Le développement de l’intelligence artificielle (IA) est en pleine effervescence, mais cette croissance exponentielle se heurte à un obstacle majeur : la capacité des infrastructures énergétiques à alimenter les « AI factories ». Dans de nombreuses régions du monde, notamment aux États-Unis, l’installation de ces centres de données nouvelle génération est freinée par des délais d’attente considérables pour le raccordement au réseau électrique, parfois jusqu’à plusieurs années.
Face à cette problématique, une startup basée à Washington, D.C., Emerald AI, propose une solution innovante. Elle développe une plateforme d’IA qui permet aux centres de données de nouvelle génération d’exploiter les ressources énergétiques existantes de manière plus flexible et stratégique. Cette approche pourrait non seulement accélérer le déploiement des AI factories, mais également contribuer à la stabilité du réseau électrique.
Le Défi de l’Alimentation des AI Factories
La demande en énergie des AI factories est colossale. Ces centres de données, qui hébergent des grappes de processeurs graphiques (GPU) pour l’entraînement de modèles d’IA complexes, consomment d’énormes quantités d’électricité. Comme le souligne l’article de Bloomberg, l’attente pour le raccordement électrique peut atteindre sept ans dans certaines régions. Cette situation crée une pression considérable sur les réseaux existants, déjà mis à rude épreuve par la demande croissante des consommateurs et l’intégration des énergies renouvelables. La flexibilité devient donc cruciale.
Emerald Conductor : L’IA au Service de la Flexibilité Énergétique
La plateforme Emerald Conductor, développée par Emerald AI, est un système alimenté par l’IA qui agit comme un médiateur intelligent entre le réseau électrique et le centre de données. Son objectif est d’optimiser l’utilisation de l’énergie en modulant la consommation des charges de travail d’IA. Lors d’un test récent à Phoenix, en Arizona, Emerald AI a démontré, en collaboration avec NVIDIA et Oracle Cloud Infrastructure (OCI), la capacité de sa plateforme à réduire la consommation d’énergie des charges de travail d’IA exécutées sur un cluster de 256 GPU NVIDIA de 25 % pendant un événement de stress sur le réseau, tout en préservant la qualité du service de calcul.
Cette prouesse est rendue possible grâce à l’orchestration des différentes charges de travail exécutées par les AI factories. Certaines tâches, comme l’entraînement ou l’affinage d’un large language model, peuvent être mises en pause ou ralenties. D’autres, comme les requêtes d’inférence pour un service d’IA utilisé par des milliers ou des millions de personnes, ne peuvent pas être reprogrammées mais peuvent être redirigées vers un autre centre de données moins sollicité par le réseau local. Emerald Conductor coordonne ces charges de travail d’IA à travers un réseau de centres de données, assurant ainsi les performances des charges de travail sensibles au temps tout en réduisant dynamiquement le débit des charges de travail flexibles dans des limites acceptables.
Implications et Perspectives d’Avenir
Au-delà de faciliter le déploiement des AI factories, la capacité à moduler l’utilisation de l’énergie pourrait avoir des retombées positives pour les villes, en évitant les coupures de courant, en protégeant les communautés contre la hausse des tarifs et en facilitant l’intégration des énergies renouvelables. Comme l’explique Ayse Coskun, scientifique en chef d’Emerald AI, les centres de données peuvent devenir des « amortisseurs de chocs » pour les réseaux électriques, facilitant l’intégration des énergies renouvelables intermittentes.
Emerald AI, membre du programme NVIDIA Inception pour les startups NVIDIA Inception et soutenue par NVentures, a annoncé un financement de plus de 24 millions de dollars. L’entreprise prévoit d’étendre ses essais technologiques en Arizona et au-delà, en continuant à collaborer avec NVIDIA pour tester sa technologie sur les AI factories. L’entreprise pourrait ainsi répondre à une demande croissante, l’Agence internationale de l’énergie prévoyant que la demande d’électricité des centres de données pourrait plus que doubler d’ici 2030.
L’approche d’Emerald AI offre une solution prometteuse pour concilier l’essor de l’IA et la nécessité d’une infrastructure énergétique durable. En optimisant l’utilisation de l’énergie, cette technologie pourrait non seulement accélérer le développement des AI factories, mais aussi contribuer à la stabilité et à la résilience des réseaux électriques face aux défis énergétiques du futur. L’entreprise démontre ainsi comment l’innovation peut aider à relever les défis liés à la croissance rapide des technologies gourmandes en énergie. Pour en savoir plus sur les solutions d’IA pour l’énergie et les services publics, rendez-vous sur le site de NVIDIA NVIDIA Inception.
