• تختبر FlexSysAI وResetData أعباء عمل مرنة للذكاء الاصطناعي على عنقود Nvidia H200 قيد التشغيل، بالتعاون مع CSIRO وUniversity of Queensland
  • سيدرس المشروع التجريبي ما إذا كان يمكن إزاحة أعمال الحوسبة الأقل إلحاحًا عن فترات الضغط على شبكة الكهرباء من دون التأثير في أعباء العمل المهمة

الوقائع

بدأت FlexSysAI مشروعًا تجريبيًا في أستراليا مع ResetData وCSIRO وUniversity of Queensland لاختبار ما إذا كان الطلب على حوسبة الذكاء الاصطناعي قادرًا على الاستجابة لتغير ظروف شبكة الكهرباء.

تعمل المنصة على عنقود Nvidia H200 في منشأة AI-F1 التابعة لـ ResetData. وهي تصنّف أعباء العمل بحسب مدى مرونتها، مع حماية المهام الحرجة وإتاحة خفض مهام التدريب الأقل إلحاحًا أو تغيير توقيتها عندما تتعرض الشبكة للضغط. وسيحلّل كل من CSIRO وUniversity of Queensland بيانات التجربة بصورة مستقلة.

تشير النمذجة الأولية التي أجرتها FlexSysAI إلى إمكانية تعديل أعباء العمل على وحدات GPUs التابعة لـ ResetData بنسبة تتراوح بين ٢٠٪ و٥٠٪ في غضون ثوانٍ من تلقي إشارة من الشبكة. ويصف هذا الرقم تغييرات في أعباء الحوسبة، لا انخفاضًا مقاسًا بالحجم نفسه في إجمالي استهلاك المنشأة للكهرباء.

يقول الشركاء إن شبكات الكهرباء ما زالت تفتقر إلى بيانات تشغيل فعلية توضح مدى قدرة مرافق الذكاء الاصطناعي على توفير هذا النوع من المرونة بصورة موثوقة. ويهدف المشروع التجريبي إلى المساعدة في سد هذه الفجوة.

التقييم

الفكرة وراء التجربة بسيطة: ليس من الضروري تشغيل كل مهمة ذكاء اصطناعي في الوقت نفسه تمامًا. فإذا أمكن تأجيل العمل الأقل إلحاحًا أو تغيير توقيته عندما تتعرض الشبكة للضغط، فقد يتمكن مركز بيانات من خفض جزء من طلبه على الكهرباء مع إبقاء المهام المهمة قيد التشغيل.

أما الجزء الأصعب فهو ما يحدث بعد ذلك. فالعمل المتوقف مؤقتًا يظل بحاجة إلى الإنجاز، ولذلك يجب أن تُظهر التجربة أن تغيير توقيته لا يسبب تأخيرات للعملاء، ولا يؤدي ببساطة إلى نقل كتلة كبيرة من الطلب على الكهرباء إلى وقت آخر. ولهذا يفحص الباحثون بيانات تشغيل فعلية بدلًا من الاعتماد على النمذجة وحدها.

بالنسبة إلى قراء BTW، ستتمثل النتيجة المفيدة في أدلة توضح مقدار الطلب الذي يمكن نقله فعليًا، ومدى سرعة استجابة المنشأة، وما إذا كانت أعباء العمل المؤجلة تُستكمل كما هو متوقع. وعندئذ فقط يمكن لمشغلي شبكات الكهرباء الحكم على ما إذا كانت الحوسبة المرنة للذكاء الاصطناعي مفيدة عند تخطيط الشبكة.

ما ينبغي متابعته

ينبغي متابعة نشر CSIRO وUniversity of Queensland لنتائج توضح مقدار عبء العمل الذي تغير توقيته خلال أحداث الاستجابة للشبكة، وما حدث بعد ذلك. ومن شأن الأدلة على إكمال المهام المؤجلة من دون التأثير في الخدمة أن توفر اختبارًا أقوى من النمذجة الحالية وحدها.