AI 데이터 센터는 비트코인 ​​채굴자들이 먼저 터득한 강력한 기술을 배우고 있습니다.

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AI 데이터 센터는 그리드에 부담이 가해질 때 비트코인 ​​채굴자처럼 전력을 차단할 수 있는지 테스트하고 있습니다. AI의 전기 문제에 대한 가장 유망한 답변 중 하나는 기술 산업에 대한 거의 이단적인 아이디어에서 시작됩니다. 때로는 컴퓨터가 기다려야 한다는 것입니다. 이러한 칩은 전력을 끌어오고, 데이터를 이동하며, AI 데이터 센터의 강력한 냉각이 필요할 만큼 충분한 열을 생성합니다. 평균적인 대규모 데이터 센터 캠퍼스는 작은 도시만큼의 전기를 사용할 수 있으며 기업은 유틸리티가 수용할 수 있는 것보다 훨씬 빠르게 전기를 계획하고 구축할 수 있습니다. 즉, 데이터 센터는 그리드가 제공할 수 있는 것보다 더 빠른 전력을 원합니다. 차이를 구분할 수 있는 소프트웨어는 전기가 부족할 때 작업 속도를 늦춘 다음 더 많은 전력을 사용할 수 있을 때 따라잡을 수 있습니다. 이 테스트를 통해 더 넓은 아이디어를 더 쉽게 확인할 수 있습니다.

AI 데이터 센터는 긴급성에 따라 작업을 정렬하고 때때로 그리드에 더 적은 비용을 요청할 수 있습니다. 새로운 데이터 센터가 새로운 전력 인프라보다 빠르게 구축될 때 어떤 일이 일어나는지 가장 잘 보여주는 사례는 텍사스입니다. 올해 발표된 로렌스 버클리 국립 연구소(Lawrence Berkeley National Laboratory) 업데이트에서는 데이터 센터가 2030년에 미국 전력의 11.8%를 소비할 수 있을 것으로 추정합니다. 국제 에너지 기구(International Energy Agency)는 데이터 센터가 2010년 말까지 미국 전력 사용량 증가의 약 절반을 차지할 것으로 예상합니다. 따라서 해당 칩 중 하나의 전력 사용을 제어하고 줄이는 방법을 배우는 것은 전체 데이터 센터에서 전력 사용을 관리하는 방법을 이해하기 위한 수많은 단계 중 첫 번째 단계입니다.

해당 프로세스를 수백만 개에 걸쳐 곱하면 […] 포스트 AI 데이터 센터는 비트코인 ​​채굴자들이 마스터한 강력한 트릭을 배우고 있으며 CryptoSlate에 처음 등장했습니다.