


Der doppelte Einfluss künstlicher Intelligenz auf die Leistung und Nachhaltigkeit von Rechenzentren
Rechenzentren stehen vor immer größeren Herausforderungen bei der Verbesserung der Energieeffizienz und der Energieverwaltung. Mit der zunehmenden Verbreitung KI-gesteuerter Arbeitslasten nimmt der Ressourcendruck auf Rechenzentren weiter zu, was Bedenken hinsichtlich des Energieverbrauchs und der ökologischen Nachhaltigkeit aufkommen lässt. Es wird prognostiziert, dass sich der Stromverbrauch globaler Rechenzentren bis 2026 mehr als verdoppeln wird. Dies zeigt, dass die Rechenzentrumsbranche ihre Anstrengungen verstärken muss, um Maßnahmen zur Verbesserung der Energieeffizienz und zur Reduzierung unnötiger Energieverschwendung zu ergreifen, um künftigen Herausforderungen gewachsen zu sein. Um den Energieverbrauch zu senken, können Rechenzentren effizientere Kühlsysteme einführen, die Serverauslastung optimieren, Energierückgewinnung und andere technische Maßnahmen implementieren. Gleichzeitig müssen auch Regierungen, Branchenorganisationen und Unternehmen zusammenarbeiten
Es ist verständlich, dass die Rolle der künstlichen Intelligenz in Rechenzentren grundlegende Veränderungen mit sich bringen wird. Künstliche Intelligenz ist zu einem wichtigen Treiber für die Entwicklung zukünftiger Infrastruktur geworden. Kurz gesagt, jedes Rechenzentrum wird in ein KI-Rechenzentrum umgewandelt … und dieser Wandel vollzieht sich so schnell, dass viele Menschen es kaum bemerken. Dieser Wandel findet jedoch bereits statt und wird tiefgreifende Auswirkungen auf unsere Infrastruktur haben.
KI treibt seit Jahren Effizienzsteigerungen voran, indem sie Lastform, Wetter, entsprechenden Kühlbedarf und mehr vorhersagt und Arbeitslasten und MEP-Systeme anpasst, um Kosten- und Klimaziele voranzutreiben. Meiner Meinung nach geht es in der nächsten Phase nicht nur um die Effizienz von Laufzeitprozessen, sondern die KI trägt jetzt dazu bei, grundlegendere Durchbrüche zu ermöglichen, beispielsweise durch die Entdeckung neuer Materialien, die wiederum zu Innovationen in der Batterietechnologie, also der Energiespeicherung, und einer beschleunigten Einführung führen werden der erneuerbaren Energien entwickeln.
Eine bedeutende Chance für KI in der Rechenzentrumsbranche liegt an der Schnittstelle zu Rechenzentren und Netzen. Der dramatische Anstieg der Nachfrage nach Rechenzentren und die Entstehung großer Rechenzentren im Gigawatt-Maßstab haben die Netzbetreiber vor neue Herausforderungen gestellt.
Die Zukunft der KI und der Effizienz von Rechenzentren
Die Vorhersagefähigkeiten der KI können helfen, indem sie Einblicke in den Rechenzentrumsbetrieb im Zusammenhang mit verschiedenen externen Faktoren liefern, wie z. B. dem Echtzeit-Kohlenstoffgehalt von Versorgungsleistungen und der Berücksichtigung der Verteilung Wetterbedingungen, Energiekapazität usw. und tragen so erheblich zur Reduzierung des Energieverbrauchs und der CO2-Emissionen bei. Dies könnte es der Rechenzentrumsbranche ermöglichen, Kühlsysteme zu optimieren, eine vorausschauende Wartung anstelle einer vorbeugenden Wartung zu ermöglichen und den Stromverbrauch basierend auf der Arbeitslastpriorität dynamisch anzupassen.
Durch Datenmusteranalyse ist künstliche Intelligenz in der Lage, den Kühlbedarf vorherzusagen, den Luftstrom zu optimieren und Möglichkeiten zur Energieeinsparung zu entdecken, wodurch der Gesamtenergieverbrauch und die CO2-Emissionen effektiv reduziert werden. Dieser proaktive Ansatz trägt dazu bei, die Effizienz und Nachhaltigkeit des Rechenzentrumsbetriebs zu verbessern.
Der Bericht „State of the Data Center“ identifiziert Probleme wie Strom- und Kühlungsbeschränkungen, Anfälligkeit der Infrastruktur und steigende Kohlenstoffemissionen als zentrale Herausforderungen, die angegangen werden müssen, um die Nachhaltigkeit der gesamten Branche zu verbessern. Da die Branche immer größer wird und der Energiebedarf enorm ist, müssen wir großen Wert auf nachhaltige Praktiken legen und die Anwendung erneuerbarer Energien aktiv erforschen.
Künstliche Intelligenz kann den Betrieb des Kühlsystems basierend auf Echtzeitanforderungen genau konfigurieren und gleichzeitig Informationen zur Vorhersage der Stromverbrauchseffizienz bereitstellen, wodurch die Vorhersage der Stromverbrauchseffizienz unterstützt wird.
Herausforderungen einer KI-gesteuerten nachhaltigen Entwicklung
Die Messung und Berichterstattung über die Auswirkungen von KI auf die Umwelt ist eine große Herausforderung. Insbesondere wenn es um Kohlenstoffemissionen und Wasserverbrauch geht, erschwert das Fehlen einheitlicher Standards die Bewertung der Umweltauswirkungen der KI-Technologie von Rechenzentren. Obwohl Rechenzentren in der Regel ihren Gesamtenergie-, CO2-Ausstoß und Wasserverbrauch melden, bleibt eine genaue Bewertung der Umweltauswirkungen von KI schwierig. Die Herausforderung besteht darin, dass nicht alle KI-Modelle als eigenständige Dienste laufen. Einige KI-Modelle sind nur Teil anderer Dienste, was es schwieriger macht, die Umweltauswirkungen eines bestimmten KI-Modells genau einzuschätzen. Daher sind verfeinerte Methoden zur Messung der Umweltauswirkungen von KI erforderlich, um ein umfassenderes Verständnis ihrer potenziellen Auswirkungen und Nachhaltigkeit zu ermöglichen. Um die Umweltauswirkungen von KI-Technologien effektiv zu bewältigen, müssen spezifischere Standards und Richtlinien entwickelt werden, damit Rechenzentren und relevante Interessengruppen diese Auswirkungen genauer melden und bewerten können. Darüber hinaus ist es von entscheidender Bedeutung, einen transparenten Mechanismus zu etablieren, der es Verbrauchern und Unternehmen ermöglicht, die tatsächlichen Umweltauswirkungen der von ihnen verwendeten KI-Technologien zu verstehen. Nur durch gemeinsame Anstrengungen und eine strengere Aufsicht können wir die potenziellen Risiken der Technologie der künstlichen Intelligenz für die Umwelt effektiver bewältigen und das Ziel einer nachhaltigen Entwicklung erreichen.
Einige Brancheninsider sagen voraus, dass beschleunigtes Computing der „Ermöglicher“ der KI-Revolution ist und es uns ermöglichen wird, mit weniger Ressourcen mehr zu erreichen, wenn es um die Rechenzentrumsinfrastruktur geht. Während beschleunigtes Computing die Dichte einzelner Racks erhöht, kann die Gesamtzahl der Racks im Rechenzentrum erheblich reduziert werden. Mit anderen Worten: Durch beschleunigtes Rechnen können wir mit weniger Ressourcen mehr erreichen. Insgesamt müssen die umfassenderen Auswirkungen der KI auf den Energieverbrauch und die Umwelt berücksichtigt werden, während daran gearbeitet wird, ihre Fähigkeiten zur Bereitstellung nachhaltiger Lösungen zu nutzen.
Anstieg der Nachfrage
Obwohl Rechenzentren mit dem Aufkommen künstlicher Intelligenz vor vielen Herausforderungen stehen, ist künstliche Intelligenz insgesamt positiv für die Welt und dies ist die aufregendste Zeit für die Menschheit, aber als Rechenzentren haben wir als Branchenführer eine Wir haben die Verantwortung sicherzustellen, dass wir als Tor zur künstlichen Intelligenz dienen und diese verantwortungsvoll bereitstellen.
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Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

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