Emerald AI získala 24,5 milionu dolarů v počátečním financování s podporou NVentures, rizikového kapitálového oddělení Nvidie. Kolo financování vedly Radical Ventures a zahrnovalo účast Amplo, CRV a Neotribe.
Financování podpoří vývoj platformy Emerald Conductor, která podle tvrzení společnosti může umožnit datovým centrům získat připojení k síti výrazně rychleji díky řízení spotřeby energie pomocí AI. Systém efektivně funguje jako prostředník mezi sítí a datovými centry, orchestrující pracovní zátěže AI v reálném čase, umožňující datovým centrům dynamicky přizpůsobovat jejich spotřebu energie a podporovat stabilitu sítě při zajištění přijatelného výkonu výpočtů AI.
Dosahuje toho koordinováním pracovních zátěží AI napříč sítí datových center tak, aby splnily požadavky elektrické sítě, zajišťujíc plný výkon časově citlivých úloh a současně dynamicky snižující propustnost flexibilních úloh v přijatelných mezích.
„Jsme na kritickém bodě zlomu, kdy exponenciální růst výpočtů AI tlačí na naši elektrickou infrastrukturu,“ řekl zakladatel a CEO Emerald AI Dr. Varun Sivaram. „Abychom rozvázali pokrok technologie AI od energetických omezení, Emerald AI přeměňuje datová centra z břemen pro síť na flexibilní aktiva, což umožňuje provozovatelům sítí rychle propojit AI, posílit spolehlivost a energetickou bezpečnost a efektivněji využít masivní volnou kapacitu na dnešních sítích.“
Emerald již technologii otestoval a nedávno zveřejnil výsledky „prvního svého druhu“ demonstrace v rámci iniciativy DCFlex společnosti EPRI ve Phoenixu v Arizoně. Projekt, realizovaný ve spolupráci s Oracle, Nvidia, EPRI a utilitou Salt River Project, ukázal, že výpočetní klastr AI používající GPU v komerčním datovém centru může snížit spotřebu energie o 25 procent po dobu tří hodin během doby vysoké poptávky po síti, například při špičkových letních odběrových událostech. Emerald tvrdil, že výsledků bylo dosaženo bez kompromisů ve výkonu pracovních zátěží AI.
Zdroj: The Critical Power Channel
