مراكز بيانات الحوسبة الفائقة للذكاء الاصطناعي لمرونة شبكات الطاقة

جدول المحتويات

1. المقدمة

أدى النمو السريع للذكاء الاصطناعي، وخاصة نماذج اللغة الكبيرة مثل ChatGPT، إلى خلق طلب غير مسبوق على مراكز بيانات الحوسبة الفائقة (HPC). تختلف هذه المرافق المخصصة للذكاء الاصطناعي جوهريًا عن مراكز بيانات الحوسبة الفائقة التقليدية للأغراض العامة في اعتمادها الكبير على مسرعات وحدات معالجة الرسومات (GPU) وأحمال العمل القابلة للتوزيع المتوازي.

تمثل مراكز بيانات الحوسبة الفائقة المخصصة للذكاء الاصطناعي تحديًا وفرصة لأنظمة الطاقة. بينما تستهلك طاقة كبيرة - حيث من المتوقع أن تستهلك مراكز البيانات 9.1٪ من الطاقة في الولايات المتحدة بحلول عام 2030 وفقًا لمعهد أبحاث الطاقة الكهربائية (EPRI) - يمكن لأحمال الحوسبة المرنة فيها تقديم خدمات قيمة للشبكة. تظهر هذه الورقة البحثية أن مراكز البيانات المخصصة للذكاء الاصطناعي يمكنها تقديم مرونة فائقة بتكلفة أقل بنسبة 50٪ مقارنة بمرافق الحوسبة الفائقة للأغراض العامة.

2. المنهجية

2.1 نموذج تكلفة مرونة مركز البيانات

يأخذ نموذج التكلفة المقترح في الاعتبار القيمة الاقتصادية للحوسبة عند جدولة أحمال العمل لتحقيق مرونة الشبكة. يأخذ النموذج في الاعتبار:

• تكلفة الفرصة البديلة لوظائف الحوسبة المؤجلة
• أنماط استهلاك الطاقة لأحمال عمل وحدات معالجة الرسومات (GPU) مقابل وحدات المعالجة المركزية (CPU)
• أسعار السوق لخدمات الحوسبة من المنصات السحابية الرئيسية
• متطلبات خدمات نظام الطاقة والتعويضات

2.2 تحليل آثار الحوسبة

تحلل الدراسة آثار حوسبة واقعية من 7 مراكز بيانات حوسبة فائقة مخصصة للذكاء الاصطناعي و 7 مراكز بيانات حوسبة فائقة للأغراض العامة، بما في ذلك مرافق من مختبر أوك ريدج الوطني ومرافق الحوسبة القيادية في أرغون. يغطي التحليل:

• خصائص حمل العمل وإمكانية التوزيع المتوازي
• أنماط استهلاك الطاقة
• قيود مرونة الجدولة
• المفاضلات الاقتصادية بين إيرادات الحوسبة وخدمات المرونة

3. النتائج التجريبية

3.1 مقارنة المرونة

تُظهر مراكز بيانات الحوسبة الفائقة المخصصة للذكاء الاصطناعي إمكانية مرونة أكبر بشكل ملحوظ بسبب أحمال عملها القابلة للتوزيع المتوازي وبنيتها المكثفة لوحدات معالجة الرسومات. النتائج الرئيسية:

• يمكن إعادة جدولة أحمال العمل الثقيلة بوحدات معالجة الرسومات بسهولة أكبر دون تدهور في الأداء
• تظهر وظائف الذكاء الاصطناعي مرونة طبيعية في توقيت التنفيذ
• غالبًا ما يكون لوظائف الحوسبة الفائقة للأغراض العامة قيود توقيت وتبعيات أكثر صرامة

3.2 تحليل التكلفة

يكشف التحليل الاقتصادي أن مراكز البيانات المخصصة للذكاء الاصطناعي يمكنها تقديم خدمات المرونة بتكلفة أقل بنحو 50٪ مقارنة بالمرافق للأغراض العامة. تنبع هذه الميزة التكلفة من:

• انخفاض تكلفة الفرصة البديلة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي المؤجلة
• كثافة أعلى للوظائف المرنة والقابلة للتوزيع المتوازي
• توافق أفضل مع متطلبات توقيت سوق الطاقة

4. التنفيذ التقني

4.1 الإطار الرياضي

يمكن صياغة مشكلة تحسين المرونة على النحو التالي:

$$\min_{P_t} \sum_{t=1}^{T} [C_{compute}(P_t) + C_{grid}(P_t) - R_{flex}(P_t)]$$

بشرط:

$$P_{min} \leq P_t \leq P_{max}$$

$$\sum_{t=1}^{T} E_t = E_{total}$$

حيث تمثل $C_{compute}$ تكلفة الفرصة البديلة للحوسبة، و $C_{grid}$ هي تكلفة الكهرباء، و $R_{flex}$ هي إيرادات خدمة المرونة.

4.2 تنفيذ الكود

على الرغم من أن الورقة لا تقدم كودًا محددًا، يمكن تنفيذ التحسين باستخدام البرمجة الخطية:

# كود زائف لتحسين المرونة
import numpy as np
from scipy.optimize import linprog

def optimize_flexibility(compute_cost, grid_prices, flexibility_prices, constraints):
    """
    تحسين جدول طاقة مركز البيانات لمرونة الشبكة
    
    المعاملات:
    compute_cost: مصفوفة تكاليف الفرصة البديلة للحوسبة
    grid_prices: أسعار سوق الكهرباء
    flexibility_prices: تعويضات خدمات المرونة
    constraints: الحدود التقنية والتشغيلية
    
    العائدات:
    optimal_schedule: ملف استهلاك الطاقة الأمثل
    """
    # معاملات دالة الهدف
    c = compute_cost + grid_prices - flexibility_prices
    
    # حل مشكلة البرمجة الخطية
    result = linprog(c, A_ub=constraints['A'], b_ub=constraints['b'],
                     bounds=constraints['bounds'])
    
    return result.x

5. التطبيقات المستقبلية

يفتح البحث عدة اتجاهات واعدة للعمل المستقبلي:

• أسواق المرونة في الوقت الفعلي: التكامل مع أسواق خدمات الشبكة الناشئة في الوقت الفعلي
• تنسيق الذكاء الاصطناعي على الحافة: تنسيق المرونة عبر موارد الحوسبة الموزعة للذكاء الاصطناعي
• دمج الطاقة المتجددة: استخدام مرونة مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي لدعم دمج الطاقة المتجددة
• بروتوكولات قياسية: تطوير معايير صناعية لمشاركة مراكز البيانات في الشبكة

التحليل الخبير: حمى البحث عن مرونة الشبكة في حوسبة الذكاء الاصطناعي

6. المراجع

1. Vaswani, A., et al. "Attention is all you need." Advances in neural information processing systems 30 (2017).
2. Brown, T., et al. "Language models are few-shot learners." Advances in neural information processing systems 33 (2020): 1877-1901.
3. Jouppi, N. P., et al. "In-datacenter performance analysis of a tensor processing unit." Proceedings of the 44th annual international symposium on computer architecture. 2017.
4. Shi, Shaohuai, et al. "Benchmarking state-of-the-art deep learning software tools." 2016 7th International Conference on Cloud Computing and Big Data (CCBD). IEEE, 2016.
5. Oak Ridge National Laboratory. "Summit Supercomputer." ORNL, 2023.
6. Argonne Leadership Computing Facility. "Aurora Supercomputer." ALCF, 2023.
7. Electric Power Research Institute. "Data Center Energy Consumption Forecast." EPRI, 2023.
8. Lawrence Berkeley National Laboratory. "The Demand Response Spinning Reserve Demonstration." LBNL, 2022.