Google aligne l’activité de ses centres de données sur les énergies vertes via l’IA

Cet article a été publié originellement sur mydatacompany.fr 

Pour réduire la consommation d’énergies carbonées par ses centres de données, Google a développé une plate-forme de calcul intelligent du carbone. Grâce à des modèles prédictifs, il planifie ainsi ses calculs en fonction de la production d’énergies vertes durant la journée.

Google s’efforce d’optimiser sa consommation d’énergies durables au sein de ses immenses centres de données informatiques. La firme exploite déjà différentes sources d’approvisionnement, en énergie solaire et éolienne notamment.

L’objectif à présent est d’optimiser cette consommation. Pour cela, Google cherche à aligner disponibilité des énergies vertes et usages. Concrètement, ses ingénieurs s’efforcent donc d’exécuter les tâches de calcul gourmandes en énergie lorsque les ressources sont les plus abondantes durant la journée.  

 

Des prévisions météorologiques J+1 pour planifier les calculs

Une équipe de Google a développé une plateforme pour gérer ces tâches de façon optimale en matière de carbone. Pour des calculs non urgents, l’entreprise planifie donc leur exécution en fonction de paramètres météorologiques.

Ainsi, les tâches sont réalisées de préférence lors des périodes où les sources d’énergie à faible teneur en carbone, comme le vent et le soleil, sont les plus abondantes. Le GAFA précise que « cela se fait sans matériel informatique supplémentaire et sans affecter les performances des services. »

De manière opérationnelle, la plateforme compare deux prévisions établies pour le jour suivant. Tomorrow fournit la première. Le partenaire évalue l’intensité carbonique horaire moyenne du réseau électrique local au cours de la journée.

Étape 2 : Optimiser en fonction de l’heure et du lieu

Google mobilise une seconde prévision, interne cette fois. L’entreprise prédit ainsi les ressources énergétiques horaires dont le centre de données a besoin pour effectuer ses tâches de calcul sur la période. Ces deux prévisions permettent d’aligner sur la journée tâches et approvisionnement en énergies vertes.

« Les premiers résultats montrent que le déplacement de la charge en fonction du carbone fonctionne. Les résultats de notre projet pilote suggèrent qu’en déplaçant les tâches de calcul, nous pouvons augmenter la quantité d’énergie à faible teneur en carbone que nous consommons » souligne l’entreprise.

Une nouvelle étape se prépare désormais. La première portait sur l’optimisation des tâches dans la journée au sein d’un même centre de données. La prochaine phase consistera en plus à déplacer des tâches entre différents data centers pour optimiser la consommation d’énergie et réduire les émissions de C02.


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