谷歌AI不僅能下圍棋 還為其省下幾億電費(fèi)

　　據(jù)悉，谷歌當(dāng)年在創(chuàng)立的科技公司DeepMind上花費(fèi)了4億英鎊，按當(dāng)年的匯率也就是6億美元，而谷歌AI為人們所知的就是那場AI智能與李世石的圍棋大賽，那么谷歌AI僅僅只會(huì)下圍棋嗎？顯然不是，谷歌AI還為其省下了幾億電費(fèi)。

　　日前，DeepMind發(fā)文宣布，利用深度學(xué)習(xí)算法，DeepMind已經(jīng)成功幫助谷歌數(shù)據(jù)中心的冷卻系統(tǒng)節(jié)約用電40%。冷卻系統(tǒng)是大型工業(yè)設(shè)備的必須配套裝備，包括冷水機(jī)組、泵、冷卻水塔等，可以維持?jǐn)?shù)據(jù)中心服務(wù)器的正常運(yùn)行。

　　DeepMind的首席執(zhí)行官Demis Hassabis表示：谷歌在數(shù)據(jù)中心用的電太多了，幾個(gè)百分點(diǎn)都意味著每年幾百萬美刀，節(jié)約電力的算法分分鐘能給公司省一大筆錢。

　　谷歌數(shù)據(jù)中心電力節(jié)約算法的主要工作，就是看看數(shù)據(jù)中心運(yùn)行情況，決定水冷機(jī)開多久，關(guān)多久，室溫可以調(diào)多少度等。需要克服有以下三個(gè)難點(diǎn)：

　　1、設(shè)備運(yùn)行和環(huán)境之間的交互有著相當(dāng)復(fù)雜的非線性影響，這使得利用算法進(jìn)行電力供應(yīng)的控制沒那么簡單。傳統(tǒng)的算法只能利用基本的工程公式和人類直覺，很不準(zhǔn)確。

　　2、系統(tǒng)很難快速適應(yīng)內(nèi)部或外部環(huán)境的變化，諸如天氣等多類因素的影響都對電力控制算法提出了不同的具體的要求。

　　3、不同的數(shù)據(jù)中心情況也不一樣，一個(gè)自定義的系統(tǒng)可能很難通過自我調(diào)節(jié)來適應(yīng)另一種模型。因此需要一個(gè)普適的自適應(yīng)的深度算法框架，來了解數(shù)據(jù)中心動(dòng)力學(xué)。

　　因此，工作人員考慮了風(fēng)扇、制冷系統(tǒng)和窗戶等120個(gè)變量，通過收集數(shù)據(jù)中心幾千個(gè)溫度、電源、泵速度、設(shè)定值等傳感器的歷史數(shù)據(jù)作為算法框架的訓(xùn)練參數(shù)，來測試輸入能源應(yīng)用到IT能源消耗上的比例（即電源使用效率，PUE），搭建模型，尋求最優(yōu)解。據(jù)悉，谷歌計(jì)劃在今年年底將這一技術(shù)運(yùn)用到其所有15個(gè)數(shù)據(jù)中心上。

　　最終，該算法幫助數(shù)據(jù)中心減少40%冷卻系統(tǒng)的耗電量，相當(dāng)于整體的15%。隨便舉例幾個(gè)數(shù)據(jù)大家感受一下：谷歌2014年的耗電量為4，402，836兆瓦時(shí)，數(shù)據(jù)中心占了很大比重，而企業(yè)在美國支付的電價(jià)范圍約為每兆瓦時(shí)25至40美元。

　　還只是一個(gè)開始，谷歌還沒有完全把數(shù)據(jù)中心拱手交給機(jī)器管理，只將其結(jié)論作為人工管理的參考。據(jù)悉，該算法的開發(fā)團(tuán)隊(duì)僅有負(fù)責(zé)人Mustafa Suleyman、研發(fā)工程師Rich Evans、數(shù)據(jù)中心工程師Jim Gao等五六人，耗時(shí)僅兩三個(gè)月。

　　雖然谷歌斥巨資在AI上，但其省下的電費(fèi)也夠回本，相信谷歌AI未來還會(huì)有更大的發(fā)展。