Rozw\u00f3j sztucznej inteligencji zale\u017cy od gwa\u0142townego wzrostu liczby centr\u00f3w danych, co sprawia, \u017ce ich zu\u017cycie energii staje si\u0119 kluczowym czynnikiem. Przewiduje si\u0119, \u017ce do ko\u0144ca tej dekady centra danych b\u0119d\u0105 odpowiada\u0107 za 9\u201317 procent ca\u0142kowitego zu\u017cycia energii elektrycznej w Stanach Zjednoczonych. Oko\u0142o jedna trzecia tego zu\u017cycia wynika z ch\u0142odzenia chip\u00f3w, kt\u00f3re nap\u0119dzaj\u0105 modele AI \u2013 elementu kluczowego dla funkcjonowania sztucznej inteligencji.<\/p>\n
W tym miejscu pojawia si\u0119 Ferveret \u2013 start-up za\u0142o\u017cony przez Rez\u0119 Aziziana i Matteo Bucci, kt\u00f3rzy maj\u0105 za sob\u0105 do\u015bwiadczenie w dziedzinie in\u017cynierii j\u0105drowej zdobyte na MIT. Azizian, niegdy\u015b doktorant na MIT, oraz Bucci, profesor nadzwyczajny na MIT, s\u0105 pionierami innowacyjnego systemu ch\u0142odzenia, kt\u00f3ry czerpie inspiracj\u0119 z technik stosowanych w reaktorach j\u0105drowych. Ich podej\u015bcie ma na celu gruntown\u0105 zmian\u0119 tradycyjnego procesu ch\u0142odzenia, zmniejszenie zale\u017cno\u015bci od wody i znaczne ograniczenie zu\u017cycia energii elektrycznej.<\/p>\n
Duet opracowa\u0142 system, w kt\u00f3rym serwery komputerowe zanurza si\u0119 w specjalnej cieczy przeznaczonej do skutecznego odprowadzania ciep\u0142a. Cech\u0105 wyr\u00f3\u017cniaj\u0105c\u0105 system Adaptive Phase Cooling (APC) firmy Ferveret na tle istniej\u0105cych rozwi\u0105za\u0144 ch\u0142odzenia ciecz\u0105 jest obecno\u015b\u0107 mniejszych p\u0119cherzyk\u00f3w, kt\u00f3re odrywaj\u0105 si\u0119 cz\u0119\u015bciej, co skutkuje przyspieszeniem wymiany ciep\u0142a.<\/p>\n
Innowacyjne rozwi\u0105zania firmy Ferveret s\u0105 ju\u017c testowane przez takie przedsi\u0119biorstwa jak CleanSpark, FuriosaAI i Switch. Testy przeprowadzone we wsp\u00f3\u0142pracy z Wydzia\u0142em Informatyki im. Samueliego na Uniwersytecie Kalifornijskim w Los Angeles (UCLA) wykaza\u0142y, \u017ce system APC zwi\u0119ksza wydajno\u015b\u0107 energetyczn\u0105 o a\u017c 151 TP3T w por\u00f3wnaniu z obecnymi rozwi\u0105zaniami ch\u0142odzenia ciecz\u0105. Ferveret sugeruje, \u017ce te oszcz\u0119dno\u015bci, w po\u0142\u0105czeniu z ich systemem kontroli zasilania, mog\u0105 pozwoli\u0107 na uzyskanie nawet o 351 TP3T wi\u0119cej token\u00f3w z modeli AI przy takim samym zu\u017cyciu energii.<\/p>\n
Wsp\u00f3\u0142praca Azizia i Bucci rozpocz\u0119\u0142a si\u0119 na MIT w 2013 roku, gdzie obaj zajmowali si\u0119 udoskonalaniem proces\u00f3w wymiany ciep\u0142a w reaktorach j\u0105drowych. Kolejne osi\u0105gni\u0119cia technologiczne sprawi\u0142y, \u017ce Azizian skierowa\u0142 swoj\u0105 uwag\u0119 na ch\u0142odzenie chip\u00f3w w takich gigantach jak Microsoft i Nvidia. Podczas wizyty w centrum danych w 2017 roku uderzy\u0142a go nieefektywno\u015b\u0107 tradycyjnych metod ch\u0142odzenia powietrzem, kt\u00f3re odpowiada\u0142y za a\u017c 401 TP3T zu\u017cycia energii przez centrum danych.<\/p>\n
Ta \u015bwiadomo\u015b\u0107 doprowadzi\u0142a w 2021 roku do powstania firmy Ferveret \u2013 podmiotu opartego na do\u015bwiadczeniach zdobytych podczas pracy przy reaktorach j\u0105drowych. W miar\u0119 jak sztuczna inteligencja zmaga si\u0119 z rosn\u0105cym zapotrzebowaniem na moc obliczeniow\u0105, centra danych coraz cz\u0119\u015bciej si\u0119gaj\u0105 po ch\u0142odzenie ciecz\u0105. Wi\u0119kszo\u015b\u0107 z nich wybiera ch\u0142odzenie immersyjne, polegaj\u0105ce na doprowadzaniu cieczy do wrzenia w celu zwi\u0119kszenia wydajno\u015bci wymiany ciep\u0142a. Bucci uzasadnia ten wyb\u00f3r, zauwa\u017caj\u0105c, \u017ce \u201cciecz jest lepszym medium przenosz\u0105cym ciep\u0142o w por\u00f3wnaniu z powietrzem. Podczas wrzenia usuwa ciep\u0142o bardziej efektywnie dzi\u0119ki energii potrzebnej do zmiany fazy\u201d. Jednak z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 zwi\u0105zana z procesem wrzenia wymaga ci\u0105g\u0142ego monitorowania ci\u015bnienia, temperatury i poziomu cieczy.<\/p>\n
Rozwi\u0105zanie zaproponowane przez firm\u0119 Ferveret opiera si\u0119 na wrzeniu z przech\u0142odzeniem, wykorzystuj\u0105c ciecz o niskiej temperaturze wrzenia, pozbawion\u0105 szkodliwych substancji chemicznych z grupy PFAS. W ich systemie ciecz tworzy mniejsze p\u0119cherzyki, kt\u00f3re odrywaj\u0105 si\u0119 cz\u0119\u015bciej, przyspieszaj\u0105c proces wymiany ciep\u0142a. System ten, dzi\u0119ki swojej modu\u0142owej strukturze, u\u0142atwia konserwacj\u0119 i wdro\u017cenie, p\u0142ynnie wpasowuj\u0105c si\u0119 w istniej\u0105c\u0105 infrastruktur\u0119. Ponadto firma Ferveret opracowa\u0142a oprogramowanie steruj\u0105ce, kt\u00f3re optymalizuje zu\u017cycie energii dla ka\u017cdego serwera, znacznie zwi\u0119kszaj\u0105c wydajno\u015b\u0107.<\/p>\n
Technologia firmy Ferveret nie tylko zwi\u0119ksza wydajno\u015b\u0107 centr\u00f3w danych, ale tak\u017ce umo\u017cliwia prowadzenie dzia\u0142alno\u015bci w odleg\u0142ych lokalizacjach, gdzie dost\u0119pne s\u0105 bogate zasoby energii odnawialnej, ale brakuje system\u00f3w ch\u0142odzenia. Do takich region\u00f3w nale\u017c\u0105 mi\u0119dzy innymi Afryka i Bliski Wsch\u00f3d, gdzie potencja\u0142 energii s\u0142onecznej jest ograniczany przez niedob\u00f3r zasob\u00f3w wodnych.<\/p>\n
W zwi\u0105zku z trwaj\u0105cymi rozmowami z czo\u0142owymi firmami z bran\u017cy chmury obliczeniowej oraz udzia\u0142em w programie Inception firmy Nvidia, skierowanym do start-up\u00f3w, firma Ferveret planuje zintensyfikowa\u0107 wsp\u00f3\u0142prac\u0119 partnersk\u0105. Jaki jest ich cel? Umo\u017cliwi\u0107 rozw\u00f3j sztucznej inteligencji bez dodatkowego obci\u0105\u017cania \u015brodowiska. Jak uj\u0105\u0142 to Azizian, chc\u0105 \u201cpom\u00f3c centrom danych w uzyskaniu wi\u0119kszej wydajno\u015bci z dost\u0119pnej energii\u201d.\u201d<\/p>\n
Aby dowiedzie\u0107 si\u0119 wi\u0119cej o ich dzia\u0142aniach, zapoznaj si\u0119 z oryginalnym artyku\u0142em tutaj<\/a>. Je\u015bli Twoja firma chce zg\u0142\u0119bia\u0107 mo\u017cliwo\u015bci rozwi\u0105za\u0144 w zakresie automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji, odwied\u017a stron\u0119 implementi.ai<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" The growth of artificial intelligence hinges upon the dramatic rise of data centers, making their energy consumption a key consideration. By the close of this decade, data centers are predicted to account for 9 to 17 percent of the entirety of U.S. electricity consumption. Around one-third of this consumption is attributed to cooling the chips that drive AI models, a component crucial to the functioning of AI. Towards More Efficient Cooling Enter Ferveret, a start-up by Reza Azizian and Matteo Bucci, both with prior experience in nuclear engineering at MIT. Azizian, once an MIT postdoc, and Bucci, an associate professor […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":8937,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[46,47],"tags":[],"class_list":["post-8936","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-automation","category-ai-news","post--single"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8936","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8936"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8936\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/8937"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8936"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8936"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8936"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}