Una GPU de inferencia de IA redujo su consumo de energía a aproximadamente el 25 % de los niveles normales en menos de medio segundo en respuesta a una señal de reducción de carga relacionada con la red eléctrica de Texas, según Luxor Energy y Bentaus.
La prueba demuestra de forma preliminar cómo la infraestructura de IA podría operar con mayor flexibilidad en función de la demanda eléctrica, mientras la industria, que consume grandes cantidades de energía, continúa creciendo.
La prueba utilizó señales generadas por la entidad de programación cualificada de Luxor Energy y el software de orquestación energética Ziani de Bentaus, que, según las empresas, completó el proceso en menos de 500 milisegundos. La carga de trabajo de inferencia de la GPU continuó sin interrupciones porque podía crear puntos de control, pausarse y reanudarse a medida que el software reducía gradualmente el consumo de energía, explicaron en un comunicado compartido con The Latent.
«Los ganadores serán los centros de datos que actúen como estabilizadores de la red»
El marco 4CP de ERCOT utiliza intervalos de demanda máxima durante los meses de verano, de junio a septiembre, para ayudar a determinar la asignación de los costes de transmisión. Por tanto, los grandes consumidores de electricidad pueden reducir su exposición a los cargos de transmisión disminuyendo el consumo durante esos intervalos punta, lo que podría incentivar a los operadores de centros de datos a hacer que las cargas de trabajo de IA respondan mejor a las condiciones de la red. ERCOT y otros operadores de redes también ofrecen programas que incentivan económicamente a los grandes consumidores de electricidad a reducir o ajustar su consumo de energía.
Luxor Energy y Bentaus afirmaron que ahora están ampliando la tecnología a sistemas de aceleradores adicionales con refrigeración líquida y a plataformas de GPU de nueva generación, mientras avanzan hacia arquitecturas a escala de rack. Las empresas también están investigando el impacto en la rentabilidad de inscribir en programas energéticos clústeres que ejecutan cargas de trabajo de inferencia y generación de tokens, y planean solicitar su participación en programas adicionales de ERCOT, incluido su Emergency Response Service.
«Dos tendencias están convergiendo en el mercado: los centros de datos de IA consumen una proporción cada vez mayor de la energía total, mientras la propia industria está madurando», afirmó Ethan Vera, director de operaciones de Luxor. «En ese futuro, los ganadores serán los centros de datos que actúen como estabilizadores de la red y reciban una remuneración por ello a través de programas energéticos».