الخوادم التي تعمل في مراكز البيانات تنفذ جزءًا كبيرًا من الخدمات الرقمية اليوم خلف الكواليس؛ من خدمات البث عبر الإنترنت والتخزين السحابي إلى الألعاب عبر الإنترنت وأنظمة الذكاء الاصطناعي. للوهلة الأولى، تبدو هذه المراكز شبيهة جدًا بمزارع تعدين العملات المشفرة؛ فكلاهما مجموعة من معدات المعالجة تعمل بشكل دائم وبالتوازي. مع ذلك، الفرق في الهدف ونوع المعالجة، والهندسة الصلبة وكمية استهلاك الموارد يميزها عن بعضها البعض.
الهدف؛ إنتاج العملات المشفرة أم تقديم خدمات الحوسبة
في تعدين العملات المشفرة القائمة على إثبات العمل، تجري الأجهزة حسابات تشفيرية بشكل مستمر للمشاركة في عملية إنشاء والتحقق من كتل الشبكة. في بيتكوين، يجري هذا العمل بشكل أساسي على أساس حسابات التجزئة، وكلما زادت القدرة الحاسوبية وكفاءة الطاقة لمجموعة ما، زادت فرصتها في الحصول على مكافأة.
في المقابل، لمراكز البيانات استخدامات أوسع بكثير. يمكن أن تستضيف هذه المراكز خدمات سحابية، قواعد بيانات، تطبيقات عبر الإنترنت وبُنى تحتية للذكاء الاصطناعي. في مجال الذكاء الاصطناعي أيضًا تُستخدم وحدات معالجة الرسوميات والمسرعات المتخصصة لتدريب النماذج وتشغيلها.
تشابه الأجهزة، اختلاف في احتياجات المعالجة
يمكن أن تلعب وحدات معالجة الرسوميات دورًا مهمًا في كلا المجالين، لكن احتياجات الذاكرة والاتصالات فيهما ليست متماثلة. عادةً ما تُحسَّن مزارع تعدين العملات المشفرة لنوع واحد من الحسابات المتخصصة وفي تعدين بيتكوين تتحمل شرائح ASIC المخصصة الجزء الأكبر من العمليات. هذه الشرائح مصممة لتنفيذ خوارزمية تعدين محددة ولها مرونة محدودة.
في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، يجب أن تنقل وحدات معالجة الرسوميات والمسرعات الأخرى كميات هائلة من البيانات بين المعالج والذاكرة. لذلك عرض نطاق الذاكرة وسعة الذاكرة لهما أهمية كبيرة. تُستخدم تقنيات مثل ذاكرة عرض النطاق العالي أو HBM أيضًا لمعالجة الاختناقات في نقل البيانات في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
استهلاك الكهرباء؛ تنافس على الموارد المحدودة
كلا النوعين من المنشآت يستهلكان طاقة كبيرة، لكن مقياس استهلاك مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي قد يكون أكبر بكثير. على سبيل المثال، وفقًا للمقارنة الواردة في تقرير المصدر الأصلي، استهلك مركزان لتعدين العملات المشفرة في ساندرزفيل جورجيا ما يعادل استهلاك نحو ١١٠ ألف أسرة؛ في حين أن مركزين بيانات مماثلين في أتلانتا كانا يستهلكان ما يعادل نحو ٤٥٨ ألف أسرة.
بالطبع استهلاك الطاقة ليس التكلفة الوحيدة للبُنى التحتية لهذه المراكز. حصة كبيرة من كهرباء مراكز البيانات تُخصص لمعدات التبريد والتهوية والمراوح وأنظمة تزويد الطاقة. أكدت دراسة أيضًا على الأهمية المتزايدة لاستهلاك الطاقة لمراكز البيانات مع نمو الذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية.
التبريد؛ التحدي الكبير لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي
المعدات الحاسوبية القوية تولد حرارة كبيرة، وإزالة هذه الحرارة ضرورية للحفاظ على الأداء وطول عمر الأجهزة. يمكن لمراكز البيانات الحديثة، وخاصة المراكز المجهزة بمسرعات الذكاء الاصطناعي، أن تعتمد على أنظمة تبريد معقدة وفي بعض التصاميم على استهلاك المياه. وفقًا لبيانات جامعة إنديانا، استهلكت مراكز البيانات في الولايات المتحدة حوالي ١٧.٤ مليار جالون من الماء في عام ٢٠٢٣ ومن المتوقع أن يزيد هذا الرقم في السنوات المقبلة.
في المقابل، يمكن لبعض مزارع تعدين العملات المشفرة أن تستخدم أنظمة أبسط قائمة على المراوح للتبريد؛ رغم أن هذه المعدات والنشاط المستمر للأجهزة يمكن أن يسبب تلوثًا صوتيًا ملحوظًا. حتى مراكز البيانات يمكن أن تصل مستوياتها الصوتية إلى درجات عالية تبعًا للتصميم والمعدات، ولهذا السبب أصبح موضوع الضوضاء في بعض مشاريع هذا المجال مسألة تؤثر على المجتمعات المحلية.
في النتيجة، مع أن مراكز البيانات ومزارع تعدين العملات المشفرة تبدو من الخارج كمجموعات مليئة بالخوادم ومعدات المعالجة، إلا أن مهمة كلٍ وهندستها مختلفة. التعدين يتركز أكثر على إجراء حسابات متخصصة ومتكررة لشبكات العملات المشفرة، بينما تُصمم مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي لمعالجة ونقل وتخزين كميات هائلة من البيانات؛ اختلاف ينعكس مباشرة على الأجهزة والذاكرة والشبكة والكهرباء وأنظمة التبريد.
وفقًا لتقرير BGR، يجعل هذا الاختلاف في احتياجات المعالجة والبُنى التحتية مقارنة مجرد عدد وحدات معالجة الرسوم أو الخوادم صورة غير كاملة للفروقات بين هذين القطاعين.