データセンターに対する気候危機の影響にどう対処するか?
人々は、気候危機がデータセンターに与える影響と、それに対して何ができるかを理解する必要があります。
今日、地球表面の平均温度が上昇していることは観察可能な事実です。今日人間がこの情報をどのように処理するかは、将来の生活の質とインフラストラクチャに直接影響します。
2022 年には、世界のデータセンター運営コストは 2,120 億米ドルに達すると予想されており、ヘルスケアと製薬 (13%)、教育 (13%)、コンピューティングなど、複数の業界でのデータセンター支出は 2 桁の成長を遂げています。 IT サービス (11%) がその先頭に立っています。その他の注目すべきプロジェクトには、金融および銀行 (8%) およびエンジニアリングおよび建設 (7%) が含まれます。
実際、ほとんどの業界は、機能するためにデータセンターへの常時アクセスに依存しています。地球の温度上昇はデータセンターの将来に何を意味しますか? より大きな気候危機のこの症状に対して人々は何ができるでしょうか?
データセンターに影響を与える気候変動の例
2022 いくつかの気候関連データセンターのシャットダウンが発生しました:
• 2022 年 7 月、Google は、Europe-west2-a 地域データセンターで温度に関連した冷却システムの障害が発生したことを認めました。この障害により、数十のサービスが利用できなくなりました。
•同じく7月、Oracleは英国南部(ロンドン)のサービスエリアで複数のサービスが利用できないとのメモを発表した。技術者らは、停電の原因は異常な気温にあると考えた。
•2022 年 9 月、Twitter は高温によりカリフォルニアのメイン データ センターに接続できなくなり、データの冗長性を失いました。
これらは注目を集めた例ですが、オンプレミス、クラウド、またはハイブリッド データ センターに依存する中小企業は、さらに安全性を高める必要があります。 Google や Oracle などの企業は、インターネットの大部分と何千もの中小企業にデータ ストレージと処理バックボーンを提供しています。
データセンターのストレージに依存するあらゆる規模の企業は、内部データと顧客データを保護するために必要な予算要件を考慮する必要があります。サイバー賠償責任保険は、データ ガバナンスに問題がある企業を存続させることができますが、すべてのポリシーがすべてのビジネスやすべての状況に機能するわけではありません。世界は依然として、現在および将来の気候変動に耐えられるデータセンターを必要としています。
データセンターに対する気候危機の影響に対抗することは可能ですか? 答えは「はい」ですが、それには知識、イニシアチブ、戦略的投資が必要です。
1. データ センターのエネルギー効率の向上
最も重要なステップは、すべてのデータ センターのエネルギー効率を高めることです。 Statista 社が収集した 2022 年の調査によると、観測されたデータセンターの電力使用効率は上昇しています。データセンターの建設者と所有者は、この傾向を継続するために改善を模索し続ける必要があります。気温の急上昇時に人々が集団的にグリッドへの依存を減らすと、データセンターの冷却システムが故障してシステムが応答しなくなる可能性が低くなります。
米国エネルギー省のプログラムの一部である Energy Star は、次の手順を実行することを推奨しています。
•少量または断続的に使用されるサーバー リソースを統合します。
•高度なプロセッサなどのテクノロジを探して、アイドル時間または使用量が少ないときの電力消費を削減します。
•電力損失を削減し、エネルギー使用量をリアルタイムで監視するには、配電ユニット (PDU) を設置します。 Energy Star によると、最新の配電ユニット (PDU) は前世代よりも効率が 2 ~ 3% 向上しています。
•専門家に相談して空気の流れと断熱を微調整し、可能な限り受動的冷却を実現します。安価な気流管理テクノロジーにより、1 つの施設で年間冷却コストを 36 万ドル節約できます。これは通常、寒いエリアと暑いエリアの間に断熱材を追加するのと同じくらい簡単です。
•機械式チラーから冷却塔に切り替えると、冷水チラーと比較して 70% 節約され、それに伴うエネルギー節約をお楽しみください。
Uptime Institute によると、米国のデータセンターの 45% が、異常気象中に稼働を維持するのに苦労した経験があります。施設のエネルギー効率を高めることは素晴らしいスタートですが、施設を保護するためにさらなる措置を講じる必要がある場合があります。
2. データ センターを別の場所に移行する
残念ながら、以前は確実に涼しかった地球上の地域が冷たくなるにつれて、一部のデータ センターを移動したり、別の場所に旅行したりすることが必要になる場合があります。 Microsoft Corp.は、比較的低温の環境を利用するためにデータセンターを水中に設置する可能性を模索しているが、これは大企業のみが許される建築上の偉業である。もちろん、そうすることで、防水などの他の多くのエンジニアリング上の課題も伴います。
3. 動的冷却システムを使用する
データセンターはモノのインターネットに電力を供給し、その恩恵を受けています。リアルタイムで温度を読み取り、冷却システムを調整して温度クリープを緩和し、不必要な電力需要を削減するためのスマート センサーを設置するデータセンターが増えています。
4. 人工知能を使用して調整する
人工知能は、データ センター オペレーターがデータ分析とロジックを使用してデータ センターの一部を動的に削減し、データをプロアクティブにシフトするのに役立ちます。高温が要求の高いサーバーに影響を与える可能性がある場合、ある場所から別の場所に負荷がかかります。人工知能は、情報セキュリティやその他の関連分野のコスト削減にも役割を果たします。
5. 冷却システムの再設計
HVAC の専門家は、空調設備に負担をかけずにうだるような暑さから逃れるために、チラー用の大型コンデンサーの設置や蒸発冷却技術の使用など、冷却システムのその他の変更を推奨しています。送電網。液冷システムも大きな助けになりますが、設置には専門知識が必要なため、IT チームはまだ使用していません。ただし、これらは効率的かつ効果的であるため、学習する価値があります。
復元力のあるデータセンターへの準備
地球は特定の長期的な気候サイクルに従っていますが、現在の傾向は予想される限界を超え、人為的な混乱に陥っています。しかし、最悪の事態が起こる前に、Twitter は失われるだろう。気にならないかもしれませんが、Oracle、Google、Amazon、または Microsoft が World Wide Web でのシェアを失ったらどうなるでしょうか? これらの企業はいずれも、お気に入りの Web サイト、デイトレード アプリ、配車サービス、ストリーミング チャネルの運営を維持するのに役立ちます。オンデマンド。
人的インフラは現在、主にデジタル化されています。データセンターの専門家は、全員が気候変動の最悪の影響から地球を守るために努力する一方で、インフラストラクチャの完全性を維持するために、気候科学者や気候認識技術者の指導に従う必要があります。
以上がデータセンターに対する気候危機の影響にどう対処するか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

フロントエンド開発の世界では、VSCode はその強力な機能と豊富なプラグイン エコシステムにより、数多くの開発者に選ばれるツールとなっています。近年、人工知能技術の急速な発展に伴い、VSCode 上の AI コード アシスタントが登場し、開発者のコーディング効率が大幅に向上しました。 VSCode 上の AI コード アシスタントは雨後のキノコのように出現し、開発者のコーディング効率を大幅に向上させました。人工知能テクノロジーを使用してコードをインテリジェントに分析し、正確なコード補完、自動エラー修正、文法チェックなどの機能を提供することで、コーディング プロセス中の開発者のエラーや退屈な手作業を大幅に削減します。今日は、プログラミングの旅に役立つ 12 個の VSCode フロントエンド開発 AI コード アシスタントをお勧めします。
