"स्पाइक्स" की घटना और मैक्रो-लेवल लोड व्यवधान का जोखिम।
परंपरागत डेटा केंद्रों (डीसी) के विपरीत, जो स्थिर और अनुमानित स्तर पर बिजली की खपत करते हैं, एआई परिचालन अवसंरचना में बिजली की खपत का स्तर कहीं अधिक अस्थिर और अप्रत्याशित होता है। कंप्यूटैक्स 2026 में बोलते हुए, श्नाइडर इलेक्ट्रिक के पूर्वी एशिया और चीन के कार्यकारी उपाध्यक्ष यिन झेंग ने इस बात पर जोर दिया कि एआई को सेवा प्रदान करने वाले आईटी लोड की प्रकृति के कारण बिजली आपूर्ति में अचानक होने वाले परिवर्तनों को देखते हुए पूरी तरह से नए शासन तंत्र की आवश्यकता है।
उपर्युक्त उतार-चढ़ाव का कारण कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल के काम करने का तरीका है। श्नाइडर इलेक्ट्रिक के वरिष्ठ उपाध्यक्ष हिमांशु प्रसाद के अनुसार, डेटा प्रशिक्षण या अनुमान प्रक्रिया के दौरान, हजारों जीपीयू एक साथ सिंक्रोनस रूप से काम करने के लिए सक्रिय हो जाते हैं। इस प्रक्रिया से सिस्टम में अचानक बहुत तेज़ बिजली की खपत होती है, जिसके परिणामस्वरूप स्थानीय लोड में अचानक वृद्धि (स्पाइक्स) होती है। लोड को सुचारू और नियंत्रित करने की व्यवस्था के बिना, यह सिंक्रोनाइज़ेशन हिंसक उतार-चढ़ाव पैदा करेगा, जो सीधे बिजली लाइन की स्थिरता के लिए खतरा बन सकता है।

श्री हिमांशु प्रसाद ने कंप्यूटैक्स 2026 में यह जानकारी साझा की।
बिजली की खपत में हुई भारी वृद्धि ने तकनीकी अवसंरचना को भी एक अभूतपूर्व युग में पहुँचा दिया है। वैश्विक डेटा उद्योग में 10-100 मेगावाट की सुविधाओं से हटकर 1 गीगावाट तक की क्षमता वाली "मेगा-परियोजनाओं" की ओर एक नाटकीय बदलाव देखने को मिल रहा है, जो एक मध्यम आकार के शहर की बिजली खपत के बराबर है।
एवीवीए के वरिष्ठ उपाध्यक्ष डग वॉरेन के अनुसार, इस पैमाने पर, "डेटा सेंटर" की पारंपरिक अवधारणा अब वास्तविकता को सटीक रूप से प्रतिबिंबित नहीं करती है। आधुनिक एआई अवसंरचनाओं की जटिलता, ऊर्जा खपत और तकनीकी आवश्यकताएं एल्यूमीनियम गलाने वाले कारखानों या अर्धचालक मेगा-फैक्ट्रियों जैसे भारी औद्योगिक परिसरों के बराबर हैं। सिस्टम को चौबीसों घंटे सातों दिन निरंतर संचालित होना चाहिए और किसी भी प्रकार की रुकावट को बिल्कुल बर्दाश्त नहीं किया जा सकता है।
इस विशाल पैमाने के कारण प्रणालीगत पतन का खतरा भी उत्पन्न होता है। श्री हिमांशु प्रसाद ने चेतावनी दी कि गीगावाट-स्तरीय बिजली संयंत्रों में, ग्रिड में थोड़ी देर के लिए भी व्यवधान आने से डेटाबेस का संपर्क टूट सकता है, जिससे अचानक भारी मात्रा में बिजली गायब हो सकती है, और यह व्यवधान पारेषण प्रणाली के माध्यम से वापस आ सकता है, जिससे असमान रूप से गिरावट आ सकती है और संभावित रूप से पूरे क्षेत्रीय बिजली ग्रिड के ध्वस्त होने का कारण बन सकता है।
"ग्रिड अवेयरनेस" सॉफ्टवेयर समाधान के साथ परिचालन संबंधी समस्याओं का समाधान करना।
ऊष्मा ऊर्जा में भारी वृद्धि और विद्युत-यांत्रिक प्रणालियों की अनेक जटिल आवश्यकताओं को देखते हुए, मैन्युअल संचालन विधियाँ पूरी तरह से अप्रचलित हो चुकी हैं। यिन झेंग का कहना है कि उच्च परिवर्तनशीलता वाली बहु-गीगावाट प्रणालियों का प्रबंधन केवल मानवीय प्रयासों से नहीं किया जा सकता। इन प्रणालियों को डिज़ाइन जीवनचक्र और वास्तविक संचालन के दौरान विश्वसनीयता की निगरानी और रखरखाव के लिए स्वचालन, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और बुद्धिमान सॉफ़्टवेयर का उपयोग करना आवश्यक है।
शुरुआती दौर में ही जोखिमों को कम करने के लिए, विशेषज्ञ डेटा केंद्रों को "ग्रिड-अवेयर ऑपरेशंस" रणनीतियों को लागू करने की सलाह देते हैं। डग वॉरेन ने बताया कि रीयल-टाइम डेटा गवर्नेंस सॉफ्टवेयर समाधानों को एआई वर्कलोड में होने वाले परिवर्तनों की लगातार निगरानी करनी चाहिए, जिससे राष्ट्रीय विद्युत ग्रिड पर उनके संबंधित प्रभाव का सटीक पूर्वानुमान लगाया जा सके।
साथ ही, जब कोई एआई फैक्ट्री अपनी अधिकतम क्षमता पर काम करती है, जिससे एक साथ हजारों सिस्टम अलर्ट उत्पन्न हो सकते हैं, तो बुद्धिमान अलर्ट प्रबंधन तकनीक का अनुप्रयोग आवश्यक हो जाता है। यह प्रणाली त्रुटि सूचनाओं को वर्गीकृत और समूहित करने में मदद करती है, जिससे ऑपरेटिंग इंजीनियरों को समय पर और सटीक तकनीकी हस्तक्षेप करने में सहायता मिलती है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग के विस्फोट से यह स्पष्ट होता है कि केवल अधिक शक्तिशाली जीपीयू बनाने पर ध्यान केंद्रित करना पर्याप्त नहीं है। प्रौद्योगिकी की यह नई लहर तब तक साकार नहीं होगी जब तक देश और व्यवसाय एक महत्वपूर्ण समस्या का समाधान नहीं कर लेते: अत्यधिक अनुकूल और टिकाऊ एआई सुपर-फैक्ट्री का निर्माण करना और राष्ट्रीय विद्युत ग्रिड अवसंरचना के साथ एक सुरक्षित "सह-अस्तित्व" तंत्र स्थापित करना।
थान निएन अखबार के अनुसार
स्रोत: https://baoangiang.com.vn/the-gioi-doi-mat-nguy-co-soc-dien-vi-ai-a487803.html








टिप्पणी (0)