HABER MERKEZİ – Yapay zeka sistemlerinin gerisindeki dev bilgi merkezleri, son periyotta sadece güç tüketimiyle değil, harcadıkları pak su ölçüsüyle da gündemde. Bilhassa yapay zekaya özel kurulan yüksek kapasiteli data merkezlerinde çok ısınmayı önlemek için klasik hava soğutma yerine büyük oranda su bazlı soğutma sistemleri tercih ediliyor. Bu da doğal olarak su tüketimini dramatik biçimde artırıyor.
Bilgi Teknolojileri ve İletişim Kurumu (BTK) Data Merkezi Mühendisi İbrahim Geylan, AA muhabiri Abdulkadir Günyol’a yaptığı açıklamada, yapay zeka öncesinde data merkezlerinin daha düşük rack yoğunluklarına sahip olduğunu ve klasik soğutma usullerinin kâfi kaldığını belirtti. Lakin yapay zekanın devreye girmesiyle tablo büsbütün değişmiş durumda. Hyperscale bilgi merkezlerinde kullanılan HPC ve makine öğrenmesi donanımlarının rack başına 40 kW’tan başlayıp 150 kW ve üzerine çıkabildiğini belirten Geylan, bu yoğunluğun çok önemli ısı sorunlarını beraberinde getirdiğini söylüyor. Bu nedenle evaporatif ve adyabatik soğutma sistemlerinin devreye girdiğini, lakin bu sistemlerin yüksek ölçüde pak su tükettiğini vurguluyor.
SU TÜKETİMİ KRİTİK SEVİYELERDE
İşin dikkat cazip kısmı ise kullanılan suyun niteliği. Geylan’a nazaran data merkezlerinde kullanılan su, boruların tıkanmaması ve sistemlerin ziyan görmemesi için önemli filtreleme ve arıtma süreçlerinden geçiyor. O denli ki kullanılan bu su, birden fazla vakit içme suyundan bile daha saf hale getiriliyor. Fakat bu kadar saflaştırılan su, soğutma sırasında buharlaşıyor ve tekrar kullanılamıyor. Yani su yok olmuyor lakin yer yüzünden atmosfere karışarak geri dönüşü sıkıntı bir sürece giriyor.
Bu durumun sırf kaynak tüketimiyle sonlu kalmadığını belirten Geylan, ağır su kullanımının bulunduğu bölgenin iklimini de dolaylı olarak etkilediğini tabir ediyor. İklim değişikliği, bitki örtüsünden ziraî üretime kadar pek çok alanda zincirleme sonuçlar doğuruyor. Kolay üzere görünen bir yapay zeka görseli ya da sorgusunun, aslında çok daha geniş bir çevresel tesire sahip olduğunu söylüyor.
Sektörde bu tabloyu bilakis çevirmek için çalışmalar da sürat kazanmış durumda. “Sürdürülebilir yapay zeka” kavramının giderek öne çıktığını belirten Geylan, bilgi merkezi dünyasında artık sadece güç verimliliğinin (PUE) değil, su kullanım verimliliğinin (WUE) de yakından takip edildiğini aktarıyor. Lakin burada kritik bir istikrar var: Düşük PUE birden fazla vakit yüksek WUE manasına geliyor. Yani güç tasarrufu sağlanırken su tüketimi artabiliyor.
SÜRDÜRÜLEBİLİRLİK ÖNEMLİ
Bu noktada yeni jenerasyon tahliller sahneye çıkıyor. Deniz suyunun kullanımı ve bilhassa son periyotta isminden sıkça kelam ettiren “Immersion Cooling” (daldırma tipi soğutma) sistemleri umut vadediyor. Bu sistemlerde donanımlar, dielektrik bir sıvının içine daldırılıyor ve ısı transferi kapalı devreyle sağlanıyor. Sıvı tekrar kullanılabildiği için hem güç hem de su tüketimi önemli biçimde düşüyor. Geylan’a nazaran bu teknolojiler şimdi gelişim kademesinde olsa da, uzun vadede dünyanın kaynak yükünü azaltma potansiyeline sahip.
“Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü (OECD), 2027 yılında yapay zeka data merkezlerinin yılda 4,2-6,6 milyar metreküp su tüketeceğini söylüyor. Bu da yılda 63 milyar metreküp su tüketen bir Türkiye’nin yaklaşık yüzde 10 tüketimine denk geliyor. İstanbul’un yıllık yaklaşık 1,2 milyar metreküp su tükettiğini düşündüğümüzde yapay zeka İstanbul’un 4-5 katı su tüketiyor diyebiliriz. Olağan ki bu su tüketimini yalnızca soğutma olarak algılamamak lazım, bu tüketilen su yalnızca soğutma için kullanılan su değildir. Soğutmada kullanılan, elektrik için de kullanılan sudur. Lakin bir data merkezinin direkt ve dolaylı olarak kullandığı su çok fazla.”
Rakamlar ise problemin ciddiyetini net biçimde ortaya koyuyor. OECD datalarına nazaran, 2027 yılında yapay zeka bilgi merkezlerinin yıllık su tüketimi 4.2 ila 6.6 milyar metreküp düzeyine ulaşabilir. Bu, Türkiye’nin yıllık toplam su tüketiminin yaklaşık yüzde 10’una denk geliyor. İstanbul’un yıllık su tüketiminin yaklaşık 1.2 milyar metreküp olduğu düşünüldüğünde, yapay zekanın tek başına İstanbul’un 4 – 5 katı kadar su tükettiği sonucu ortaya çıkıyor.
Bireysel kullanım tarafında da tablo saf değil. Geylan, tek bir yapay zeka sorgusunun yaklaşık 0.3 – 0.4 ml, yani ortalama 5 damla suya karşılık geldiğini söylüyor. Bilhassa görsel üretim üzere GPU ağır süreçlerde bu ölçü 5 ila 10 kat artabiliyor. Bu yüzden yapay zekanın cümbüş yahut “merak giderme” maksatlı kullanımının tekrar düşünülmesi gerektiğini vurguluyor.
“Yapay zekada sorgulama yaparken aklımıza bu tüketim gelmeli ve ona nazaran hareket etmeliyiz. Olağan klasik bir Google sorgusuna oranla çok daha fazla tüketimin olduğunu bilmeliyiz. Zira web için esasen yüksek kapasiteli bilgi merkezleri yerine klasik data merkezleri mevcut. Su soğutma yerine hava soğutma kullanılır ve sıvı kapalı sistemde dolaşır. Lakin yapay zekada süreç yaparken metin sorgulama yerine görsel süreçler yaparak bu oran 5-10 kat fazla olabilir. Zira görsel çalışmalarda GPU yoğunluğu daha fazla olacağı için daha fazla süreç etabı olacaktır. Bundan ötürü cümbüş maksadıyla yapay zekayı kullanırken bir sefer daha düşünmeliyiz. Katma pahalı işler haricinde keyfi ve cümbüş hedefli kullanımdan uzak durmak insani bir görevimizdir. Yapay zeka ile süreç yaparken ekosisteme olan sorumluluğumuz için cümbüş gayeli gereksiz araştırmalardan kaçınmamız gerekli. Yapacağımız süreçlerde ne istediğimizi tam manasıyla bilmeli ve nokta atışı promptlarla süreçlerimizi gerçekleştirmeliyiz. Yapay zekanın ‘merak’ giderme yeri değil bir sonuca, karara ve gayeye ulaşma platformu olduğunu bilerek kullanmalıyız.”
Geylan’a nazaran tahlil, hem şuurlu kullanımda hem de yanlışsız sorular sormakta yatıyor. “Ne istediğimizi tam olarak bilmeli ve nokta atışı promptlarla süreç yapmalıyız” diyen Geylan, yapay zekanın tek satırlık kolay sorular yerine, net bir sonuç yahut karar üretmeye yönelik kullanılması gerektiğinin altını çiziyor.
Kaynak: Milliyet
Bir yanıt bırakın