Датацентры ИИ в США не “работают на угле” (не используют уголь), но это грязное топливо стало популярным для удовлетворения пиковых нагрузок из-за роста цен на газ.

Перевод текста:

В США центры обработки данных все чаще полагаются на электроэнергию, получаемую от угольных электростанций

По данным издания The Register, расширяющаяся инфраструктура искусственного интеллекта (ИИ) в Соединенных Штатах вынуждает увеличивать потребность в электроэнергии и делает природный газ менее доступным. Однако в штатах с ядерными энергоблоками уголь, сланцевая нефть и обычные углеводороды используются преимущественно для сглаживания пиков и спадов потребления энергии — но не для непосредственного удовлетворения потребностей крупных технологических компаний. Давайте попробуем разобраться в ситуации.

Рост использования угля до 20% и прогнозы на ближайшие годы

Отчет Джефри показывает почти двукратное увеличение генерации электроэнергии на угольных электростанциях, что составляет примерно 20%, и аналитики прогнозируют сохранение этих темпов роста до 2027 года. Быстрорастущий спрос на электроэнергию вместе с неблагоприятными ценами на газ заставляют операторов возвращаться к использованию самого грязного вида топлива в энергетике — угля. Однако дело не только в отходах; важно обеспечить доступность электроэнергии для всех пользователей системы.

Ядерная энергетика идеально подходит для центров обработки данных, занимающихся обучением ИИ

Ядерный энергоблок почти идеально соответствует потребностям центра обработки данных по обучению искусственным интеллектам. Стабильная и высокопроизводительная генерация энергии идеально синхронизируется с непрерывными и предсказуемыми потребностями датацентров. Почти: в периоды сохранения модели на хранение (checkpoints) наблюдается значительное снижение загрузки графических процессоров, однако эти колебания невелики по сравнению с общей нагрузкой системы.

Роль возобновляемых источников энергии и угля при поддержке сети

Несмотря на стабильность ядерного производства, операторам сетей приходится компенсировать внезапные падения или скачки потребления электроэнергии, где роль играют уголь и возобновляемые источники. Без их помощи электроэнергия течет равномерно через высоконапряженные линии к трансформаторам, которые должны поддерживать стабильное напряжение для домохозяйств и промышленности. Но эти устройства не способны справиться с массовыми нагрузками.

Балансировка нагрузок при обучении и выводе данных

Ядерная энергия гарантирует бесперебойное проведение длительных (недельных) тренировок искусственного интеллекта, в то время как уголь и возобновляемые источники энергии выполняют свою роль при поддержке других потребителей электроэнергии во времена внезапных скачков нагрузки.

Специфика энергопотребления при выводе информации (инференсе)

При использовании моделей после их обучения, на этапе инференса потребление энергии становится прерывистым. Тысячи операций матричных умножений требуют мощных вычислений по непредсказуемым интервалам времени и потребляют электроэнергию короткими интенсивными вспышками. При одновременном поступлении миллионов запросов общая нагрузка может резко возрастать, создавая стресс как для локальных систем распределения электроэнергии, так и для охладительных установок. Инференс генерирует нестабильные, быстро изменяющиеся паттерны потребления энергии, которые должны компенсироваться гибкой сетевой инфраструктурой или местным хранилищем энергии.

Заключение: уголь поддерживает стабильность энергосистемы США при растущих потребностях от центров обработки данных ИИ

Согласно отчету Джефри, цитируемого The Register, генерация электроэнергии на угольных электростанциях в США выросла примерно на 20%. При этом ключевая роль угля состоит в обеспечении стабильности электрической сети, а не в прямом питании датацентров искусственного интеллекта. Ядерные электростанции предоставляют надежную мощность для продолжительных тренировок ИИ, тогда как уголь и возобновляемые источники помогают регулировать колебания нагрузки, вызванные точками сохранения данных и другими нагрузками. В процессе инференса необходимость адаптации к резким изменениям потребности электроэнергии становится еще более острой. Таким образом, энергетическая система США должна быть гибкой и устойчивой, чтобы обслуживать все виды потребителей, включая центры обработки данных искусственного интеллекта.