Fedrauna startup che utilizza l’intelligenza artificiale per rendere le operazioni dei knowledge heart più efficienti dal punto di vista energetico, questa settimana ha annunciato collaborazioni chiave con Nvidia, CoreWeave e Utilized Digital.
L’azienda di Seattle ha rivelato una “metodologia innovativa” che prevede e previene i picchi di calore dei knowledge heart quando i carichi di lavoro informatici aumentano. Phaidra ha collaborato con il fornitore di servizi cloud CoreWeave e l’operatore di knowledge heart Utilized Digital per testare e implementare la strategia di raffreddamento.
Con il growth delle operazioni e delle implementazioni dei knowledge heart a livello nazionale, anche la domanda di energia e acqua per gestire le strutture e raffreddare i componenti elettronici è in aumento. Gli operatori sono ansiosi di trovare strategie migliori per costruire e gestire siti così complessi.
Phaidra è guidata da ex studenti del centro di ricerca sull’intelligenza artificiale DeepMind di Alphabet, lanciato nel 2019. La sua tecnologia utilizza una serie di sensori per misurare più metriche e analizzare tali informazioni. L’azienda ha raccolto un totale di 120 milioni di dollari e conta circa 90 dipendenti.
La startup è al 78° posto su GeekWire 200, la nostra lista delle principali società tecnologiche non-public a Seattle e nel Pacifico nord-occidentale.
“Abbiamo immaginato un futuro in cui gli agenti di intelligenza artificiale trasformano l’infrastruttura statica in un’infrastruttura di autoapprendimento, migliorando continuamente”, ha affermato Jim Gao, CEO di Phaidra. LinkedIn.
“Quel futuro è diventato realtà sulla scena mondiale”, ha aggiunto Gao, quando il CEO di Nvidia Jensen Huang questa settimana ha annunciato la collaborazione tra Phaidra, il gigante globale dei chip, e altri.
I knowledge heart in genere funzionano in condizioni operative stabili, ma la domanda può aumentare improvvisamente quando vengono inviati corsi di formazione sull’intelligenza artificiale o altri carichi di lavoro di grandi dimensioni. Ciò aumenta il calore prodotto, il che può far sì che i chip limitino le prestazioni per evitare il surriscaldamento. Per evitare ciò, gli operatori dei knowledge heart spesso raffreddano eccessivamente le strutture, sprecando energia, acqua e limitando la capacità di elaborazione disponibile.
La soluzione di Phaidra consiste nell’utilizzare un agente AI che monitora i dati energetici come segnale di allarme precoce di un imminente picco di operazioni in modo che il raffreddamento possa attivarsi in modo proattivo, anziché attendere un aumento della temperatura.
