Infrastructure·
بحث من معهد ماساتشوستس للتقنية يستخدم الذكاء الاصطناعي لتقليل هدر طاقة مراكز البيانات
تطبق الأستاذة المشاركة في معهد ماساتشوستس كريستينا ديليمترو التعلم الآلي لتحسين الأنظمة السحابية، مما يقلل البصمة البيئية للبنية التحتية المتنامية لمراكز البيانات.
إن الزيادة العالمية في بناء مراكز البيانات تضغط على شبكات الطاقة وتزيد الاعتماد على الوقود الأحفوري. وفي معهد ماساتشوستس للتقنية، تتناول الأستاذة المشاركة حديثاً كريستينا ديليمترو هذا التحدي من خلال تطبيق التعلم الآلي لجعل أساطيل الخوادم الحالية أكثر كفاءة بكثير.
انتفاخ البرمجيات، وليس الأجهزة فقط، يدفع الهدر
تستهدف مجموعة ديليمترو في مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي "انتفاخ" مجموعات البرمجيات السحابية الذي يجبر المشغلين على الإفراط في توفير الأجهزة. ومن خلال إعادة تصميم مجدولي الموارد وأنظمة وقت التشغيل باستخدام الذكاء الاصطناعي، يستخرجون المزيد من الحوسبة من نفس السيليكون — مما يؤخر الحاجة إلى عمليات بناء جديدة ويقلل كلاً من النفقات الرأسمالية والتشغيلية.
تعتبر القابلية للتفسير محور تركيز أساسي. يبني الفريق نماذج قابلة للتفسير حتى يتمكن المهندسون من الوثوق بالتوصيات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي والتصرف بناءً عليها، بدءاً من وضع الحاويات وحتى تشكيل حركة مرور الشبكة.
وبeyond البنية التحتية، تساعد نفس التقنيات المطورين على اكتشاف وحل تراجعات الأداء في خدمات الإنتاج مثل البث ومؤتمرات الفيديو، مما يلغي حلقات إعادة المحاولة المهدرة ودورات الخمول.
- aigpu
- ai gpu
- ai gpu cloud
- aigpu dubai
- data center efficiency
- green computing
- mlops
- cloud optimization
بقلم AiGpu Editorial · إعادة صياغة تحريرية استناداً إلى تقارير عامة (MIT News AI)
→ كل المقالات