Energieffektivisering av datacenters har potentialen att påverka hela världens elkonsumtion och därmed bidra kraftigt till hållbar utveckling. Arbetet är komplext med en mängd faktorer att ta hänsyn till, men genom att låta artificiell intelligens styra driften av datacenter finns stora vinster att göra. Vid datacentret ICE i Luleå forskar RISE i syfte att hitta nya, energieffektiva sätt att driva datacenter med hjälp av tillämpad AI.
Med en global elkonsumtion på ca 2000 TWh, ca 10% av den globala elproduktionen, är IT-sektorn en av världens största konsumenter av elektricitet*. Trenden är ökande; fram till 2030 beräknas konsumtionen ha ökat till drygt 20%. En av de främsta orsakerna till ökningen är datacenter som under perioden förväntas fyrdubbla sin elförbrukning.
– Det pratas mycket om flygets påverkan på klimatet och utsläpp av koldioxid, säger Jonas Gustafsson, forskare på RISE. Men tittar vi på IT-sektorn och dess klimatpåverkan så ligger den på samma nivå.
Stor potential
De potentiella vinsterna med en energieffektivisering är med andra ord stora, men processen är komplex och innehåller en mängd olika parametrar och aktörer att ta hänsyn till. Här har maskininlärning och artificiell intelligens öppnat upp möjligheter, och gjort det möjligt att inte bara styra datacentret utan också att styra de processer som behöver datakraft och vilken server som ska belastas.
– Vi har tittat på både fläktarna som styr fastighetskyla och fläktarna som sitter i enskilda servrar för att se hur vi kan få dem att samverka, säger Jonas Gustafsson. Vi tror att ägare av datacenters behöver se på IT- och fastighetskyla ihop.
– I nästa steg vill vi ta in prognoser för väder, elpris och förväntad last, fyller Rickard Brännvall, forskare på RISE, i.
AI kostar energi
Inofficiellt världsrekord
Försöken med energieffektivisering vid ICE har varit minst sagt lyckade; i oktober 2019 slogs ett inofficiellt världsrekord i power usage effectiveness, PUE när teamet nådde ett värde på 1,007, enbart 0,7 procent från ett idealiskt resultat.
– PUE anger hur stor del av den el som köps in som går åt till att driva servrar och inte används till kylning och annat som kräver elektricitet, förklarar Jonas Gustafsson. Vi fick hjälp av Fraunhofer med att belasta servrarna på konstgjord väg, men trots det är resultatet uppseendeväckande. Som jämförelse har Facebooks datacenter i Luleå ett PUE på ungefär 1,1, och en studie från Supermicro som publicerades i december 2018 visade på ett genomsnitt på 1,89 hos de tillfrågade.
Datacenter närmare användarna
Efterfrågan på beräkningskraft kommer att öka i takt med att datadrivna tjänster blir allt vanligare. För att göra det möjligt behövs nya typer av datacenter, placerade närmare användarna i till exempel storstäder. Här blir styrning av energikonsumtion och resurser för beräkningar ännu viktigare.
– Vi har utvecklat det vi kallat för en ”edge-modul”, ett mindre datacenter med tillgång till både solceller och batterier, förklarar Rickard Brännvall, forskare på RISE. För att dom här mindre datacentren ska kunna användas i storstäder där dygnsvariationerna i datatrafik, beräkningsbehov och elförbrukning är stora utvecklar vi modeller för att datadrivet kunna styra till exempel kylning.
Artificiell intelligens kan alltså vara ett kraftfullt hjälpmedel till att spara energi i framtidens datacenter. Men tekniken kommer också att kräva mängder av beräkningskraft; något som i sin tur kräver energi och ytterligare utbyggda datacenter. Utvecklingen gör energieffektiviseringen ännu viktigare enligt Jonas Gustafsson:
– AI kostar energi, så vi behöver verkligen förstå hur vi ska bygga och driva framtidens datacenters.
* On Global Electricity Usage of Communication Technology: Trends to 2030 (Anders S. G. Andrae and Tomas Edler)
