Des chercheurs de l’Université d’État de Washington et d’Intel ont développé un programme de recherche utilisant l’apprentissage automatique pour réduire la consommation d’énergie des processeurs multi-cœurs dans les datacenters (centres de données).
Cette innovation permet de diminuer la consommation d’énergie jusqu’à 60% sans impacter les performances. Cela pourrait avoir un impact significatif sur l’efficacité énergétique des centres de données et des supercalculateurs, qui sont responsables d’environ 1% des émissions mondiales de gaz à effet de serre liées à la consommation d’énergie.
Les chercheurs ont utilisé des algorithmes d’apprentissage automatique pour sélectionner les niveaux de tension et de fréquence pour différents groupes de processeurs multi-cœurs composés chacun de 64 cœurs. Leur algorithme n’a pas réduit les performances du processeur. Cette méthodologie pourrait être appliquée à des processeurs encore plus puissants et ouvrir la voie à des économies d’énergie plus importantes.
En résumé, cette innovation pourrait révolutionner l’efficacité énergétique des centres de données et des supercalculateurs en réduisant la consommation d’énergie sans compromettre les performances, contribuant ainsi à la réduction des émissions de gaz à effet de serre et à une meilleure utilisation de l’énergie dans le secteur informatique.