Utilizzare l’intelligenza artificiale per evitare guasti nei data center e soprattutto migliorarne le prestazioni in un trend di crescita dei consumi su scala globale. È uno degli obiettivi del gruppo di ricerca ICT di ENEA che ha testato tecniche innovative di predizione ed ottimizzazione dei flussi energetici sul proprio supercalcolatore CRESCO6.
L’industria IT consuma sempre più energia
La decarbonizzazione passa anche per l’impiego di tecnologie e infrastrutture meno energivore. L’information technology (IT) è un settore che col tempo aumenterà la sua domanda di energia elettrica. Secondo uno studio di qualche anno fa, potrebbe consumare oltre un quinto dell’energia elettrica mondiale entro il 2025, con gravi ripercussioni sul percorso che molti Paesi, tra cui l’Italia, hanno avviato per raggiungere gli obiettivi di decarbonizzazione e neutralità climatica entro il 2050.
Nei prossimi due-tre anni, infatti, si stima che l’industria IT potrebbe generare fino al 3,5% delle emissioni mondiali di gas serra, con un ulteriore incremento entro il 2040, quando potrebbero rappresentare una quota ben più significativa del 14%.
Senza miglioramenti significativi nell’efficienza energetica, è possibile che quest’ambito industriale così centrale per la crescita economica userà il 20% dell’elettricità globale. Il consumo di elettricità passerà dai 200-300 twerawattora attuali a 1.200-3.000.
I data center, da soli, potrebbero emettere 1,9 miliardi di tonnellate di CO2, il 3,2% del totale globale.
Il tema della sostenibilità ambientale è ormai di primaria importanza anche nel campo delle tecnologie informatiche, un settore nel quale i consumi energetici crescono a un tasso annuo del 9%.
L’Enea studia il modo per migliorare l’efficienza energetica dei data center, a partire dall’IA
Il gruppo di ricerca ICT di Enea ha testato in Italia tecniche innovative sul proprio supercalcolatore CRESCO6 per migliorare l’efficienza energetica e le prestazioni, evitando numerose tipologie di guasti, sfruttando le funzionalità dell’intelligenza artificiale (IA).
“Siamo partiti dalla raccolta dei dati sui consumi energetici, termici e computazionali del data center HPC di ENEA per individuare, attraverso strumenti avanzati di intelligenza artificiale, eventuali sovraccarichi di lavoro, sprechi, malfunzionamenti o ‘falle’ nel sistema di raffreddamento. Un surriscaldamento frequente e, di conseguenza, un sistema di raffreddamento poco efficace, potrebbero causare, ad esempio, il degrado dell’hardware, una ridotta affidabilità dei server nonché un dispendioso consumo energetico. Grazie a questa metodologia innovativa siamo in grado di estrarre informazioni utili dai dati reali di consumo dell’infrastruttura di calcolo e di elaborare strategie di gestione che non sarebbero ottenibili con le tecniche classiche di data analysis”, ha spiegato Marta Chinnici, ricercatrice di matematica con dottorato in computer science presso il Laboratorio ENEA Infrastrutture per il calcolo scientifico e ad alte prestazioni.
“La comunità dei data center potrebbe sfruttare questo nostro approccio per migliorare le condizioni termiche in cui operano le infrastrutture informatiche, con azioni mirate su quei server che più frequentemente vanno incontro a un surriscaldamento, visto che i consumi energetici di un data center dipendono fortemente dalla temperatura del luogo dove si trova l’infrastruttura informatica, così come dalle prestazioni dei sistemi IT e di raffreddamento”, ha proseguito Chinnici.
Modelli predittivi e ottimizzazione dei consumi
La metodologia sviluppata dall’Enea consente di raccogliere e mettere in relazione i dati sugli effettivi carichi di lavoro del data center e sul consumo energetico a diversi livelli (nodo, server, rack e stanza). La mole di informazioni viene poi elaborata attraverso tecniche di apprendimento supervisionato che permettono di definire modelli previsionali in grado di predire il comportamento dei server in base alla temperatura e al carico computazionale e di mappare eventuali fenomeni di surriscaldamento (hotspot o punti caldi).
In termini di modelli di predizione e ottimizzazione dei consumi energetici dei data cente, ci sono già altre conferme, come quelle rese note da DeepMind, società di Google che si occupa di sviluppare soluzioni di IA e in particolare algoritmi che hanno proprio il ruolo di monitorare e ridurre i consumi energetici legati al sistema di raffrescamento dei server, grazie ai quali già nel 2018 il gitante di Montain View ha potuto annunciare risparmi energetici nell’ordine del 40%.
Ulteriori percorsi di decarbonizzazione di queste infrastrutture sono legati alle fonti energetiche rinnovabili e all’impiego di tecnologie green, come ha fatto il Gruppo Aruba presso il suo Global cloud data center a Ponte San Pietro (BG), con una superficie di 200 mila m² e 60 MW di potenza, prodotti in modalità autonoma grazie ad impianti fotovoltaici ed idroelettrici.
Secondo stime del Governo britannico, infine, l’IA integrata a sistemi di battery storage o smart storage consentirà al Paese di risparmiare circa 50 miliardi di dollari entro il 2050, proprio accumulando energia da impianti solari ed eolici da riutilizzare in ogni momento (anche per far fronte ad eventuali cali di tensione sulla rete), garantendo continuità e sicurezza della fornitura.
