مصرف برق مراکز داده هوش مصنوعی و راهکار گوگل

مصرف برق مراکز داده هوش مصنوعی: راهکاری برای تعادل شبکه برق
در دنیای امروز که هوش مصنوعی (AI) با سرعتی شگفتآور در حال گسترش است، مراکز دادهی هوش مصنوعی به یکی از بزرگترین مصرفکنندگان برق در کشورهایی مانند ایالات متحده تبدیل شدهاند. پردازش دادهها، آموزش مدلهای یادگیری عمیق، استنباط (inference) و عملیات زیرساختی همراه آنها، مصرف برق مراکز داده را بالا میبرند؛ مخصوصا در ساعات اوج مصرف که ظرفیت شبکه برق محدود است. این فشار نه فقط به هزینهٔ برق برای مصرفکنندگان عادی منجر میشود، بلکه ممکن است موجب قطعی برق، کاهش پایداری عملکرد شبکه و نیاز به سرمایهگذاریهای سنگین در نیروگاهها و خطوط انتقال جدید گردد.
توافقهای جدید گوگل با شرکتهای برق: کاهش مصرف در زمان پیک
گوگل اخیراً با شرکتهای برقرسان Indiana Michigan Power و Tennessee Valley Authority (TVA) وارد قراردادهایی شده است تا در زمانهایی که تقاضای برق به حداکثر میرسد، مصرف برق مراکز دادهای که برای محاسبات AI استفاده میشوند را کاهش دهد. این کاهش عمدتاً روی وظایف پردازش وظایف یادگیری ماشینی (ML workloads) است که زمان پاسخدهی فوری ضروری ندارند. این توافقات از نوع برنامههای پاسخ به تقاضا (demand-response) هستند؛ طرحهایی که مصرفکنندگان بزرگ برق موافقت میکنند در ساعات خاصی مصرفشان را پایین بیاورند تا شبکه برق بتواند نیازهای کل سیستم را با پایداری بیشتری برآورده کند.
گوگل افزوده است که سرویسهای حساس به تأخیر، مانند جستجو، نقشهها، سرویسهای ابری و خدمات عمومی حیاتی، تحت تأثیر این کاهش مصرف نخواهند بود. بدین ترتیب، کاربر نهایی همچنان تجربهٔ بدون وقفه خواهد داشت؛ در حالی که زیرساخت برق کمک میکند فشار شبکه در زمان اوج کاسته شود.
چگونه «پاسخ به تقاضا» در مراکز داده هوش مصنوعی عملی میشود؟
تقسیم وظایف قابل تأخیر: گوگل از نرمافزارهایی استفاده میکند که وظایف غیر فوری AI را زمانی اجرا میکند که فشار روی شبکه کمتر است، یا بین مراکز دادهٔ مختلف جابهجا میشوند.
اعلان از طرف اپراتور شبکه برق: زمانی که پیشبینی میشود شبکه در وضعیت استرسزا قرار گیرد (مثلاً گرمای بالا، بار سرمایش زیاد، رویدادهای هواشناسی شدید)، این اطلاع رسانی فعال میشود و مراکز داده با کاهش بار مصرفی پاسخ میدهند.
<strong>انعطافپذیری در زمان و مکان: اگر امکانش باشد، برخی وظایف به زمانهای با مصرف کمتر یا مراکز داده در منطقههایی که برق بیشتری یا برق پاکتر در دسترس است منتقل میشوند.
پشتیبانی فنی و زیرساختی: ابزارهای نرمافزاری پیشرفته برای برنامهریزی، زمان بندی، و انتقال بار محاسباتی. همچنین اتصال سریع به شبکه برق مناسب، تجهیزات انتقال و توزیع کارآمد با توان پاسخ سریع به تقاضا.
مزایای استراتژیک، اقتصادی و زیستمحیطی
پایداری شبکه برق و کاهش خطرات
کاهش مصرف در زمان اوج، کمک میکند تا خطر قطعی برق یا افت ولتاژ کاهش یابد. شبکه برق در مناطق مختلف کمتر با فشار باقی میماند و احتمال ایجاد خاموشی یا نیاز به تولید اضافی لحظهای کمتر میشود.
کاهش نیاز به سرمایهگذاری زیرساختی جدید
ساخت نیروگاه جدید یا خطوط انتقال برق گسترده هزینه و زمان زیادی میبرد. طرحهای demand-response کمک میکنند تا فشار مصرف با روشهای نرم و انعطافپذیر کنترل شود و نیازی فوری به سرمایهگذاری فیزیکی بزرگ نباشد.
صرفهجویی در هزینه برای کاربران برق
هنگامی که مصرف در زمان اوج کاهش یابد، نرخ برق برای مشترکین عادی کمتر تحت تأثیر افزایش پیک قرار میگیرد؛ همچنین شرکتهایی مثل گوگل ممکن است مشوقهای مالی یا کاهش هزینه برق دریافت کنند.
کاهش انتشار گازهای گلخانهای و بهبود کیفیت انرژی
وقتی مصرف برق کمتر به همراه انتقال به زمانهای برق پاکتر (renewable energy) همراه باشد، میزان استفاده از منابع سوخت فسیلی کاهش مییابد. این امر به رسیدن به اهداف زیستمحیطی و کاهش کربن کمک میکند.
چالشها و مسیر پیش رو
سرویسهای حساس به تأخیر:
بعضی خدمات AI نمیتوانند تحمل زمان تأخیر داشته باشند؛ اعمال کاهش مصرف باید به گونهای باشد که کیفیت کاربر نهایی تحت تأثیر قرار نگیرد.
شفافیت قراردادها و جبران مالی:
بسیاری از جزئیات در قراردادهای demand-response افشا نشدهاند؛ مثلاً مقدار دقیق پرداخت مشوقها، هزینههای مربوط به کاهش مصرف و تأثیرات مالی بر شرکتها.
مقیاسپذیری:
برای اینکه این روشها بتوانند به یک استاندارد صنعتی تبدیل شوند، باید در سطح جغرافیایی گستردهتر و با زیرساختهای آمادهتر اجرا شوند؛ مخصوصاً در کشورهایی که شبکه برقشان ضعیفتر است یا برق پاک کمتر در دسترس است.
سیاستگذاری و مقررات:
دولتها و نهادهای قانونگذار باید چارچوبهایی ایجاد کنند که مشارکت در برنامههای پاسخ به تقاضا را تشویق کند و مشوقهایی بدهد؛ مثلاً مالیات، کمکهای دولتی، یا قوانین الزامآور درمورد پایداری مصرف برق.