? 龐大數(shù)據(jù)中心內(nèi)部不僅非常嘈雜，而且溫度也非常高。為了防止服務(wù)器過(guò)熱是數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)者面臨的一個(gè)主要挑戰(zhàn)。因此，包括Facebook、微軟和谷歌在內(nèi)的這一領(lǐng)域的大公司都在尋找節(jié)約冷卻成本的不同方法，這也就不足為奇了。Facebook在可能的情況下直接使用了外部的冷卻空氣，微軟正在試驗(yàn)水下數(shù)據(jù)中心，而谷歌則擺脫不了自己高科技公司的屬性，并在尋找它的人工智能模式，以節(jié)省更多的能源開(kāi)支。

　　幾年前，通過(guò)旗下DeepMind的分支機(jī)構(gòu)，谷歌開(kāi)始研究如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)為運(yùn)營(yíng)商提供一些關(guān)于如何最好地冷卻數(shù)據(jù)中心的額外指導(dǎo)。然而在當(dāng)時(shí)，該系統(tǒng)只提出了建議，而人類操作員決定是否實(shí)施這些建議。這些人現(xiàn)在可以在下午小睡更長(zhǎng)時(shí)間，因?yàn)閳F(tuán)隊(duì)已經(jīng)決定，這些模型現(xiàn)在已經(jīng)足夠好了，可以讓人工智能系統(tǒng)完全控制冷卻系統(tǒng)。當(dāng)然，運(yùn)營(yíng)商仍然可以進(jìn)行干預(yù)，但只要人工智能不決定將其燒毀，系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)運(yùn)行。

　　新的冷卻系統(tǒng)現(xiàn)在已經(jīng)在許多谷歌的數(shù)據(jù)中心就位。每隔五分鐘，系統(tǒng)就會(huì)在數(shù)據(jù)中心內(nèi)對(duì)數(shù)以千計(jì)的傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)調(diào)查，并根據(jù)這些信息選擇最優(yōu)的行動(dòng)。當(dāng)然，這里有各種各樣的制衡機(jī)制，因此，谷歌的一個(gè)數(shù)據(jù)中心內(nèi)部的溫度持續(xù)上升的可能性很低。

　　像大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型一樣，當(dāng)它收集更多的數(shù)據(jù)時(shí)，這個(gè)模型也變得更好了。與數(shù)據(jù)中心的歷史能源使用相比，它現(xiàn)在的能源節(jié)約率平均為30%。

　　值得注意的一點(diǎn)是，谷歌顯然不僅在努力節(jié)省這幾美元的成本，在更多方面，谷歌也在將其視為一種推廣自己的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)的方式。畢竟在數(shù)據(jù)中心工作的技術(shù)，也應(yīng)該被使用在辦公大樓里。DeepMind在今天的聲明中寫道：“從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，我們認(rèn)為有可能將這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用于其他工業(yè)領(lǐng)域，并幫助解決更大規(guī)模的氣候變化問(wèn)題。”

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的谷歌开始用AI技术帮助数据中心散热节省成本的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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