目录
人工智能是推动可持续发展的强大盟友
优化的冷却系统
预测性维护
服务器优化
能耗监测
人工智能:在数据中心打造更绿色的未来
首页 科技周边 人工智能 人工智能驱动的效率:重新定义数据中心的能源使用

人工智能驱动的效率:重新定义数据中心的能源使用

Feb 20, 2024 pm 05:33 PM
人工智能 数据中心 可再生能源

在现代数字时代,数据中心扮演着积极管理大量信息流的关键角色,维持着我们高度互联的世界运转。数据中心的规模反映了科技革命的进展,过去三年里呈现了惊人的增长,增长率高达48%。

人工智能驱动的效率:重新定义数据中心的能源使用

然而,这种进步是有代价的,因为大型数据中心是贪婪的能源消耗者,每个数据中心都需要足够的电力来供电。人工智能(AI)是这一能源密集型领域可持续发展的灯塔。它是绿色数据中心的关键催化剂,巧妙地管理能源优化、冷却系统和资源分配,以最大限度地减少这些数字庞然大物的环境足迹。

人工智能是推动可持续发展的强大盟友

数据中心消耗的电力占全国总用电量的2%,主要来源于化石燃料,导致巨大碳排放,给环境带来了巨大挑战。这种巨大的能源消耗对社会和经济造成了重大影响,需要进行战略性的干预。

数据中心的快速增长加剧了这些担忧,让本就面临巨大压力的电网雪上加霜,并进一步增加了国家在能源资源方面的负担。随着对数字服务需求的激增和数据驱动技术的扩张,迫切需要一种可持续的方法来为这些技术中心提供能源支持。 这些巨大数据中心的能源消耗已成为一个全球性问题,因为它们不仅在电网上施加压力,而且对环境造成了巨大影响。可再生能源和能源效率成为解决方案中的关键因素。通过采用太阳能、风能等清洁能源,以及优化能源利用方式,可以显著降低数据中

对此,人工智能变得至关重要,不仅可以缓解眼前的电力消耗问题,而且可以维护国家的环境和经济利益。通过将自动化、人工智能和分析结合在一个平台上,组织可以获得增强的洞察和预测。这有助于更好的决策和主动解决问题,从而直接影响数据中心的性能。

在探索数据驱动未知领域的过程中,我们必须优先考虑数据中心的能源效率。这个问题不仅仅是技术层面的考虑,更是一个关乎国家长期福祉的战略需求。我们需要深入研究人工智能对数据中心的改变能力,以探索提高效率和可持续性的具体策略。这样做不仅能帮助我们更好地应对未来挑战,也能推动数据驱动技术的发展与应用,为社会带来更多好处。

优化的冷却系统

数据中心能耗的主要原因之一是对高效冷却系统的需求。传统方法通常会使用过多的功率,但人工智能算法可以改变游戏规则。通过持续分析温度控制并实时调整,人工智能显著降低了冷却能耗,从而提高了效率并减少了对环境的影响。根据EY的一份报告,企业通过智能地采用人工智能,可以节省高达40%的数据中心冷却电力。预测分析、异常检测和故障预防发挥着关键作用。它们通过自动化操作来缓解问题,防止与温度和冷却相关的控制导致业务中断和系统停机。

预测性维护

人工智能的功能不仅限于能源效率,还包括系统维护。通过利用大量数据集,人工智能可以在潜在的设备故障发生之前进行预测。这种预测方法允许数据中心运营商战略性地安排维护任务,最大限度地减少停机时间和紧急维修。其结果是延长了运行寿命并降低了总体能耗。扩展可观察性利用规范性AIOps,通过集成可观察性的三大支柱(指标、日志和跟踪),为企业提供对IT环境的深入洞察。它提供强大的可视化功能,以深入研究监控的数据,以确保最短的停机时间和更顺畅的利益相关者体验。

服务器优化

为了追求能源效率,人工智能优化了服务器工作负载。根据需求实时调整资源可以防止服务器获得不必要的资源。这使得操作更加顺畅,并减少与过多硬件相关的高能耗流程。使用人工智能优化服务器对于实现更可持续的数据中心至关重要。AIOps驱动的自动化框架可增强组织的托管服务、优化运营、确保高效的系统监控并大幅缩短平均解决时间(MTTR)。它可以检测、诊断和解决问题,同时与所有模块无缝通信,甚至在用户知道系统存在问题之前也是如此。

能耗监测

持续监控能源消耗是数据中心有效能源管理的关键。人工智能提供对电力消耗模式的实时洞察,使运营商能够识别可以节省能源的领域。这种精细的监控与人工智能驱动的分析相结合,使数据中心运营商能够做出明智的决策,以提高整体能源效率。这种方法取决于带来真正的可观测性和开放遥测的原则,从而实现自动异常根本原因分析。可观测性对于在基础设施、应用、安全性和体验出现中断时保持业务连续性也至关重要。扩大这些领域的可观测性,有助于组织主动应对干扰,并提供及时的解决方案。

人工智能:在数据中心打造更绿色的未来

随着我们在数据驱动时代开拓新领域,将人工智能集成到数据中心不仅是一种选择,而且是战略要务。人工智能在数据中心中的作用是变革性的,可以优化能源使用,遏制浪费,并促进更可持续、更有弹性和更高效的数字基础设施。此外,通过采用超自动化和先进的AI/ML功能,组织可以减少对人工干预的依赖,并实现真正的NoOps体验。

总之,将人工智能纳入不断扩大的数据中心行业不仅是技术进步,也是可持续发展的关键一步。随着我们对数字服务的依赖增加,我们减轻数据中心对环境影响的责任也随之增加,数据中心目前占据了国家相当大一部分电力资源。人工智能成为应对这一挑战的必要工具,为加强能源安全和推进其雄心勃勃的净零目标提供了一条战略途径,并承诺创造一个更加绿色的未来。

以上是人工智能驱动的效率:重新定义数据中心的能源使用的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

本站声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热工具

记事本++7.3.1

记事本++7.3.1

好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版

SublimeText3汉化版

中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神级代码编辑软件(SublimeText3)

字节跳动剪映推出 SVIP 超级会员:连续包年 499 元,提供多种 AI 功能 字节跳动剪映推出 SVIP 超级会员:连续包年 499 元,提供多种 AI 功能 Jun 28, 2024 am 03:51 AM

本站6月27日消息,剪映是由字节跳动旗下脸萌科技开发的一款视频剪辑软件,依托于抖音平台且基本面向该平台用户制作短视频内容,并兼容iOS、安卓、Windows、MacOS等操作系统。剪映官方宣布会员体系升级,推出全新SVIP,包含多种AI黑科技,例如智能翻译、智能划重点、智能包装、数字人合成等。价格方面,剪映SVIP月费79元,年费599元(本站注:折合每月49.9元),连续包月则为59元每月,连续包年为499元每年(折合每月41.6元)。此外,剪映官方还表示,为提升用户体验,向已订阅了原版VIP

使用Rag和Sem-Rag提供上下文增强AI编码助手 使用Rag和Sem-Rag提供上下文增强AI编码助手 Jun 10, 2024 am 11:08 AM

通过将检索增强生成和语义记忆纳入AI编码助手,提升开发人员的生产力、效率和准确性。译自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。虽然基本AI编程助手自然有帮助,但由于依赖对软件语言和编写软件最常见模式的总体理解,因此常常无法提供最相关和正确的代码建议。这些编码助手生成的代码适合解决他们负责解决的问题,但通常不符合各个团队的编码标准、惯例和风格。这通常会导致需要修改或完善其建议,以便将代码接受到应

七个很酷的GenAI & LLM技术性面试问题 七个很酷的GenAI & LLM技术性面试问题 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

想了解更多AIGC的内容,请访问:51CTOAI.x社区https://www.51cto.com/aigc/译者|晶颜审校|重楼不同于互联网上随处可见的传统问题库,这些问题需要跳出常规思维。大语言模型(LLM)在数据科学、生成式人工智能(GenAI)和人工智能领域越来越重要。这些复杂的算法提升了人类的技能,并在诸多行业中推动了效率和创新性的提升,成为企业保持竞争力的关键。LLM的应用范围非常广泛,它可以用于自然语言处理、文本生成、语音识别和推荐系统等领域。通过学习大量的数据,LLM能够生成文本

微调真的能让LLM学到新东西吗:引入新知识可能让模型产生更多的幻觉 微调真的能让LLM学到新东西吗:引入新知识可能让模型产生更多的幻觉 Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

大型语言模型(LLM)是在巨大的文本数据库上训练的,在那里它们获得了大量的实际知识。这些知识嵌入到它们的参数中,然后可以在需要时使用。这些模型的知识在训练结束时被“具体化”。在预训练结束时,模型实际上停止学习。对模型进行对齐或进行指令调优,让模型学习如何充分利用这些知识,以及如何更自然地响应用户的问题。但是有时模型知识是不够的,尽管模型可以通过RAG访问外部内容,但通过微调使用模型适应新的领域被认为是有益的。这种微调是使用人工标注者或其他llm创建的输入进行的,模型会遇到额外的实际知识并将其整合

三星介绍 BM1743 数据中心级 SSD:搭载 v7 QLC V-NAND,可支持 PCIe 5.0 三星介绍 BM1743 数据中心级 SSD:搭载 v7 QLC V-NAND,可支持 PCIe 5.0 Jun 18, 2024 pm 04:15 PM

本站6月18日消息,三星半导体近日在技术博客介绍了搭载其目前最新QLC闪存(v7)的下一代数据中心级固态硬盘BM1743。▲三星QLC数据中心级固态硬盘BM1743根据TrendForce集邦咨询4月的说法,在QLC数据中心级固态硬盘领域,仅有深耕多年的三星和SK海力士旗下Solidigm在当时通过了企业客户验证。相较上代v5QLCV-NAND(本站注:三星v6V-NAND无QLC产品),三星v7QLCV-NAND闪存在堆叠层数方面几乎翻了一倍,存储密度也大幅提升。同时v7QLCV-NAND的顺

为大模型提供全新科学复杂问答基准与测评体系,UNSW、阿贡、芝加哥大学等多家机构联合推出SciQAG框架 为大模型提供全新科学复杂问答基准与测评体系,UNSW、阿贡、芝加哥大学等多家机构联合推出SciQAG框架 Jul 25, 2024 am 06:42 AM

编辑|ScienceAI问答(QA)数据集在推动自然语言处理(NLP)研究发挥着至关重要的作用。高质量QA数据集不仅可以用于微调模型,也可以有效评估大语言模型(LLM)的能力,尤其是针对科学知识的理解和推理能力。尽管当前已有许多科学QA数据集,涵盖了医学、化学、生物等领域,但这些数据集仍存在一些不足。其一,数据形式较为单一,大多数为多项选择题(multiple-choicequestions),它们易于进行评估,但限制了模型的答案选择范围,无法充分测试模型的科学问题解答能力。相比之下,开放式问答

SK 海力士 8 月 6 日将展示 AI 相关新品:12 层 HBM3E、321-high NAND 等 SK 海力士 8 月 6 日将展示 AI 相关新品:12 层 HBM3E、321-high NAND 等 Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

本站8月1日消息,SK海力士今天(8月1日)发布博文,宣布将出席8月6日至8日,在美国加利福尼亚州圣克拉拉举行的全球半导体存储器峰会FMS2024,展示诸多新一代产品。未来存储器和存储峰会(FutureMemoryandStorage)简介前身是主要面向NAND供应商的闪存峰会(FlashMemorySummit),在人工智能技术日益受到关注的背景下,今年重新命名为未来存储器和存储峰会(FutureMemoryandStorage),以邀请DRAM和存储供应商等更多参与者。新产品SK海力士去年在

SOTA性能,厦大多模态蛋白质-配体亲和力预测AI方法,首次结合分子表面信息 SOTA性能,厦大多模态蛋白质-配体亲和力预测AI方法,首次结合分子表面信息 Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

编辑|KX在药物研发领域,准确有效地预测蛋白质与配体的结合亲和力对于药物筛选和优化至关重要。然而,目前的研究没有考虑到分子表面信息在蛋白质-配体相互作用中的重要作用。基于此,来自厦门大学的研究人员提出了一种新颖的多模态特征提取(MFE)框架,该框架首次结合了蛋白质表面、3D结构和序列的信息,并使用交叉注意机制进行不同模态之间的特征对齐。实验结果表明,该方法在预测蛋白质-配体结合亲和力方面取得了最先进的性能。此外,消融研究证明了该框架内蛋白质表面信息和多模态特征对齐的有效性和必要性。相关研究以「S

See all articles