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Sep 01, 2023

再生可能エネルギーを活用してデータセンターの排出量を削減

人工知能 (AI) やその他のコンピューティングおよびデータ処理用の電力を大量に消費するアプリケーションの急速な成長により、大規模なデータセンター施設の導入が爆発的に拡大しています。

人工知能 (AI) やその他のコンピューティングおよびデータ処理用の電力を大量に消費するアプリケーションの急速な成長により、世界中の大規模データセンター施設の導入が爆発的に拡大しています。 データセンター業界は、より多くの処理能力を提供するというこの需要に応えながら、地球規模の排出量への寄与を削減するというプレッシャーにますますさらされています。 処理量の増加と炭素排出量の削減の同時ニーズを満たす 1 つの解決策は、再生可能エネルギー生産場所またはその近くにデータ センターの立地を増やすことです。

米国科学財団 (NSF) のクラウドおよびオートノミック コンピューティング (CAC) 産学共同研究センターは、クラウド、分散型、オートノミック コンピューティング手法における業界主導の高度な研究開発と、それらの幅広いニーズへの応用に専念しています。パートナーのために。 CAC センターの全体的な使命は、産業界と政府と協力してクラウドおよびオートノミック コンピューティングの基礎的な研究開発を推進することです。 同センターの活動の技術的範囲には、高度な分散自動コンピューティング システムの設計および評価方法、アルゴリズム、アーキテクチャ、ソフトウェア、および数学的基礎が含まれます。 ソリューションは、ハードウェア、ネットワーク、ストレージ、ミドルウェア、サービス、情報層など、さまざまなレベルで研究されています。

大量の再生可能エネルギーが利用可能になると、大規模コンピューティングのコスト曲線が打破される可能性があります。 大規模コンピューティング センターの場合、エネルギーは運用コストのかなりの部分を占め、機器の耐用年数全体では設備投資とほぼ同じレベルに達する可能性があります。

風力発電と太陽エネルギーはますます大量に利用可能になってきていますが、水力発電所などのこれまでの再生可能エネルギー源とは異なり、それぞれの利用可能性とコストは 1 日を通して大きく変動します (場合によってはマイナスになることもあります)。 これらのエネルギー源を最大限に活用するには、データセンターを高度に自動化する必要があり、伝送コストを削減するために、できればこれらのエネルギー源に近い遠隔地に設置する必要があります。

データセンターの自動化、分析、制御標準に関する NSF CAC の取り組みは、これらのプロセスと手法における数十年の経験を持つリーダーの専門知識をこの問題に適用します。 Distributed Management Task Force (DMTF)、Storage Networking Industry Association (SNIA)、Open Grid Forum (OGF) などの主要な世界標準開発組織とのパートナーシップを通じて、標準の開発、テスト、実装に取り​​組んでいます。 ISO やその国際パートナーなどの他のグローバル組織での採用に関して、CAC には、世界的な採用を実現する標準を作成し、影響を与えてきた長い実績があります。

CAC の最近のプロジェクトでは、遠隔地や再生可能エネルギーを利用した環境でデータセンターの自動化、分析、制御を実際に導入するために必要な標準に重点が置かれています。 CAC は、DMTF、SNIA、OGF と協力して、コンピューティングおよびストレージ機器、データ転送と操作、および増加する範囲の電気管理と自動化にそのような機能を提供するために使用される Redfish および Swordfish 標準の広範なテストを実施しました。データセンターインフラストラクチャの。 このような自動化と制御は、風力や太陽エネルギーの使用に暗黙的に含まれる変動するエネルギー利用状況下でデータセンターの展開と運用を成功させるために極めて重要であり、同様に他の環境にもコスト効率の利点をもたらします。

CAC は、テキサス工科大学 (TTU) のエネルギー資産管理製造グローバル研究所 (GLEAMM) と緊密に連携しています。GLEAMM は、連邦機関、州機関、民間機関とのパートナーシップにより、エネルギー分野における学際的な研究を誘致し、実施するという中核的な使命を持っています。セクター、および他の大学。 GLEAMM の使命は、エネルギー分野で使用されている既存の技術を検証、検証、特性評価するだけでなく、新しい最先端技術を開発し、研究の商業化や科学出版物を通じて一般に利用できるようにすることです。