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微软|数据中心安全问题如何解？微软AI预警方案将落地( 二 )

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不过 ， 在TechCrunch联系到DeepMind时 ， DeepMind回应说暂时没有可分享的更新 。 IBM和亚马逊都没有回应媒体类似的提问 。 Meta和微软回复称它们正在使用AI来进行类似的节能应用 。
微软在2021年底推出了AI“异常检测方法” ， 使用来自电气设备和机械设备的遥测数据来衡量和减免数据中心内的电力异常和用水异常事件的发生 。 该公司还使用基于AI的方法来识别和修复数据中心电表的问题 ， 并确定放置数据中心服务器的理想位置 ， 以最大限度地减少电力、网络和冷却能力的浪费 。
【微软|数据中心安全问题如何解？微软AI预警方案将落地】Meta提到其一直在利用强化学习来减少因冷却目的而被泵入数据中心的空气的体量 。 该公司的大多数数据中心都使用的是室外空气和蒸发冷却系统 ， 因此优化气流成为重中之重 。
减少碳足迹是数据中心使用能源调节AI系统可额外获得的好处 。 根据国际环境组织EIA的一份报告 ， 2020年时 ， 数据中心占到了全球约1%的电力需求 ， 占2020年全年二氧化碳排放量的0.3% 。 一个典型的数据中心每天要使用300万至500万加仑的水 ， 等同于一个3到5万人的城市一天的用水量 。
微软曾宣布 ， 计划到2025年让其所有数据中心100%都使用可再生能源 。 Meta则称该公司在2020年就实现了类似目标 。
结语：多企业选择AI提高其数据中心效率数据中心构成复杂 ， 设备众多 ， 人工管理存在很多难点 ， 不少企业像微软、Meta等选择利用AI来提升其数据中心的管理效率 ， 实现降本增效 。
不止国外的微软、Meta、谷歌等其他 ， 国内的科技巨头像阿里、华为等拥有大量数据中心的企业也在利用AI提高其数据中心的管理和运营效率 。 为AI提供动力的数据中心也受益于AI 。
来源：TechCrunch

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