プライバシーがAIを満たす：グリッドの安定性をサポートするデータセンターのコラボレーションを有効にする
FRPスポットライト： データセンターのエネルギー分析を保存するプライバシー
モーリーン・L・スタントン
次回ChatGPTに複雑な質問をするときは、これを考慮してください。100ワードの応答を生成するには、数兆個の計算が含まれます。今、それに世界の人口の10％を掛けます – おおよそそのユーザーベース – そして、使用されるエネルギーは400,000 kWhに達する可能性があり、1日の小さな米国の都市に動力を供給するのに十分です。
プロンプトを送信すると、データセンター内で数十億ドルの計算をトリガーします。データセンターは、電子メールやビデオストリーミングから機械学習モデリングなど、すべてのデジタルデータを保存、処理、配布する重要なシステムです。
エンジニアリング教授（ECE、SE）、Cise Director、Hariri InstituteのコアファカルティAyşeCoşkun
データセンターの高騰エネルギーニーズは、国の老化、容量制約のある電力グリッドを限界まで押し上げています。この問題を悪化させるのは、エネルギー需要の予測不可能性です。つまり、データセンターとグリッド全体が、需要の潜在的なピークを満たすために通常必要なよりも多くの電力容量を割り当てることができません。
「グリッドはピーク負荷用に構築されているため、数百メガワットを必要とする大規模なAIデータセンターに対応することが多いため、数年にわたる新世代とインフラストラクチャを要求します。 「これは、多くのデータセンターがオンラインになる前に長い遅延に直面していることを意味します。電力の柔軟性を提供すると、接続を高速化し、グリッド圧力を緩和し、より回復力のあるエネルギーシステムに貢献できます。」
Coşkunと学際的なチームは、データセンターが協力してエネルギーをより効率的に使用し、グリッドを最適化するための新しいシステムを作成しています。 「データセンターのエネルギー分析を保存するプライバシー」というタイトルのプロジェクトには、収束研究アプローチが必要であり、Hariri Instituteに焦点を当てた研究プログラムとして資金提供するために選択されました。このプロジェクトは、Adam Smith教授（コンピューターサイエンスとエンジニアリング）とAjay Joshi（Engineering、ECE）とともにCoskunが率いています。
プロジェクトの重要な革新的な方向性は、各データセンターがユーザーワークロードに基づいてエネルギーニーズを予測および管理するフレームワークを構築することです。この新しいフレームワークでは、データセンターはグリッドのニーズに応じて消費電力を最適化し、限られた情報を互いに共有しています。インテリジェント分析を使用して、システムは、データセンターのハードウェアやソフトウェアに追加の負担を追加することなく、このコラボレーションを調整します。
コンピューターサイエンス、エンジニアリング、ハリリ研究所のコアファカルティの教授、アダムスミス
「みんながACを爆破し、電源グリッドが薄くなっている暑い夏の日を想像してください」とコシャクンは言います。 「フルパワーを実行する代わりに、私たちのシステムは、データセンターのグループが非緊急コンピューティングタスクを遅くすることで1時間か2時間の電力使用を減らすことができます。このようにして、データセンターはグリッドの安定性をサポートし、停電を回避できます。」
データセンターのエネルギー動向の予測と最適化
データセンターの共同フレームワークでは、AIは、パフォーマンス、電力柔軟性、およびデータ共有の最良のバランスを見つけるために、予測と最適化において中心的な役割を果たします。
機械学習モデルを使用して、最近および長期データの両方を分析して、ワークロードが約束された速度と信頼性レベルで実行されるためにデータセンターが必要な電力の量を予測します。 AIの力により、これらの予測は迅速かつ効率的に発生し、リアルタイムの予測（たとえば、数秒ごと）と短期予測（次の1時間の場合）を提供します。 AIの最適化は、共有する最小データ、他のデータセンターと共有する最適な時間を決定するために使用されます。
プライバシーを提供するコラボレーション
「重要な課題は機密性を確保することです。データセンターのオペレーターは、電力使用量とワークロードに関する機密情報を共有することに消極的です」と 差別的なプライバシー、彼が勝った GödelPrizen およびTest of Time Awards。
Ajay Joshi、教授または電気およびコンピューター工学（ECE）、Hariri Institute Core Faculty、Cise Faculty Affiliate
研究者は、個々のデータセンターの入力を漏らすことなく、関連する統計の共同計算を可能にする、差別的なプライバシーと暗号化された計算からの手法に基づいて、プロトコルを開発することを目指しています。
「差別的なプライバシーと暗号化された計算は、さまざまな種類の懸念に対処しています」とスミスは説明します。 「差別的なプライバシー制御により、情報を集約するデータパターンを共有しながら情報を制限し、暗号化が計算を分散するため、機密データを単一の場所でプールする必要はありません。
実用的な展開を実証します
このプロジェクトは、理論的アプローチの開発を超えています。チームは、大規模なコンピューターシステムが、新しいプライバシープレゼント、共同、スケーラブルな分析と最適化フレームワークを介してコスト削減とエネルギー効率の改善を実現することを初めて実証することを目指しています。そのために、3番目のResearch Trustは、ソフトウェアおよびハードウェアレイヤー全体に暗号化された分析スキームを実装して、実際のパフォーマンスと複雑さの要件を実証します。
「反復的な設計とテストプロセスを通じて、最適化とプライバシーを提供する戦略を評価するためのハードウェア設計オプションと暗号化ツールの範囲を探ります」とJoshi氏は言います。 「目標は、実用的なシステムを設計するための制限と機会を決定して、プライバシーを提供する分析方法の十分に高速な計算を可能にすることです。」
「この研究のより広い影響は、AIが成長するための持続可能な経路を作り出すことです」とCoşkun氏は言います。 「社会のあらゆる側面がますますAIを使用するようになるため、AIの成長をより持続可能、より安く、より速くすることは、すべての人に利益をもたらすでしょう。」
Yannis Paschalidis、著名な工学教授（ECE、SE、BME）、Hariri InstituteのディレクターおよびCISEファカルティアフィリエイトのディレクター
研究チームは、5月19日にハリリ研究所に焦点を当てた研究プログラムシンポジウムでプロジェクトの洞察を発表しました。 「データセンターとパワーグリッドの相互作用：課題と機会、」 センターフォー情報およびシステムエンジニアリング（CISE）が共催しています。このイベントは、エネルギー、パワーグリッド、データセンター、ハードウェア、プライバシーを越えて主要な専門家を招集し、これらの重要な分野の交差点で考えさせられる議論を引き起こしました。
「AIのエネルギーが急増するにつれて、分野間の革新とコラボレーションが不可欠です」とCoşkun氏は言います。 「私たちはこの相乗効果を築き、インパクトのあるソリューションを促進することに興奮しています。」
このプロジェクトは、収束研究アプローチがさまざまな専門知識をまとめて、AI、プライバシー、エネルギーの持続可能性の交差点で複雑で実世界の問題に取り組む方法を強調しています」と、ハリリ研究所のディレクターであり、ボストン大学の収束研究と教育に関するタスクフォースのメンバーであるエンジニアリング教授であるYannis Paschalidis氏は述べています。
「ハリリ研究所は、研究者が大胆なアイデアを現実世界の影響に変えることができる構造を提供することにより、この種の学際的なコラボレーションをサポートしています。エネルギーインフラストラクチャの持続可能性だけでなく、公共財のAIの責任ある成長も促進します。」
ハリリ研究所に焦点を当てた研究プログラムシンポジウム「タイトル」で5月19日に記録された講演を見る 「データセンターとパワーグリッドの相互作用：課題と機会 ここ。
プライバシーがAIを満たす：グリッドの安定性をサポートするデータセンターのコラボレーションを有効にする
投稿されました4週間前
の上 2025年5月19日月曜日
#プライバシーがAIを満たすグリッドの安定性をサポートするデータセンターのコラボレーションを有効にする