Google, AI veri merkezlerinde yüzde 99,999 güç sürekliliği standardını yeniden değerlendiriyor

Geleneksel veri merkezlerinde yüzde 99,999 düzeyindeki güç sürekliliği, yani “five nines”, önemli bir standart olarak kabul ediliyor. Ancak yapay zekâ döneminde Google bu yaklaşımın her iş yükü için gerekli olup olmadığını yeniden değerlendiriyor. Google CTO'su ve AI altyapısından sorumlu kıdemli başkan yardımcısı Amin Vahdat, model eğitiminde tek bir veri merkezinin daha düşük güç güvenilirliğinin kabul edilebileceğini ve bunun karşılığında daha fazla kullanılabilir elektrik kapasitesi sağlayabileceğini belirtti. Bazı sürekli çalışan AI ajanları için de veri merkezleri arasında geçiş yapılabilen benzer bir mimari mümkün olabilir. Yüzde 99 kullanılabilirlik yılda yaklaşık 3,65 günlük kesintiye karşılık gelirken yüzde 99,999 kullanılabilirlik yılda yaklaşık 5 dakika 15 saniyelik kesinti anlamına geliyor. En yüksek güvenilirlik seviyesine ulaşmak için veri merkezlerinde genellikle iki bağımsız güç hattından oluşan 1+1 yedeklilik kullanılıyor. Ancak bu yapı, normal şartlarda tam kapasite kullanılamayan önemli miktarda yedek elektrik gerektiriyor. Google'a göre tek bir tesisin güvenilirlik hedefi bir miktar düşürüldüğünde, yedek olarak tutulan elektrik kapasitesinin bir bölümü gerçek hesaplama için kullanılabilir. Özellikle model eğitimi gibi toplam işlem hacminin kritik olduğu görevlerde bu değiş tokuş anlamlı olabilir. Bu yaklaşım yalnızca model eğitimiyle sınırlı değil. Google'ın küresel veri merkezi mimarisinde bir tesis veya bağlantısı arızalandığında iş yüklerinin başka bir tesise aktarılması mümkün. Arızalar birbirinden bağımsız olduğu sürece bazı AI ajanlarının da bu yapıdan yararlanabileceği değerlendiriliyor. Elektrik, AI altyapısının önemli darboğazlarından biri hâline gelirken Google veri merkezlerinin elektrik tüketimini daha esnek yönetmeye de çalışıyor. Şirket daha önce ABD'deki bazı elektrik sağlayıcılarıyla toplam 1 GW'lık talep yanıt kapasitesi üzerinde anlaşmıştı. Buna göre elektrik talebinin yüksek olduğu dönemlerde bazı makine öğrenimi iş yükleri azaltılabiliyor veya başka zamanlara kaydırılabiliyor.