A Columbia Egyetemmel kutatja az AI-infrastruktúra energiairányítását a Hammerhead AI
A Hammerhead AI és a Columbia Egyetem kutatási együttműködést indít az AI-gyárak energiairányításának vizsgálatára. A projektben megerősítéses tanulási módszerekkel hangolnák össze az áramellátást, a hűtést és a számítási kapacitást az üzemeltetési, megbízhatósági és biztonsági korlátok betartása mellett.
- A Hammerhead AI és a Columbia Egyetem kutatási együttműködést indított.
- A projekt megerősítéses tanulással vizsgálja az AI-gyárak energiairányítását.
- A kutatás az áram, a hűtés és a számítási kapacitás összehangolására fókuszál.
- A módszereket üzemeltetési, megbízhatósági és biztonsági korlátok között értékelik.
- A Hammerhead AI szerint ORCA platformja legalább 30 százalékkal több kapacitást szabadíthat fel meglévő infrastruktúrából.
Megerősítéses tanulással vizsgálják az AI-gyárak működését
A Hammerhead AI október 6-án jelentette be, hogy a Columbia Egyetemmel közösen kutatja az AI-gyárak energiairányításának lehetőségeit. Az együttműködésben a vállalat mérnöki és szimulációs tapasztalata találkozik a Columbia Egyetem Ipari mérnöki és műveletkutatási tanszékének kutatóival és doktoranduszaival.
A Columbia kutatócsoportját Clifford Stein professzor vezeti, aki a Wai T. Chang ipari mérnöki és műveletkutatási professzora, valamint a számítástechnika professzora. A felek azt vizsgálják, hogyan használható a megerősítéses tanulás, a szimuláció és a vezérlési szabályzatok értékelése az AI-infrastruktúra összehangolására.
Az áram, a hűtés és a számítás összehangolása a cél
A kutatás középpontjában az áll, hogy az AI-gyárak miként használhatják hatékonyabban a rendelkezésre álló energiakapacitást. A vizsgált rendszerek egymással összekapcsolódnak: ide tartoznak az informatikai munkaterhelések, az energia-infrastruktúra, a hőkezelés és a telephelyi működési szabályok.
A feladatot az teszi összetetté, hogy ezeknek a rendszereknek eltérő céljaik és szigorú korlátaik vannak. A kutatók az eszközök korlátait, a megbízhatósági követelményeket és a biztonsági határokat is figyelembe vennék. A módszereket ezek között a feltételek között akarják megfogalmazni, szimulálni, tesztelni és értékelni.
Rahul Kar, a Hammerhead AI vezérigazgatója és alapítója szerint az energia egyre inkább korlátozza az AI-infrastruktúra bővítését. A közleményben úgy fogalmazott, hogy a termelési környezetben való alkalmazás előtt szigorúan értékelni kell az infrastruktúrát irányító rendszereket. Szerinte a Columbia Egyetemmel folytatott együttműködés lehetőséget ad a kritikus üzemeltetési problémák formalizálására, az új módszerek reális korlátok közötti tesztelésére és a biztonságos vezérlés kutatásának továbbfejlesztésére.
A kapacitáshiány miatt fontosabbá válik a meglévő infrastruktúra
A Hammerhead AI közleménye szerint az AI iránti kereslet növekedésével az új telepítések egyik kézzelfogható korlátjává vált az időben elérhető energiakapacitás. Sok amerikai piacon a hálózati csatlakozás és az energiaellátás kiépítésének határideje évekre nyúlhat, ezért felértékelődik a már rendelkezésre álló kapacitás jobb kihasználása.
A vállalat saját bemutatása szerint ORCA nevű szoftverplatformja az áramot, a hűtést és a számítási kapacitást hangolja össze, és legalább 30 százalékkal nagyobb kapacitás felszabadítását célozza a meglévő infrastruktúrából. A Hammerhead AI azt állítja, hogy hónapok alatt alakítja át a rendelkezésre álló áramot telepíthető következtetési kapacitássá, és az alulhasznosított adatközponti eszközökből új AI-bevételi lehetőséget teremthet.
A Columbia Egyetemmel indított projekt a felhasználók és az üzemeltetők számára azt jelentheti, hogy az energia, a hűtés és a számítási feladatok összehangolására olyan módszereket keresnek, amelyek a működési és biztonsági előírások mellett is tesztelhetők. A kutatási együttműködés eredményéről, illetve a módszerek gyakorlati bevezetéséről a közlemény nem közöl további részleteket.
PR Newswire: Hammerhead AI Announces Columbia University Research Collaboration on AI Factory Power Orchestration
