Le développement durable à l'ère du néocloud : comment le calcul distribué réduit le gaspillage
Comment Compute with Hivenet transforme la durabilité d'un mot à la mode en un principe de conception.
Pour en savoir plus sur la manière dont la transparence des prix favorise le développement durable, lisez The economics of the neocloud, qui explique comment l'équité et la rentabilité s'harmonisent avec la responsabilité environnementale.
Les technologies avancées telles que l'IA, l'IoT et les architectures de puces innovantes permettent d'améliorer considérablement l'efficacité et la durabilité à l'ère du néocloud.
Pourquoi la durabilité est importante dans l'informatique basée sur l'IA
L'IA est puissante mais gourmande en ressources. Chaque modèle entraîné, chaque image générée et chaque demande d'inférence consomment de l'énergie. La formation aux modèles d'IA nécessite souvent des milliers d'unités de traitement graphique (GPU) fonctionnant en continu pendant des mois, ce qui entraîne une consommation d'électricité élevée. Plus nous utilisons de modèles, plus le monde a besoin d'énergie pour les alimenter. Les clouds traditionnels s'adaptent à cette demande avec de nouveaux centres de données, chacun nécessitant de nouveaux contrats de construction, de refroidissement et d'énergie. De plus, les modèles d'IA s'appuient souvent sur les combustibles fossiles comme principale source d'énergie, ce qui contribue de manière significative aux émissions de gaz à effet de serre. La formation de grands modèles de langage, en particulier, illustre ce défi, car elle nécessite une utilisation intensive du GPU sur de longues périodes. Les centres de données prenant en charge l'utilisation de l'IA devraient représenter jusqu'à 20 % de la consommation mondiale d'électricité d'ici 2030-2035, ce qui souligne encore l'urgence de répondre à ces demandes énergétiques. En 2023, les centres de données consommaient 4,4 % de l'électricité américaine, un chiffre qui souligne l'impact énergétique croissant de ces installations. Ce chiffre pourrait tripler d'ici 2028, aggravant encore les défis environnementaux posés par l'IA et les opérations des centres de données. Les centres de données consomment généralement environ 100 à 200 fois plus d'énergie que les immeubles de bureaux classiques, ce qui souligne encore leur rôle démesuré dans la consommation énergétique mondiale. Cette augmentation rapide de la demande d'énergie, des coûts d'infrastructure et de l'impact environnemental soulève de sérieuses inquiétudes quant à l'avenir de l'IA durable. Ces impacts énergétiques et environnementaux représentent des défis environnementaux importants qui nécessitent des solutions innovantes pour garantir que le développement de l'IA s'aligne sur les objectifs climatiques mondiaux.
Ce modèle n'est pas évolutif du point de vue éthique ou environnemental. C'est pourquoi approche néocloud a émergé : distribué, efficace et équitable. Le Le cloud axé sur l'IA le modèle derrière Compute with Hivenet fait durabilité un choix opérationnel, et non une question secondaire.
Le modèle néocloud : réutiliser les centres de données avant de les construire
Calculez avec Hivenet (Conditions générales d'utilisation) repense l'infrastructure de fond en comble. Au lieu de créer des centres de données plus centralisés, il connecte les appareils et nœuds existants, y compris une grande variété de systèmes informatiques tels que des centres de données, des puces et des appareils intégrés, à un réseau distribué. Les GPU inactifs redeviennent actifs. L'énergie qui aurait été gaspillée alimente de véritables charges de travail en optimisant l'utilisation des ressources énergétiques disponibles. Les impacts environnementaux de l'IA vont au-delà de la consommation d'énergie pour inclure les émissions de gaz à effet de serre et les problèmes liés aux déchets électroniques, que l'approche d'Hivenet contribue à atténuer. La courte durée de vie des GPU et autres composants informatiques hautes performances exacerbe le problème des déchets électroniques, mais le modèle axé sur la réutilisation de Hivenet permet de résoudre ce problème de manière efficace. Les systèmes de refroidissement des centres de données d'IA nécessitent également une quantité excessive d'eau, ce qui a un impact sur les régions où l'eau est rare, mais le modèle distribué de Hivenet réduit la dépendance à l'égard de tels systèmes gourmands en ressources. Chaque kilowattheure consommé par un centre de données nécessite environ deux litres d'eau pour le refroidissement, ce qui souligne encore l'importance de l'approche innovante de Hivenet en matière de durabilité. En outre, la fabrication de matériel informatique tel que les GPU contribue à la dégradation de l'environnement par l'extraction de terres rares, un défi que le modèle de réutilisation d'Hivenet contribue à relever. La transition des centres de données d'IA vers des sources d'énergie renouvelables peut contribuer à réduire les émissions de carbone provenant des combustibles fossiles, en s'alignant davantage sur les objectifs mondiaux de développement durable. Le modèle néocloud peut également intégrer du matériel spécialisé tel que des unités de traitement tensoriel (TPU) afin d'améliorer encore l'efficacité et la durabilité des charges de travail d'IA à grande échelle.
Ce principe, à savoir la réutilisation avant la construction, permet de réduire les émissions et les déchets matériels. Il transforme chaque appareil connecté en une partie d'un cloud GPU durable. En réduisant le besoin de nouveau matériel, Hivenet minimise également la dégradation de l'environnement causée par l'extraction des minéraux de terres rares utilisés dans la fabrication de matériel informatique. Cette approche permet non seulement de réduire les déchets, mais également de réduire l'empreinte écologique de la production de matériel. Le modèle de paiement à l'utilisation pour GPU cloud contribue à cela en éliminant la nécessité de dépenses d'investissement initiales importantes en matériel et en coûts de maintenance, rendant ainsi l'informatique durable plus accessible. Cependant, les petites entreprises sont souvent confrontées à des difficultés lors de la formation des modèles d'IA en raison des ressources limitées en GPU et en TPU, ce qui peut entraîner des temps de formation plus longs et une consommation d'énergie cumulée plus élevée. Le modèle distribué de Hivenet permet d'y remédier en démocratisant l'accès à la puissance de calcul, permettant ainsi un développement de l'IA plus efficace et plus équitable.
Chaque tâche réalisée sur Hivenet permet d'économiser de l'énergie que les clouds traditionnels auraient dépensée pour le refroidissement ou la capacité inactive. Durabilité n'est pas une question secondaire ; elle est intégrée au modèle.
Mesure de l'impact : efficacité énergétique par watt
Le développement durable n'est pas seulement une question de bonnes intentions, il s'agit de résultats mesurables. Dans les centres de données hyperscale traditionnels, l'efficacité est mesurée par l'efficacité de l'utilisation de l'énergie (PUE). Plus c'est bas, mieux c'est. Mais même les meilleurs hyperscalers atteignent rarement des valeurs inférieures à 1,1. La surveillance et l'optimisation de la consommation d'énergie dans les environnements informatiques distribués sont essentielles pour améliorer l'efficacité globale et réduire la consommation d'énergie inutile. Des rapports précis sur les émissions de carbone peuvent influencer les investissements et les politiques pour un paysage de l'IA plus durable, en garantissant que des résultats mesurables entraînent des changements significatifs. Plusieurs organisations plaident en faveur d'une déclaration des émissions de carbone normalisée, précise et vérifiable, ce qui pourrait renforcer la transparence et la responsabilité dans le secteur des technologies. L'International Sustainability Standards Board (ISSB) est l'une de ces organisations qui œuvre à la normalisation des déclarations d'émissions de carbone dans les entreprises technologiques, contribuant ainsi à créer un cadre unifié pour les indicateurs de durabilité.
L'approche distribuée de Hivenet change cela. En décentralisant le calcul et en tirant parti des ressources existantes, il réalise des gains d'efficacité naturels. Moins de refroidissement. Moins de temps d'inactivité. Moins de déchets. Le résultat est un calcul IA économe en énergie des infrastructures évolutives sans compromis environnementaux. La mise en œuvre de stratégies visant à répartir les calculs de l'IA sur différents fuseaux horaires permet d'optimiser davantage la consommation d'énergie en alignant les charges de travail sur les périodes de pointe de disponibilité des énergies renouvelables et en appliquant des techniques d'optimisation pour améliorer l'efficacité informatique. Les entreprises peuvent également dimensionner dynamiquement les ressources GPU en fonction des demandes de charge de travail, en minimisant la consommation d'énergie et en évitant le gaspillage d'énergie dû à un surapprovisionnement. Ensemble, ces stratégies jouent un rôle important dans la réduction de l'empreinte carbone des opérations d'IA et de cloud computing. Pour en savoir plus, considérez ces questions à se poser avant de choisir un fournisseur de calcul distribué.
Conception écologique, pas de compensation de l'empreinte carbone
De nombreux hyperscalers compensent leurs émissions grâce à des certificats d'énergie renouvelable ou à des programmes de réduction des émissions de carbone. Cela aide, mais cela ne change rien au fait que de nouveaux centres de données ne cessent d'être construits. Le modèle néocloud permet d'éviter le problème à la racine. Ceci est d'autant plus important que les centres de données devraient consommer 20 % de l'électricité mondiale d'ici 2030-2035, mettant à rude épreuve les réseaux électriques et augmentant les pressions environnementales. Pour répondre à cette demande croissante, il faut des solutions innovantes telles que l'approche distribuée d'Hivenet. Hivenet intègre des pratiques durables et économes en énergie dans l'ensemble de ses opérations, en optimisant le matériel et l'infrastructure afin de minimiser l'impact environnemental.
Compute with Hivenet ne se contente pas d'acheter des compensations, il permet également d'éviter les émissions. C'est ordinateur IA écologique le réseau réutilise le matériel qui existe déjà et fonctionne avec l'énergie déjà disponible. C'est de la durabilité dès la conception, pas de la compensation. Cette réutilisation du matériel et du calcul distribué est une stratégie clé pour assurer la durabilité du calcul basé sur l'IA.
Pourquoi distribuer est synonyme d'équité
La durabilité du néocloud ne se limite pas à l'énergie. Elle touche également à l'équité et à la souveraineté numérique. Les systèmes distribués permettent d'accéder au calcul entre les régions sans forcer les données à entrer dans des infrastructures centralisées. C'est plus écologique, mais aussi plus juste : plus de contrôle, moins de dépendance.
En maintenant les charges de travail locales, Calculez avec Hivenet réduit le transfert de données et améliore conformité aux normes européennes de confidentialité. Il s'agit d'une approche verte et souveraine qui soutient à la fois la performance et la politique. Modèles de calcul distribués faciliter également la coopération économique entre les régions et les industries, en soutenant des plans stratégiques pour une infrastructure numérique durable à l'échelle mondiale.
Pour en savoir plus sur la souveraineté, lisez L'avenir de la souveraineté du cloud : pourquoi le néocloud est important pour l'Europe.
Le rôle de la recherche dans la durabilité
La recherche favorise les progrès technologiques en matière de durabilité, d'autant plus que l'IA et le cloud computing remodèlent notre monde numérique. La demande en puissance informatique ne cesse de croître, et nous devons faire face à impact environnemental des centres de données, les modèles d'IA et leur infrastructure de support. Les chercheurs élaborent des stratégies pour réduire les émissions de gaz à effet de serre, améliorer la consommation d'énergie et réduire l'empreinte carbone du développement de l'IA.
L'entraînement de modèles d'IA consomme d'énormes quantités d'énergie. L'apprentissage profond et l'IA générative nécessitent une énorme puissance de calcul, ce qui entraîne des émissions de carbone et une consommation d'énergie élevées. La recherche vise à rendre les centres de données plus économes en énergie (ils consomment une grande partie de l'énergie mondiale) en utilisant du matériel efficace, une gestion intelligente de l'énergie et des énergies renouvelables telles que l'énergie solaire et éolienne. Ces changements réduisent les émissions de carbone et aident les organisations à atteindre leurs objectifs de développement durable.
Faire en sorte que les modèles d'IA consomment moins d'énergie est un autre domaine de recherche clé. Les algorithmes d'apprentissage automatique qui nécessitent moins de puissance de calcul rendent l'IA plus économe en énergie sans perte de performance. Des techniques telles que l'élagage des modèles et la quantification permettent d'économiser beaucoup d'énergie lors de l'entraînement et de l'inférence. Cela permet d'économiser l'énergie, de prolonger la durée de vie de la batterie des systèmes intégrés et de réduire l'impact environnemental des charges de travail liées à l'IA.
L'informatique de pointe offre une solution intelligente pour améliorer l'efficacité énergétique et réduire l'impact environnemental grâce au traitement centralisé des données. Le traitement des données au plus près de leur source permet de réduire la nécessité d'envoyer de grandes quantités d'informations vers des centres de données distants. Cela permet de réduire la consommation d'énergie et les émissions de carbone. L'approche permet également d'économiser l'énergie et de lutter contre les déchets électroniques en faisant un meilleur usage du matériel existant.
La recherche examine également les effets environnementaux et sociaux plus généraux de l'infrastructure d'IA. Cela inclut l'étude des dommages environnementaux causés par l'extraction de minéraux de terres rares pour le matériel GPU et le potentiel de l'IA à aggraver le changement climatique sans gestion responsable. En étudiant ces défis, les chercheurs contribuent à élaborer des pratiques de développement responsable qui accordent la priorité à la durabilité environnementale.
De la durabilité à la responsabilité
Le néocloud n'est pas qu'une simple déclaration environnementale. C'est un modèle de responsabilité. Chaque choix de conception, qu'il s'agisse d'une tarification transparente ou d'un calcul distribué, reflète un engagement à trouver un équilibre entre pouvoir et responsabilité. L'adoption de pratiques de cloud vert peut également renforcer l'image de marque d'une entreprise et contribuer à respecter les réglementations environnementales et les objectifs ESG. La loi sur l'IA, par exemple, impose aux modèles d'IA à fort impact de rendre compte de l'efficacité énergétique, garantissant ainsi la responsabilité en matière de consommation d'énergie. Ce cadre réglementaire souligne l'importance d'aligner le développement de l'IA sur les objectifs de durabilité, car il représente un effort de l'UE visant à réglementer les systèmes d'IA en fonction de leurs risques et impacts potentiels. Les gouvernements ont également joué un rôle essentiel dans la mise en œuvre de réglementations qui favorisent l'informatique verte, comme le programme Energy Star, qui améliore l'efficacité énergétique des produits informatiques et contribue à la réalisation d'objectifs environnementaux plus larges. Des entreprises comme Google ont formulé des recommandations visant à réduire de manière significative la consommation d'énergie dans le cadre du développement de l'IA, démontrant ainsi comment les leaders du secteur peuvent faire progresser les pratiques durables. L'informatique joue un rôle crucial dans le développement d'une infrastructure d'IA responsable et durable, en stimulant les innovations qui rendent la conformité et l'efficacité énergétique possibles.
Le calcul avec Hivenet prouve qu'une infrastructure éthique et efficace peut coexister. Il ne s'agit pas de sauver la planète avec des slogans ; il s'agit de gérer le cloud de manière responsable.
Pour ce qui est de l'avenir tendances futures en matière d'IA durable et de cloud computing continuera à façonner les meilleures pratiques et les cadres réglementaires, garantissant ainsi des progrès continus vers des technologies plus écologiques et plus responsables.
Pour explorer l'aspect économique de ce modèle, consultez The economics of the neocloud, qui explique comment la transparence et la rentabilité s'harmonisent avec la durabilité.
Le plat à emporter
Le développement durable à l'ère du néocloud n'est pas un avantage secondaire, c'est l'essentiel. Compute with Hivenet ouvre cette voie en démontrant que performance, équité et protection de l'environnement peuvent aller de pair.
Les solutions cloud GPU durables évoluent en permanence pour relever les nouveaux défis environnementaux et technologiques, stimulant ainsi l'innovation dans le domaine de l'informatique verte.
Un plus vert Cloud GPU est possible. Le néocloud est la façon dont nous le construisons.
Pour poursuivre la série, lisez L'avenir de la souveraineté du cloud : pourquoi le néocloud est important pour l'Europe, qui explore la manière dont le calcul distribué favorise l'indépendance numérique.
Questions fréquemment posées (FAQ)
Comment est-ce que Compute with Hivenet réduit les émissions de gaz à effet de serre ?
En connectant le matériel existant à un réseau GPU distribué qui utilise l'énergie de manière plus efficace et évite de nouvelles constructions.
Le calcul distribué est-il fiable pour les charges de travail importantes ?
Oui L'architecture de Hivenet gère l'allocation des ressources pour maintenir les performances tout en réduisant le gaspillage.
Qu'est-ce qui rend Compute with Hivenet plus durable que les hyperscalers ?
Il réutilise les appareils existants et les fait fonctionner au plus près des utilisateurs, minimisant ainsi la consommation d'énergie pour le refroidissement et le transfert.
La durabilité influence-t-elle les coûts ?
Dans ce cas, il le réduit. L'utilisation efficace des ressources signifie des prix plus bas et un accès plus équitable pour les utilisateurs.
Durabilité et performance peuvent-elles coexister ?
Oui Le calcul avec Hivenet prouve que infrastructure d'IA verte peut fournir des performances à haut débit sans compromettre les objectifs environnementaux.
