fortschritt in Richtung Netto-Null in Echtzeit zu verfolgen. Eine genauere Nachverfolgung auf Geräteebene, sogar bis hin zu jedem einzelnen Kern, sorgt für Genauigkeit bei der Abrechnung und der Berichterstattung über Scope-2- und Scope-3-Emissionen.

Zum Beispiel arbeitet QiO mit anlagenintensiven und energieintensiven Branchen zusammen, um KI-gesteuerte Nachhaltigkeit zu liefern. Die erste Regel zur Steigerung der Nachhaltigkeit besteht darin, herauszufinden, wie man das, was man bereits hat, besser nutzen kann. Wir glauben, dass Daten der Schlüssel dazu sind, mit weniger mehr zu erreichen, und dass KI die nötigen Erkenntnisse liefert, um den Netto-Nullpunkt zu erreichen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKünstliche Intelligenz in Rechenzentren, um CO2-neutral zu werden. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!