HPE、データセンターの電力・冷却の予測分析でNRELと提携

国立再生可能エネルギー研究所( NREL )は、Hewlett Packard Enterprise(HPE)と提携して、データセンターの効率的な運用に向けてのAIおよびMLテクノロジーの開発を行います。

アメリカ合衆国エネルギー省(DOE)の研究室は、スーパーコンピュータのPeregrineとEagle 内のセンサー、更に世界で最も効率的なデータセンターの1つであるその設備から5年以上の履歴情報を共有します。NRELによると、この情報は、他の組織が今後運用を最適化するのに役立つと言います。

スマートスーパーコンピュータ

3年間にわたる「AI Ops R&Dコラボレーション」では、エネルギーシステム統合施設(ESIF)HPCデータセンターからの16テラバイトを超える量のデータにアクセスできます。

ESIFの2017年の平均電力使用効率(PUE)はわずか1.032であり、現在ではスーパーコンピュータからの廃熱の97%を取り込んで、近くのオフィスやラボスペースを暖めています。

グループは、履歴データからの学習モデルに基づいた初期の結果は、NRELのデータセンターで以前発生したイベントを予測あるいはは特定できた、と主張しています。焦点は、エネルギー効率と持続可能性を最適化するためにPUE、水使用効率(WUE)、炭素使用効率(CUE)などのエネルギー使用量を監視することです。

DOEのエクサスケールにフォーカスしたPathForwardイニシアチブからスピンアウトしたこのプロジェクトには、4つのキー領域があります。

– NREL/HPE
  • 監視:アルゴリズムをリアルタイムにデータに適用する前に、さまざまなソースから膨大な量のITおよび施設のテレメトリを収集、処理、分析する
  • 分析:ビッグデータ分析と機械学習を使用して、データセンター施設全体にわたるさまざまなツールやデバイスからのデータを分析
  • 制御:アルゴリズムを適用して、マシンが自律的に問題を解決できるようにするとともに、反復タスクをインテリジェントに自動化し、ITやデータセンター設備双方で予測メンテナンスを実行
  • データセンター運用:AI Opsは進化して、最新のデータセンター施設にまたがるコアIT機能の継続的統合(CI)および継続的展開(CD)の検証ツールになる

NRELのデータ/分析/視覚化グループのマネージャーのKristin Munch氏は、次のように述べています。「我々の共同研究は、データセンター運用における手動および自律介入するデータ双方の管理、データ分析、AI / ML最適化の分野に及ぶ。」

「この複数年、マルチステージの取り組みでHPEと協力できることを嬉しく思う。既存データセンターでこれらの技術を実証した後、最終的に先進的なスマートファシリティへの可能性を構築したいと考えている。」

HPEのアドバンスドテクノロジーグループのVPのMike Vildibill氏は、次のように付け加えました。「当社の長年にわたる革新的なパートナーの1団体であるNRELでAI Opsを開発しテストすることで、業界はパワーとパフォーマンスを拡大しつつ、よりスマートで効率的なスーパーコンピューティングデータセンターを構築し維持していけるようになると考えている。」

Data Center Dynamics

原文はこちら

コメントを残す

このサイトはスパムを低減するために Akismet を使っています。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください