人工智能帮助谷歌数据中心减少15%能耗

据英国《卫报》报道，谷歌表示其正在使用比人类更高效的人工智能来管理数据中心，可将数据中心的能耗减少15%。

遍布世界各地的服务器可为数以十亿计的网络搜索、流式电影和社交媒体帐户提供支持，其温室气体排放量估计约占全球温室气体排放量的2%。而谷歌被认为拥有全球数量最多的服务器。

谷歌宣布，其下属的DeepMind公司利用机器学习算法能够将其数据中心的总能耗减少15%。此类中心需要消耗大量电力来进行冷却，以及针对气温、压力和湿度持续调整，以便尽可能高效地运行。

DeepMind联合创始人Mustafa Suleyman表示，此种级别的复杂性和可变因素数量意味着算法在管理数据中心这一任务中的表现会优于人类。Suleyman表示：“尽管人类拥有随时间推移发展起来的良好直觉，但机器学习算法却拥有更多用于描述真实条件的数据，而管理数据中心正是此类情况的完美例证，“这其中包含的信息量比任何人类可以经历的各种情况所包含的信息量要多得多，而且人工智能还能够从数据中体现的各种人类无法识别的小众案例中学习。因此，人工智能能够更精细和更准确地调整相关设置。”

Suleyman表示，DeepMind利用人工智能更准确地预测传入数据中心的计算负载（即用户何时最有可能请求耗费大量带宽的YouTube视频），并将预测结果与所需的冷却负载快速匹配来降低能耗，即要同时调整所有设置。

近些年来，随着数据中心所占的全球温室气体排放份额上升到与航空业相同的水平，网络世界对环境的影响日益受到密切关注。谷歌在2011年首次公开其碳排放量（大致相当于老挝的年排放量），并表示之后已将其数据中心的能效提高了3.5倍。

这项使用机器学习算法进一步减少数据中心能耗以及碳排放量的试验于2014年开始，并在谷歌超过1%的服务器上进行测试。谷歌已将该算法用于其“两位数百分比”的数据中心，并将在2016年底用于其所有的数据中心。

谷歌并未透露其数据中心能耗的确切数字，但表示其用电量占全球用电量的0.01%，且其中大部分为数据中心用电。DeepMind已将谷歌用于冷却的能耗减少了40%，并将总能耗减少了15%。

“我的确认为这只是开始。还有更多机会可以提高数据中心基础设施的效率，”Suleyman表示。“其中一件最让人兴奋的事情是，我们开发的这种算法在本质上很普通，这意味着同一机器学习系统应该能够在各种环境中拥有良好表现（例如发电设施和能源网络）。”