Bay72
Forum Üyesi
HABER MERKEZİ - Yapay zeka sistemlerinin arkasındaki dev veri merkezleri, son dönemde yalnızca enerji tüketimiyle değil, harcadıkları temiz su miktarıyla da gündemde. Özellikle yapay zekaya özel kurulan yüksek kapasiteli veri merkezlerinde aşırı ısınmayı önlemek için geleneksel 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) Veri Merkezi Mühendisi İbrahim Geylan,AA muhabiri Abdulkadir Günyol’a yaptığı açıklamada, yapay zeka öncesinde veri merkezlerinin daha düşük rack yoğunluklarına sahip olduğunu ve klasik soğutma yöntemlerinin yeterli kaldığını belirtti. Ancak yapay zekanın devreye girmesiyle tablo tamamen değişmiş durumda. Hyperscale veri merkezlerinde kullanılan HPC ve makine öğrenmesi donanımlarının rack başına 40 kW’tan başlayıp 150 kW ve üzerine çıkabildiğini belirten Geylan, bu yoğunluğun çok ciddi ısı problemlerini beraberinde getirdiğini söylüyor. Bu nedenle evaporatif ve adyabatik soğutma sistemlerinin devreye girdiğini, ancak bu sistemlerin yüksek miktarda temiz su tükettiğini vurguluyor.
SU TÜKETİMİ KRİTİK SEVİYELERDE
İşin dikkat çekici kısmı ise kullanılan suyun niteliği. Geylan’a göre veri merkezlerinde kullanılan su, boruların tıkanmaması ve sistemlerin zarar görmemesi için ciddi filtreleme ve arıtma süreçlerinden geçiyor. Öyle ki kullanılan bu su, çoğu zaman içme suyundan bile daha saf hale getiriliyor. Ancak bu kadar saflaştırılan su, soğutma sırasında buharlaşıyor ve tekrar kullanılamıyor. Yani su yok olmuyor ama yer yüzünden atmosfere karışarak geri dönüşü zor bir sürece giriyor.
Bu durumun yalnızca kaynak tüketimiyle sınırlı kalmadığını belirten Geylan, yoğun su kullanımının bulunduğu bölgenin iklimini de dolaylı olarak etkilediğini ifade ediyor. İklim değişikliği, bitki örtüsünden tarımsal üretime kadar pek çok alanda zincirleme sonuçlar doğuruyor. Basit gibi görünen bir yapay zeka görseli ya da sorgusunun, aslında çok daha geniş bir çevresel etkiye sahip olduğunu söylüyor.
Google’dan gizlilik davasında uzlaşma: 68 milyon dolar ödeyecek
Sektörde bu tabloyu tersine çevirmek için çalışmalar da hız kazanmış durumda. “Sürdürülebilir yapay zeka” kavramının giderek öne çıktığını belirten Geylan, veri merkezi dünyasında artık yalnızca enerji verimliliğinin (PUE) değil, su kullanım verimliliğinin (WUE) de yakından takip edildiğini aktarıyor. Ancak burada kritik bir denge var: Düşük PUE çoğu zaman yüksek WUE anlamına geliyor. Yani enerji tasarrufu sağlanırken su tüketimi artabiliyor.
SÜRDÜRÜLEBİLİRLİK ÖNEMLİ
Bu noktada yeni nesil çözümler sahneye çıkıyor. Deniz suyunun kullanımı ve özellikle son dönemde adından sıkça söz 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 enerji hem de su tüketimi ciddi biçimde düşüyor. Geylan’a göre bu teknolojiler henüz gelişim aşamasında olsa da, uzun vadede dünyanın kaynak yükünü azaltma potansiyeline sahip.
Alıntı Metni
Rakamlar ise meselenin ciddiyetini net biçimde ortaya koyuyor. OECD verilerine göre, 2027 yılında yapay zeka veri merkezlerinin yıllık su tüketimi 4.2 ila 6.6 milyar metreküp seviyesine 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 masum değil. Geylan, tek bir yapay zeka sorgusunun yaklaşık 0.3 - 0.4 ml, yani ortalama 5 damla suya karşılık geldiğini söylüyor. Özellikle görsel üretim gibi GPU yoğun işlemlerde bu miktar 5 ila 10 kat artabiliyor. Bu yüzden yapay zekanın eğlence veya “merak giderme” amaçlı kullanımının yeniden düşünülmesi gerektiğini vurguluyor.
Alıntı Metni
Geylan’a göre çözüm, hem bilinçli kullanımda hem de doğru sorular sormakta yatıyor. “Ne istediğimizi tam olarak bilmeli ve nokta atışı promptlarla işlem yapmalıyız” diyen Geylan, yapay zekanın tek satırlık basit sorular yerine, net bir sonuç veya karar üretmeye yönelik kullanılması gerektiğinin altını çiziyor.
Ziyaretçiler için gizlenmiş link,görmek için
Giriş yap veya üye ol.
