מחקר משותף של NVIDIA, חברת Emerald AI, גוף המחקר EPRI, חברת החשמל הבריטית National Grid וחברת Nebius בדק האם מרכזי נתונים לבינה מלאכותית יכולים להפחית זמנית את צריכת החשמל שלהם בשעות עומס, מבלי לפגוע בעבודות המחשוב הקריטיות. בניסוי שנערך במרכז נתונים של Nebius בלונדון, אשכול GPU הצליח לצמצם את צריכת החשמל שלו בכ-30% תוך 40 שניות בלבד.
חברת השבבים NVIDIA פרסמה תוצאות של מחקר משותף עם חברת הבינה המלאכותית Emerald AI, מכון המחקר האמריקאי EPRI, חברת החשמל הבריטית National Grid וחברת התשתיות Nebius, שבחן דרך חדשה להתמודד עם עומסי שיא ברשתות חשמל: גיוס מרכזי הנתונים המפעילים מודלים של בינה מלאכותית (המכונים בפי החברה "AI factories") כדי שיצמצמו את צריכת החשמל שלהם באופן זמני בשעות משבר, ובכך יסייעו לייצב את הרשת. הפרטים המלאים פורסמו בבלוג הרשמי של NVIDIA, לצד נייר עמדה ומאמר טכני שהועלה לאתר arXiv.
המחקר נפתח בדוגמה מוכרת לגופי חשמל בבריטניה: בהפסקה של משחק שמינית הגמר בין אנגליה לגרמניה ביורו 2020, מיליוני צופים קמו בו-זמנית להדליק קומקום מים חמים. לפי הנתונים שמביא המאמר, National Grid — המפעילה את רשת החשמל של אנגליה ווילס — מדדה זינוק בביקוש של כ-1 גיגה-וואט תוך דקות ספורות, היקף חשמל שמקביל בקירוב לתפוקה הממוצעת של כור גרעיני סטנדרטי. תופעה זו, המכונה בעגה המקצועית "TV pickup", היא אחת הדוגמאות הקלאסיות לאתגר שמציבים שיאי ביקוש פתאומיים בפני מפעילי רשתות חשמל.
לאחר ניסויי היתכנות במרכזי נתונים באריזונה, וירג'יניה ואילינוי, בדצמבר האחרון הביאה Emerald AI את פלטפורמת הניהול שלה, Conductor, למרכז נתונים חדש של Nebius בלונדון, שנבנה על תשתית NVIDIA ונמנה עם הראשונים מסוגו בבריטניה. בניסוי הריצו החוקרים עבודות בינה מלאכותית ברמת ייצור על אשכול של 96 מעבדי NVIDIA Blackwell Ultra, המחוברים באמצעות פלטפורמת הרשת NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand, תוך שימוש בכלי NVIDIA System Management Interface לקבלת נתוני צריכת חשמל ברזולוציה של שניות.
EPRI ו-National Grid דימו מספר תרחישי לחץ על הרשת — מפגיעות ברק ועד תקופות ממושכות של תפוקת רוח נמוכה — ושלחו למרכז הנתונים אותות שהנחו אותו, דרך Conductor, לצמצם זמנית את צריכת החשמל. אחד התרחישים שיחזר במדויק את אירוע ה-"TV pickup" של יורו 2020. לפי הדיווח, כאשר סימולציית קומקומי המים המוני הופעלה, האשכול הפחית את צריכת החשמל שלו וספג את הזינוק מבלי לפגוע בעבודות הבינה המלאכותית שהוגדרו כבעלות עדיפות גבוהה.
לפי הנתונים שפרסמה Emerald AI, המערכת עמדה ב-100% מהיעדים שהציבו EPRI ו-National Grid — למעלה מ-200 יעדי הספק שונים. המאמר הטכני מדווח כי במבחן הפחתת עומס חירום, האשכול צמצם את צריכת החשמל שלו בכ-30% תוך 40 שניות בלבד. בפועל, פירוש הדבר הוא שעבודות בעדיפות גבוהה המשיכו לפעול בקצב מלא, בעוד עבודות גמישות יותר הואטו זמנית.
וראן סיברם, מייסד ומנכ"ל Emerald AI, נשמע במאמר אומר: "עם הטכנולוגיה הזו, מרכזי הבינה המלאכותית הופכים לנכסים ידידותיים ומועילים לרשת. בו-זמנית, מרכזי הבינה המלאכותית מתחברים לרשת מהר יותר, כי הם יכולים להתבסס על רשתות חשמל קיימות."
היכולת של מרכזי נתונים לצמצם צריכה בזמן אמת עשויה, ככל הנראה, לשנות את האופן שבו מתכננים חברות חשמל את הרשת: במקום לבנות תשתית שמיועדת לעמוד בכל תרחיש קיצון אפשרי, ניתן יהיה להסתמך חלקית על גמישות מצד צרכני חשמל גדולים כמו מרכזי בינה מלאכותית. עבור מפעילי מרכזי הנתונים, הוכחת יכולת כזו עשויה לקצר את התהליכים הבירוקרטיים והטכניים הנדרשים לחיבור מתקנים חדשים לרשת, מכיוון שהם יכולים להציג לרשויות התחייבות לצמצום זמני בעומס בשעות משבר, במקום לדרוש מהרשת להיערך מראש לתרחיש הביקוש המקסימלי. עבור ציבור הצרכנים, המשמעות היא פוטנציאל להאטת קצב הרחבת התשתית הפיזית של רשת החשמל, מה שעשוי לתרום לריסון עליית תעריפי החשמל.