Az írországi adatközpontok növekvő energiaigénye

A kép a Microsoft Designer eszközével készült

Sok más fejlett országhoz hasonlóan Írországban is dinamikusan növekszik az adatközpontok energiafelhasználása: az évtized végére a teljes áramfogyasztás akár 30%-a is ezekhez lesz majd köthető. Az egyik dublini egyetem kutatói éppen ezért most olyan technológián dolgoznak, amely megoldást jelenthetne erre a problémára – ám 2030-ig évente egymilliárd lézerdiódára lenne szükség hozzá.

A hivatalos adatok

Írország Központi Statisztikai Hivatalának adatai szerint 2015 és 2023 közt 24%-kal emelkedett az ország teljes villamosenergia-fogyasztása. Ezen belül az adatközpontok energiafelhasználása 2015-ben még csupán 5% volt, ám 2023-ra már 21%-ra nőtt. (Összehasonlításképp: 2023-ban a városi háztartások a teljes villamosenergia-fogyasztás 18%-át, a vidéki háztartások pedig a 10%-át adták.) Másként kifejezve, az adatközpontok villamosenergia-felhasználása 2015 első negyedévében 290 GWh, 2023 azonos időszakban viszont már 1661 GWh volt. A változás drasztikus mértékét mutatja, hogy 2022 és 2023 között 20%-kal nőtt az ország adatközpontjainak energiaigénye.

Forrás: Írország Központi Statisztikai Hivatala

Áram helyett fény – Liam Barry professzor megoldási javaslata

Liam Barry, a Dublin City University Villamosmérnöki Iskolájának professzora az írországi adatközpontok emelkedő energiaigényét tárgyalva kifejti: az eddig tapasztalható jelentős növekedést tovább fokozza a mesterséges intelligencia hatalmas számítási infrastruktúrát igénylő fogyasztói változatának elterjedése, s emiatt az írországi adatközpontok energiafelhasználása 2030-ig akár a teljes energiafogyasztás 30%-át is elérheti majd. A mesterséges intelligencia működését ugyanis szuperszámítógépek és hatalmas adatközpontok támogatják: az OpenAI a ChatGPT 4-es verziójának betanításakor például 25 ezer grafikus feldolgozó egységet (GPU-t) használt, és ezek mindegyikét egy több száz gigabites hálózati interfésszel látta el. A szuperszámítógépet a Microsoft kifejezetten az OpenAI igényeihez szabva építette az Nvidia nagy teljesítményű chipjeinek a felhasználásával, mivel ezek párhuzamosan több matematikai számítást is képesek elvégezni. A ChatGPT-4 képzése több hónapot, 50 GWh energiát és mintegy 100 millió dollárt vett igénybe.

A mesterséges intelligencia betanításához szükséges idő és energia nagyban függ attól, hogy a szuperszámítógépen belül a GPU-k és az adatátviteli kapcsolók között miként történik az információátvitel. Barry szerint az adatközpontok működését forradalmasítaná, ha lézertechnológiát használnának bennük, a GPU-kat a hagyományos elektromos megoldás helyett optikai úton összekötve ugyanis akár 70-80%-kal is javítani tudnák az energiahatékonyságuk, miközben jelentős távolságokon is biztosítani lehetne a nagy sebességű adatátvitelt. E megoldás kulcsfontosságú komponense az optikai jeleket kibocsátó lézerdióda; előrejelzések szerint az évtized végére évente akár egymilliárd ilyen diódára is szükség lehet az adatközpontok igényeinek kielégítéséhez. A Dublin City University csapatának célja, hogy a piaci és a tudományos kutatás területén dolgozó partnereivel együttműködve öt éven belül létrehozza azt a kereskedelmi szempontból is életképes technológiát, amellyel megvalósítható lenne a fent leírt optikai adatátvitel. A közelmúltban végzett tesztek azt mutatják, hogy a technológiával 10 kilométeres távolságon akár az 1 Terabit/másodperc adatátviteli sebességet is el lehet érni, ez pedig hatalmas előrelépés a jelenlegi elektromos jelátvitelen alapuló rendszerekhez képest. Megoldandó problémaként mutatkozik mindazonáltal, hogy az optikai alkatrészek, különösen pedig a lézerforrások, általában sérülékenyebbek, mint a hagyományos társaik. Ez azért jelent gondot, mivel a mesterséges intelligencián alapuló alkalmazásokhoz használt adatközpontok megbízhatósági követelményei elég magasak, hiszen csak így lehet elkerülni az összetett és időérzékeny képzési folyamatok során bekövetkező meghibásodásokat.