Zagłów serwerów w centrum danych AWS w 2023 r. (AWS Photo / Noah Berger)
Kiedy dyrektor generalny Phaidra, Jim Gao, opisuje agentów AI, których zbudowała jego firma z Seattle, aby poprawić wydajność centrum danych, można sobie wyobrazić armię cyfrowych popleczników za sceną, którą pracują.
Jego pracą jest dostosowanie operacji centrum danych za pomocą podejścia do chłodzenia elektronicznego, które ogólnie reprezentuje 30% zużycia energii instalacji, zajmując drugie miejsce zasilania wymaganej do operacji przetwarzania danych. Śledzą temperatury, napięcia, obrót pompy i inną infrastrukturę, aby zrozumieć, jak dobrze działa centrum.
Agenci firmy działają autonomicznie i ewoluują poprzez uczenie się wzmocnienia, obserwowanie wyników, dostosowywanie i ulepszanie. Start zmniejsza zużycie energii chłodzenia o 25% dzięki swojej technologii. Oszczędności.
„Żyjemy w ograniczonym świecie władzy” – powiedział Gao, zauważając, że centra danych są szybko zbudowane w celu zaspokojenia zapotrzebowania AI, ale dostaw energii nie może być aktualny. „Zdolność tych dużych spółek AI do generowania dochodu jest dosłownie ograniczona liczbą dostępnych elektronów (dostarczanych przez energię elektryczną)”.
Jim Gao. (Zdjęcie LinkedIn)
Phaidra ogłosiła w zeszłym tygodniu 50 milionów dolarów na nowe fundusze inwestorów, w tym Fund of Collaboration, Helena, Index Ventures, NVIDIA, Sony Innovation Fund i inne, które zwiększają całkowity kapitał do 120 milionów dolarów.
Gdy operatorzy dużych technologii i centrów danych planują wydać miliardy dolarów w nadchodzących latach, budując więcej energii intensywnie intensywnej lub „fabryk AI”, jak je nazywa GAO, dodatkowa gotówka pomoże startupowi jeszcze bardziej zwiększyć swoją technologię, aby wykonać większe cięcia zasilania.
Pojawiającym się obszarem skupienia jest koordynacja agentów AI w celu optymalizacji funkcji całego systemu.
Phaidra chce również wykraczać poza infrastrukturę chłodzenia, aby pomóc w zarządzaniu przepływami danych, które przechodzą przez centra, które mogą powodować szczyty zapotrzebowania na energię. Wymaga to, aby system miał pod ręką więcej energii niż będziesz potrzebować przez większość czasu, więc zmniejszenie tych szczytów może powodować ważne oszczędności.
Alternatywnie, obiekty muszą skorzystać z powolnych czasów dla niektórych miejsc pracy, kiedy jest to dostępne, powiedział Gao.
„To się nie dzieje dzisiaj, ponieważ systemy zarządzania energią, chłodzeniem i obciążeniem działają niezależnie, bez koordynacji, bez orkiestracji” – dodał. „Ale to jest przyszłość, którą widzimy: fabryki znacznie bardziej wydajnej sztucznej inteligencji”.
Powiązane: Phaidra zbiera 50 milionów dolarów, aby pomóc centrom danych w mądrzejszym, nie tylko trudniejszym ”poprzez zwiększenie wydajności energetycznej
