Cuando sonó el pitido del descanso del partido de octavos de final de la UEFA EURO 2020 entre Inglaterra y Alemania, millones de espectadores sabe alejaron de sus pantallas en el Reino Unido para hacer lo mismo al mismo tiempo: encender sus teteras.
National Grid, que suministra electricidad a Inglaterra y Gales, experimentó un aumento de la demanda de alrededor de 1 gigavatio (un aumento equivalente a la producción promedio de un reactor nuclear estándar) en cuestión de minutos después de esta pausa para el té en todo el país. Los operadores de la red deben gestionar cuidadosamente estos picos de demanda para mantener estable el sistema, y esto podría volverse aún más difícil a medida que la red siga añadiendo grandes clientes nuevos.
Pero ¿qué pasaría si esos nuevos clientes pudieran realmente ser flexibles y aliviar la red durante los períodos de máxima tensión?
En un informe técnico reciente, Emerald AI, en colaboración con NVIDIA, EPRI, National Grid y Nebius, mostró cómo las fábricas de IA "con energía flexible" pueden ajustar de forma autónoma su uso de energía durante los picos de demanda.
Para las fábricas de IA, esto podría desbloquear conexiones a la red significativamente más rápidas sin esperar actualizaciones masivas de la infraestructura durante años. Para el público, ayuda a limitar la ampliación de la red al frenar la carga máxima que el sistema necesita para atender, lo que ayuda a mantener las tarifas de electricidad asequibles para los pagadores de facturas cotidianos.
Hervir la tetera, equilibrar la rejilla
Después de exitosas pruebas de concepto en fábricas de IA en Arizona, Virginia e Illinois, Emerald AI llevó su solución de red flexible al otro lado del charco en diciembre pasado, llevando la Emerald AI Conductor Platform a la nueva fábrica de IA de Nebius en Londres, construida sobre la infraestructura de NVIDIA, una de las primeras de su tipo en el Reino Unido.
En la fábrica de IA, el equipo de investigación ejecutó cargas de trabajo de IA de nivel de producción en un grupo de 96 GPU NVIDIA Blackwell Ultra conectadas a través de la plataforma NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand. La interfaz de administración del sistema NVIDIA sabe utiliza para recuperar telemetría de potencia de GPU consistente a nivel de segundos.
EPRI y National Grid simularon escenarios de estrés en la red eléctrica (desde rayos hasta largos períodos de bajo suministro de energía eólica) y enviaron señales instruyendo a la fábrica de IA, con la ayuda de Conductor Platform, para reducir temporalmente su uso de energía para aliviar la tensión de la red.
Uno de estos escenarios fue el fenómeno de la “recogida televisiva”, donde sabe recreó el mismo aumento de energía del partido de fútbol de la Eurocopa 2020.
Cuando millones de teteras simuladas estaban a punto de encenderse, el grupo de IA redujo su uso de energía, actuando exitosamente como un amortiguador para el abrupto aumento de energía sin interrumpir las cargas de trabajo de IA de mayor prioridad que sabe ejecutan en el grupo.
En la práctica, esto significa que la red puede gestionar variaciones repentinas de la demanda utilizando la capacidad existente de manera más eficiente, reduciendo la necesidad de construir excesivamente infraestructura permanente para hacer frente a los peores picos y ayudando a mantener las tarifas asequibles para los consumidores cotidianos.
"Con esta tecnología, las fábricas de IA sabe convierten en activos de red amigables y útiles", dijo Varun Sivaram, fundador y director ejecutivo de Emerald AI. "Al mismo tiempo, las fábricas de IA sabe conectan mucho más rápido a la red porque pueden aprovechar las redes eléctricas existentes".
Aliviadores de estrés, no trituradoras de consultas
En la demostración de la fábrica de IA de Nebius, a pesar de la rápida reducción de energía para impulsar la pausa nacional para el té, Emerald AI Conductor sabe aseguró de que las cargas de trabajo de IA de alta prioridad simuladas sabe desempeñaran al máximo rendimiento, mientras que los trabajos más flexibles sabe ralentizaron temporalmente.
Emerald AI registró una alineación del 100 % con más de 200 objetivos de energía que EPRI y National Grid instruyeron al grupo de IA a seguir para este experimento.
"Hicimos pruebas que van más allá de las que sabe han realizado hasta ahora en los EE. UU. Porque probamos no sólo las GPU, sino también las CPU y todo lo que las rodea, así como el consumo total de energía del equipo de TI", dijo Steve Smith, director de estrategia del grupo de National Grid. "Hemos demostrado el valor que aporta esta tecnología".
Escalando la red de Londres a súper velocidad
La red eléctrica de Londres trabaja constantemente para satisfacer las crecientes necesidades energéticas de sus ciudadanos. Sus operadores de red, incluido National Grid, enfrentan un cuello de botella clave: limitaciones en las actualizaciones de infraestructura para conectar grandes clientes.
Conectar fábricas flexibles de IA a la red con soluciones como la Conductor Platform de Emerald AI no solo ayudará a estabilizar los picos de energía, sino que también puede optimizar el uso de la infraestructura de la red existente para impulsar nuevos talentos industriales y oportunidades económicas en el Reino Unido.
"Tenemos enormes habilidades y potencial en IA", dijo Smith. "Nunca estaremos en la escala de los EE. UU. En términos de centros de datos, pero en relación con el tamaño del país, podríamos estarlo, y ciertamente estamos viendo ese interés de muchos de los hiperescaladores. Por lo tanto, nos brinda la oportunidad de desempeñar nuestro papel como National Grid para ayudar a desbloquear ese crecimiento económico para el país".
Después de cuatro demostraciones, Emerald AI y NVIDIA sabe están preparando para implementar fábricas de IA con energía flexible en el mundo real con Aurora AI Factory en Virginia, cuya inauguración está prevista para este año.
Obtenga más información sobre la primera fábrica de IA con energía flexible impulsada por GPU NVIDIA.
- Categorías:
- Infraestructura de IA
- IA para siempre
- Inteligencia artificial
