HPE anuncia un proyecto conjunto con el Laboratorio Nacional de Energía Renovable (NREL) del Departamento de Energía de los Estados Unidos para mejorar la eficiencia de las operaciones energética en los centros de datos basados en tecnologías de Inteligencia Artificial y Machine Learning.
Utilizarán software de código abierto y bibliotecas de Machine Learning para desarrollar operaciones de algoritmos, como TensorFlow, NumPy y Sci-kit.
El objetivo es automatizar y mejorar la eficiencia operativa. Así, queda incluida la mejora en la disponibilidad y el uso de la energía en centros de datos en la era de la exaescala.
El proyecto es de tres años
En los cuales se estima introducir la monitorización y el análisis predictivo a los sistemas de energía y refrigeración en el Centro de Datos de supercomputación (HPC) del Energy Systems Integration Facility (ESIF) del NREL. Se están utilizando datos recopilados durante los últimos cinco años. Estos datos provienen de los sensores de las supercomputadoras del NREL, Peregrine y Eagle. Se usan para entrenar modelos de detección de anomalías que puedan predecir y prevenir problemas antes de que ocurran.
“Creemos que el camino que estamos haciendo para desarrollar y probar mejoras en las operaciones basándonos en IA con NREL. Ellos [NREL] son uno de nuestros socios más duraderos e innovadores. Esta asociación permitirá a la industria construir y mantener centros de datos de supercomputación más inteligentes y eficientes a medida que continúan aumentando su potencia y rendimiento” expone Mike Vildibill, vicepresidente del Grupo de Tecnologías Avanzadas de HPE.
