La explosión de la IA en todos los ámbitos solo acelerará aún más la demanda de potencia de cálculo y energía.
La respuesta es que desarrollemos prácticas de computación sostenibles, y estas tienen cinco componentes.
Cada uno de estos pasos contribuye a abordar el desafío de la computación sostenible de diferentes maneras, pero el impacto de combinarlos todos será significativo.
Las tecnologías de computación siguen avanzando a un ritmo vertiginoso, impulsando el futuro de la innovación al potenciar la investigación científica, los avances en ingeniería y nuevos servicios digitales.
El enorme papel de la computación en el impulso de la innovación y el comercio va acompañado de una huella de carbono igualmente significativa. El Uptime Institute, por ejemplo, señala que el consumo de energía de los servidores ha aumentado un 266 % desde 2017. Y los centros de datos representan ahora el 3 % del consumo mundial de electricidad, y es probable que alcancen el 4 % en 2030.
La explosión de la inteligencia artificial (IA) en todos los ámbitos solo acelerará aún más la demanda de potencia de cálculo y energía. ¿Cómo podemos beneficiarnos del crecimiento económico que permitirá la revolución de la IA, sin que también aumente la huella de carbono de la computación?
La respuesta es que desarrollemos prácticas de computación sostenibles, y estas tienen cinco componentes: mejorar la utilización mediante la computación en la nube, desarrollar arquitecturas específicas para cada dominio, permitir la portabilidad de las cargas de trabajo, automatizar la optimización del rendimiento y utilizar fuentes de energía sostenibles. Cada uno de estos pasos nos ayuda a abordar el desafío de la computación sostenible de formas muy diferentes, pero el impacto de combinar todo esto será significativo.
Mejorar la utilización de los servidores con la computación en la nube
Tanto si los servidores de computación ejecutan cargas de trabajo de IA desde un centro de datos corporativo como de un proveedor de nube, una mayor utilización significa que utilizamos menos servidores y, por tanto, consumimos menos energía. Las estimaciones de utilización varían, pero es habitual que los centros de datos corporativos funcionen con una utilización baja, de entre el 10 y el 50 % de utilización. Los proveedores de nube, por el contrario, son conocidos por mantener tasas de utilización del 50 al 80 %. Los proveedores de nube pueden lograrlo porque agregan la demanda a una escala mucho más amplia y pueden aprovechar eficiencias de hiperescala.
Pero trasladar las cargas de trabajo a la nube puede ser una tarea compleja. Se necesitan tiempo, dinero y experiencia para hacerlo correctamente. Con la automatización, podemos mejorar el acceso a la nube para más organizaciones y aumentar la utilización global en todo el mundo.
Aceleración mediante arquitecturas específicas para cada dominio
Los días de los chips de CPU (unidad central de procesamiento) de uso general han terminado. Hoy en día, los avances en computación se producen con arquitecturas específicas para cada dominio, como las unidades de procesamiento gráfico (GPU), las unidades de procesamiento tensorial (TPU) y otras variantes.
Como sugiere el término, las arquitecturas específicas para cada dominio están optimizadas para ejecutar cargas de trabajo concretas, y cuando lo hacen, las mejoras de rendimiento son impresionantes. Como resultado, la variedad de semiconductores se ha disparado. En los últimos 10 años, las mejoras de rendimiento logradas con chips de computación especializados han aumentado más de 1000 veces en comparación con las arquitecturas de CPU de uso general. Y solo en 2022, los proveedores de servicios en la nube introdujeron casi 400 nuevas opciones de hardware.
Y existe la promesa de chips aún más eficientes para la computación, las redes y la memoria. Los fabricantes de semiconductores deben seguir trabajando para encontrar chips aún más eficientes energéticamente, posiblemente aprovechando tecnologías utilizadas en dispositivos móviles de bajo consumo.
Permitir la portabilidad de las cargas de trabajo mediante la automatización
Aunque hay una amplia gama de opciones de chips más ecológicos, esto no significa que las organizaciones puedan aprovecharlas fácilmente. Las dificultades y los costes de cambiar servidores o servicios en la nube hacen que las organizaciones no puedan pasar fácilmente de una arquitectura de hardware a otra.
Dada la economía de los centros de datos locales, las inversiones en hardware requieren un período de al menos tres años. Por ello, con las infraestructuras locales, las organizaciones se ven casi de inmediato obligadas a utilizar chips menos eficientes que los más recientes y avanzados disponibles a través de la nube.
Pero incluso con los servicios en la nube, es muy difícil y complejo trasladar aplicaciones de una infraestructura de nube a otra. Esto obstaculiza la adopción de arquitecturas idóneas para una computación más ecológica.
Para abordar esto, las organizaciones necesitan nuevas formas de automatizar todos los pasos necesarios para trasladar aplicaciones a distintos servicios en la nube.
Evaluación automatizada de la eficiencia de los chips
Poder cambiar fácilmente a diferentes infraestructuras basadas en la nube no resulta útil si las organizaciones no saben cuáles son las adecuadas para aplicaciones específicas (e incluso para tipos concretos de cargas de trabajo de computación).
Este proceso de hacer coincidir el hardware idóneo para una aplicación requiere automatización. Las cosas están cambiando tan rápidamente que las organizaciones no pueden probar, evaluar y adoptar constantemente nuevo hardware.
Y equivocarse en esto puede suponer un consumo de energía innecesario de órdenes de magnitud superiores. Por ejemplo, las nuevas GPU son mucho más eficientes que las CPU tradicionales para ejecutar redes neuronales de aprendizaje profundo porque pueden procesar múltiples tareas paralelas hasta tres veces más rápido que una CPU.
Energía más limpia para los centros de datos
Por último, más allá de ayudar a las organizaciones a aprovechar al máximo las crecientes opciones de hardware para reducir su huella de carbono, el sector debe seguir impulsando el desarrollo de centros de datos de computación en la nube más limpios y sostenibles.
Esto incluye impulsar nuevos enfoques innovadores, como las soluciones de carbono negativo que combinan fuentes de energía limpia, así como la captura del calor de los centros de datos para reutilizarlo como fuente de energía complementaria.
Los incentivos, los créditos fiscales y otras herramientas pueden fomentar aún más estas innovaciones para centros de datos más limpios y eficientes energéticamente.
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La nube: solo el comienzo de una computación más ecológica
Aunque la demanda de potencia de cálculo seguirá creciendo, las organizaciones ya no están atadas a los antiguos paradigmas de computación de los centros de datos locales. Afortunadamente, la nube ofrece ahora las opciones que necesitan para tomar las mejores decisiones para impulsar la IA y sus demás necesidades de computación.
Pero queda más trabajo por hacer para facilitar aún más que las organizaciones utilicen alternativas más ecológicas para sus necesidades de computación. Los incentivos pueden ayudar sin duda, pero será fundamental automatizar la forma en que las organizaciones identifican y adoptan las opciones de computación más ecológicas.
Con estas capacidades implementadas, las organizaciones pueden avanzar para aprovechar la IA y abordar los mayores desafíos de innovación del mundo, garantizando al mismo tiempo una computación más sostenible.
En Rescale, nos comprometemos a desarrollar el ecosistema, las tecnologías y las capacidades para apoyar a las organizaciones en el logro de sus objetivos de computación sostenible.
