Les immenses besoins en électricité de l’IA informatique ont été signalés très tôt comme un goulot d’étranglement, ce qui a incité Google Cloud d’Alphabet à planifier comment obtenir de l’énergie et comment l’utiliser, selon Thomas Kurian, PDG de Google Cloud.
S’exprimant lundi lors de l’événement Fortune Brainstorm AI à San Francisco, il a noté que la société, un acteur clé dans le paysage des infrastructures d’IA, travaillait sur l’IA bien avant l’émergence de grands modèles de langage et adoptait une vision à long terme.
“Nous savions également que la chose la plus problématique qui allait se produire serait l’alimentation électrique, car l’énergie et les centres de données allaient devenir un goulot d’étranglement avec les puces”, a déclaré Kurian à Andrew Nusca de Fortune. “C’est pourquoi nous avons conçu nos machines pour qu’elles soient extrêmement efficaces.”
L’Agence internationale de l’énergie a estimé que certains centres de données axés sur l’IA consomment autant d’électricité que 100 000 foyers, et certaines des plus grandes installations en construction pourraient même en utiliser 20 fois cette quantité.
Dans le même temps, la capacité des centres de données dans le monde augmentera de 46 % au cours des deux prochaines années, ce qui équivaut à un bond de près de 21 000 mégawatts, selon le cabinet de conseil immobilier Knight Frank.
Lors de l’événement Brainstorm, Kurian a présenté l’approche en trois volets de Google Cloud pour garantir qu’il y a suffisamment de puissance pour répondre à toute cette demande.
Premièrement, l’entreprise cherche à diversifier autant que possible les types d’énergie qui alimentent l’informatique IA. Bien que beaucoup de gens disent que n’importe quelle forme d’énergie peut être utilisée, ce n’est en réalité pas vrai, a-t-il déclaré.
“Si vous exécutez un cluster pour la formation et que vous l’ouvrez et commencez à exécuter une tâche de formation, le pic que vous obtenez avec ce calcul consomme tellement d’énergie que vous ne pouvez pas le gérer à partir de certaines formes de production d’énergie”, a expliqué Kurian.
La deuxième partie de la stratégie de Google Cloud est d’être aussi efficace que possible, y compris dans la manière de réutiliser l’énergie au sein des centres de données, a-t-il ajouté.
En effet, l’entreprise utilise l’IA dans ses systèmes de contrôle pour surveiller les échanges thermodynamiques nécessaires à la captation de l’énergie déjà amenée aux centres de données.
Et troisièmement, Google Cloud travaille sur « de nouvelles technologies fondamentales pour créer de l’énergie de nouvelles manières », a déclaré Kurian sans plus de détails.
Plus tôt lundi, le service public NextEra Energy et Google Cloud ont annoncé qu’ils élargissaient leur partenariat et développeraient de nouveaux campus de centres de données aux États-Unis, qui comprendront également de nouvelles centrales électriques.
Les leaders technologiques ont averti que l’alimentation électrique est essentielle au développement de l’IA, tout comme les innovations en matière de puces et de modèles de langage améliorés.
La possibilité de construire des centres de données constitue également un autre goulot d’étranglement potentiel. Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a récemment souligné l’avantage de la Chine sur ce front par rapport aux États-Unis.
“Si vous souhaitez construire un centre de données ici aux États-Unis, du début de la construction jusqu’au lancement d’un supercalculateur à intelligence artificielle, cela prendra probablement environ trois ans”, a-t-il déclaré fin novembre au Centre d’études stratégiques et internationales. “Ils peuvent construire un hôpital en un week-end.”
