Green IT : les réseaux neuronaux pour un data center moins énergivore

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Pour optimiser le rendement énergétique de ses data centers, Google y intègre des algorithmes élaborés sur le modèle des réseaux neuronaux artificiels.

Les réseaux neuronaux artificiels, qui visent à adapter l’apprentissage automatique des machines au modèle du cerveau humain, sont au cœur des dernières expérimentations de Google dans le data center.

Le groupe Internet s’appuie sur les travaux de ses équipes d’ingénieurs pour optimiser la conception et le fonctionnement de ses installations, tout particulièrement en matière de rendement énergétique. Il s’agit en l’occurrence d’exploiter les nombreuses informations fournies par les équipements et les capteurs du centre de données pour anticiper les conséquences de toute modification d’architecture… et ainsi maintenir au plus bas la consommation électrique sans affecter les performances.

Charge de travail, température de l’air extérieur, vitesse de rotation des disques durs, taux d’humidité et activité des systèmes de refroidissement sont autant de variables récupérées à fréquence régulière (toutes les 30 secondes). Elles permettent d’identifier des modèles et schémas d’interaction que l’être humain ne peut détecter, mais qui peuvent être assimilés et analysés par la machine.

Experts ès data centers chez Google, le dénommé Jim Gao a développé des algorithmes qui prédisent – avec un taux de réussite de 99,6% – l’efficacité énergétique du data center. Dans le livre blanc publié à ce sujet (document PDF, 13 pages), la multinationale donne l’exemple de quelques serveurs récemment déconnectés pour maintenance. Par opposition à des règles fixes basées uniquement sur le contrôle humain, les algorithmes de Jim Gao ont permis de modifier temporairement le système de refroidissement et d’économiser de l’énergie.

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Les réseaux neuronaux analysent 19 variables pour optimisation la consommation d’énergie.

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Crédit photo : Astronoman – Shutterstock.com


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