งานวิจัยแสดงให้เห็นว่าการประมวลผลด้าน AI บนบริการคลาวด์ของ AWS นั้นมีประสิทธิภาพสูงกว่าการประมวลผลที่ Data Center ปกติ ถึง 4 เท่า เนื่องจากได้รับการปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานที่ดีขึ้น
เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial intelligence: AI) เป็นเทคโนโลยีที่มีการเปลี่ยนแปลงและพัฒนาอย่างรวด เพื่อช่วยแก้ไขปัญหาสำคัญต่าง ๆ ของโลกในหลากหลายด้าน ตั้งแต่ด้านสาธารณสุขไปจนถึงการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ แต่ในขณะที่การใช้งาน AI เพิ่มมากขึ้น สิ่งสำคัญที่ต้องคำนึงถึงคือการลดปริมาณการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ออกมาจากการใช้เทคโนโลยีเหล่านี้
ซึ่งทาง AWS และ Accenture ได้ร่วมมือกันเพื่อศึกษาข้อมูล และพบวิธีที่มีประสิทธิภาพในการลดปริมาณการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์จากการใช้ AI คือการย้ายระบบเทคโนโลยีสารสนเทศจากศูนย์ข้อมูลภายในองค์กรไปใช้ศูนย์ข้อมูลของ AWS ที่มีอยู่ทั่วโลก ซึ่งมีประสิทธิภาพและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมมากกว่า
รายงานชื่อ “Moving onto The AWS Cloud Reduces Carbon Emissions” ระบุว่า โครงสร้างพื้นฐานของ AWS มีประสิทธิภาพสูงกว่าระบบที่ติดตั้งอยู่บน On-premises ถึง 4.1 เท่า และถ้าองค์กรมีการปรับการใช้งานบนคลาวด์ AWS อย่างเหมาะสม ก็สามารถลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนได้มากถึง 99%
คำว่า “on-premises” หมายถึงองค์กรที่ใช้ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ภายในศูนย์ข้อมูล (Data Center) ขององค์กร และปัจจุบัน 85% ของค่าใช้จ่ายด้านเทคโนโลยีสารสนเทศขององค์กรทั่วโลก ยังคงเป็นรูปแบบ on-premises
“AWS มีแนวทางในการใช้งานทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งช่วยลดการใช้งานพลังงานไฟฟ้าและน้ำในการดำเนินงานของศูนย์ข้อมูล ซึ่งส่งผลให้สามารถให้บริการลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น” คริส วอล์คเกอร์ ผู้อำนวยการฝ่ายความยั่งยืนของ AWS กล่าวว่า “เรามุ่งมั่นที่จะหาวิธีเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานในสถานประกอบการอยู่เสมอ ไม่ว่าจะเป็นการปรับปรุงการออกแบบศูนย์ข้อมูลให้มีประสิทธิภาพที่ดีขึ้น
รวมถึงการลงทุนในชิปที่ออกแบบมาโดยเฉพาะและนวัตกรรมในการระบายความร้อน (Cooling Technologies) ในขณะที่ AWS กำลังดำเนินการเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย คือการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์สุทธิให้เป็นศูนย์ภายในปี 2583 ตามที่ Amazon ได้ให้คำมั่นสัญญาไว้ตามข้อตกลงด้านสภาพภูมิอากาศ เราจะพัฒนานวัตกรรมและดำเนินการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานในสถานประกอบการอย่างต่อเนื่อง เพื่อสร้างอนาคตที่สดใสให้กับโลกของเรา”
ลูกค้าของ AWS จะได้รับประโยชน์ในการเพิ่มประสิทธิภาพในครั้งนี้ ไม่ว่าจะเป็นลูกค้าที่ย้ายระบบมาหรือพัฒนาระบบบนคลาวด์ของ AWS มาก่อนหน้านี้ ตัวอย่างเช่น บริษัท Illumina ซึ่งเป็นบริษัทชั้นนำด้านพันธุกรรมและสุขภาพระดับโลก สามารถลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ได้ถึง 89% หลังจากเปลี่ยนมาใช้บริการของ AWS แทนการดูแลระบบบน Data Center ขององค์กร และคาดว่าระบบจะมีประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในอนาคต เมื่อบริษัทนำเทคโนโลยี AI มาใช้มากขึ้น
ด้วยความสามารถของ AI ที่สามารถประมวลผลข้อมูลที่มีความซับซ้อนและปริมาณข้อมูลจำนวนมาก ดังนั้น AI จึงต้องการระบบที่มีประสิทธิภาพที่สูงในการคำนวณหลักล้านครั้งต่อวินาที รวมถึงโครงสร้างพื้นฐานไม่ว่าจะเป็นหน่วยความจำ (Memory), พื้นที่จัดเก็บข้อมูล (Storage) และระบบโครงสร้างเครือข่ายพื้นฐาน (Networking Infrastructure) ที่รองรับ
เพื่อให้ AIสามารถทำงานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ ซึ่งการใช้งานในลักษณะดังกล่าวนี้จำเป็นต้องมีการใช้พลังงานจำนวนมากและส่งผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมจากการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ ในขณะที่บริษัทที่มีศูนย์ข้อมูลขององค์กร ก็จะเจอข้อจำกัดต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นในส่วนของการขยายระบบและข้อจำกัดในส่วนของประสิทธิภาพของพลังงานที่มี ดังนั้น AWS จึงพัฒนานวัตกรรมอย่างต่อเนื่องเพื่อให้การใช้งานบนคลาวด์ของ AWS มีประสิทธิภาพสูงสุด เพื่อตอบสนองความต้องการของโครงสร้างพื้นฐานและธุรกิจของลูกค้า
“งานวิจัยนี้แสดงให้เห็นว่า การที่ AWS มุ่งเน้นในด้านต่าง ๆ ได้แก่ ประสิทธิภาพของฮาร์ดแวร์และระบบระบายความร้อน การใช้พลังงานปราศจากคาร์บอนไดออกไซด์ ชิปประมวลผลที่ถูกออกแบบและพัฒนาขึ้นมาเฉพาะ และการจัดเก็บข้อมูลที่ได้รับการปรับแต่ง สามารถช่วยให้องค์กรต่าง ๆ ลดการปล่อยคาร์บอนไดออกไซด์จากการใช้งาน AI และ Machine Learning ได้”
ซานเจย์ พอดเดอร์ Global lead for Technology Sustainability Innovation ของ Accenture กล่าวว่า “ในขณะที่ความต้องการใช้ AI ยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ความยั่งยืนผ่านทางเทคโนโลยีจะมีบทบาทสำคัญในการช่วยให้ธุรกิจบรรลุเป้าหมายด้านสิ่งแวดล้อม พร้อมกับขับเคลื่อนนวัตกรรมไปพร้อมกัน”
มาตรฐานระดับสูงที่ถูกนำมาใช้ในอุตสาหกรรมเพื่อประเมินประสิทธิภาพและประมาณการลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์
งานวิจัยนี้ได้ประเมินประสิทธิภาพด้านพลังงานและโอกาสในการลดการปล่อยคาร์บอนไดออกไซด์จากการย้ายงานประมวลผลของลูกค้าจากศูนย์ข้อมูลภายในองค์กรไปยัง AWS โดยการจำลองและวิเคราะห์ความแตกต่างระหว่างทั้งสองระบบ คำว่า “งานประมวลผล (workload)” หมายถึงชุดของทรัพยากรคอมพิวเตอร์และโค้ดที่ใช้ในการทำงานต่าง ๆ เช่น การทำงานของเว็บไซต์ (Website) หรือฐานข้อมูลสินค้า (Inventory databases), Accenture ใช้มาตรฐาน International Organization for Standardization (ISO) Software Carbon Intensity (SCI)
ในการวิเคราะห์การปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ของ workload ที่มีการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากและงานที่ต้องใช้การประมวลผลที่สูง และพิจารณาเพิ่มเติมสำหรับการใช้งานพลังงานปราศจากคาร์บอน (carbon-free energy) ทั้งในส่วนศูนย์ข้อมูลภายในองค์กรและ AWS นี่เป็นหนึ่งในครั้งแรก ๆ ที่ผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่ใช้มาตรฐาน SCI ในการวิเคราะห์ประเภทนี้
การศึกษานี้ได้พิจารณาถึงปริมาณการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ที่ลดลง ได้จากการย้ายงานประมวลผลจากศูนย์ข้อมูลภายในองค์กรไปยัง AWS ซึ่งเรียกว่า “Lift-And-Shift” โดยรายงานดังกล่าววิเคราะห์ให้เห็นถึงการลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ ของงานประมวลผลงานเดียวกันเมื่อมาใช้งานบนฮาร์ดแวร์ของ AWS
ที่มีการ Optimized แล้ว เช่น Chip ประมวลผลที่ถูกออกแบบสำหรับการประมวลผลโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI Models) ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน โดยการศึกษานี้ได้ทำการเปรียบเทียบการทดลองสถานการณ์ทั้งหมดใน 4 ภูมิภาค ได้แก่ สหรัฐอเมริกาและแคนาดา สหภาพยุโรป เอเชียแปซิฟิก และบราซิล
ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา ปริมาณข้อมูลได้เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วเป็นเท่าทวีคูณ ในขณะเดียวกัน ระบบคลาวด์เปิดโอกาสให้ ผู้ใช้งานสามารถเข้าถึงความสามารถด้านข้อมูลขั้นสูงได้มากขึ้น เมื่อพิจารณาถึงความต้องการใช้งานข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ (Analytics) การฝึก (training) และการใช้งาน (inference) ของโมเดล AI แล้วองค์กรต่าง ๆ จำเป็นต้องคำนึงถึงการลดการใช้พลังงานและลดการปล่อยคาร์บอนที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานข้อมูลและพื้นที่จัดเก็บ
การศึกษาพบว่างานประมวลผลที่ใช้ข้อมูลและพื้นที่จัดเก็บข้อมูลจำนวนมาก สามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้มากถึง 2.5 เท่าเมื่อใช้งานอยู่บน AWS เมื่อเปรียบเทียบกับการใช้งานอยู่บนศูนย์ข้อมูลขององค์กร และด้วยฮาร์ดแวร์ของ AWS ที่มีการ Optimized แล้วยังสามารถลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ได้ถึง 93%
สำหรับงานประมวลผลที่ต้องใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์สูง (compute-heavy workload) ได้มีการประเมินและเปรียบเทียบการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์และผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม จากการใช้งาน AI บน AWS เมื่อเปรียบเทียบกับการใช้งานบนศูนย์ข้อมูลขององค์กร จากการวิเคราะห์ Accenture พบว่า เมื่อองค์กรปรับปรุงประสิทธิภาพงานประมวลผลที่ต้องใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์สูงบน AWS องค์กรสามารถลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ได้ถึง 99% ในหลายภูมิภาคทั่วโลก
AWS พัฒนานวัตกรรมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดการปล่อยคาร์บอนจากงานประมวลผล AI อย่างไร
AWS มีการพัฒนานวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง เพื่อทำให้ลูกค้าสามารถใช้งานคลาวด์ในการดำเนินธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพและยั่งยืนสูงสุด ซึ่งทาง AWS นำเสนอนวัตกรรมเพื่อช่วยให้องค์กรต่าง ๆ ลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์จากระบบไอทีทั้งหมด 6 วิธีดังนี้
1. การออกแบบโครงข่ายพื้นฐานของศูนย์ข้อมูล (Data Center) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน
ศูนย์ข้อมูลของ AWS ได้รับการออกแบบโครงสร้างพื้นฐานอย่างมีประสิทธิภาพด้วยการออกแบบทางวิศวกรรมที่ครอบคลุมตั้งแต่ระบบการกระจายไฟฟ้าไปจนถึงเทคนิคการระบายความร้อน ซึ่งโครงสร้างพื้นฐานของศูนย์ข้อมูลของ AWS มีการปรับแต่งให้สามารถใช้งานพลังงานให้มีประสิทธิภาพสูงสุด ลดการใช้พลังงานที่สูญเปล่า และ AWS ยังพัฒนาอย่างต่อเนื่องเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของการทำงานโครงสร้างพื้นฐาน
ตัวอย่างเช่น มีการนำนวัตกรรมใหม่ที่พัฒนาระบบระบายความร้อน ทำให้สามารถลดการใช้พลังงานของอุปกรณ์ระบายความร้อนได้ถึง 20% ในทางกลับกัน ศูนย์ข้อมูลภายในองค์กรอาจจัดสรรทรัพยากรพลังงานเกินความจำเป็นเพื่อรองรับการเพิ่มขึ้นของความต้องการที่ไม่แน่นอนและการเติบโตในอนาคต ดังนั้นทรัพยากรพลังงานส่วนที่เกินความจำเป็นเหล่านี้ นั่นหมายถึงการใช้ทรัพยากรไม่เต็มประสิทธิภาพและสิ้นเปลืองพลังงาน ส่งผลกระทบต่อการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ที่สูงขึ้น
2. การพัฒนาระบบระบายความร้อนในศูนย์ข้อมูล
นอกจากระบบการจ่ายพลังงานให้กับอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์ภายในศูนย์ข้อมูลของ AWS แล้ว ระบบระบายความร้อนเป็นหนึ่งในส่วนที่ใช้พลังงานมากที่สุด ดังนั้นในการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงาน AWS ได้ใช้เทคโนโลยีที่ช่วยระบายความร้อนที่แตกต่างออกไป รวมถึงการนำอากาศเย็นจากธรรมชาติมาใช้ด้วย ซึ่งขึ้นอยู่กับสถานที่ตั้งและฤดูกาล
นอกจากนี้ยังมีการนำข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อปรับระบบตามสภาพสภาพอากาศที่เกิดขึ้น ซึ่งการนำวิธีการระบายความร้อนแบบใหม่เหล่านี้มาใช้เป็นเรื่องท้าทายสำหรับศูนย์ข้อมูลภายในองค์กรทั่วไป และล่าสุดการออกแบบของศูนย์ข้อมูลของ AWS ได้ผสมผสานการระบายความร้อนด้วยอากาศและของเหลวเข้าด้วยกัน เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับชิป AI ที่มีประสิทธิภาพสูง เช่น NVIDIA Grace Blackwell Superchips ระบบระบายความร้อนแบบผสมผสานนี้ทำให้ AWS สามารถดึงประสิทธิภาพสูงสุดได้ทั้งงานประมวลผลแบบดั้งเดิมและโมเดล AI
3. การเปลี่ยนผ่านไปสู่การใช้แหล่งพลังงานที่ปลอดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์
Amazon มุ่งมั่นที่จะบรรลุเป้าหมายการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์สุทธิเป็นศูนย์ ในการดำเนินงานทั้งหมดภายในปี 2583 ดังนั้น AWS จึงกำลังเร่งเปลี่ยนผ่านโครงสร้างพื้นฐานทั่วโลกของตนให้ใช้พลังงานหมุนเวียน 100% Amazon ได้สนับสนุนโครงการพลังงานหมุนเวียนมากกว่า 500 โครงการทั่วโลก
และเป็นผู้ซื้อพลังงานหมุนเวียนรายใหญ่ที่สุดของโลกติดต่อกันเป็นเวลา 4 ปี ตามรายงานของ Bloomberg New Energy Finance ณ ปี 2565 ไฟฟ้าที่ใช้ใน AWS Region 19 แห่งมาจากพลังงานหมุนเวียน 100%
4. ออกแบบและพัฒนาชิป โดยมีวัตถุประสงค์หลักเพื่อรองรับการทำงานด้าน AI โดยเฉพาะ
เมื่อต้องประมวลผลด้าน AI ที่ซับซ้อน เช่น โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) AWS มีฮาร์ดแวร์หลายชนิดให้เลือกใช้ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดการใช้พลังงาน AWS ได้ออกแบบและพัฒนาชิป ได้แก่ AWS Trainium และ AWS Inferentia ซึ่งสามารถประมวลผลได้ดีกว่าคอมพิวเตอร์ทั่วไปอย่างมาก ชิปเหล่านี้ช่วยให้ AWS ประมวลผลโมเดล AI ขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ลดการปล่อยคาร์บอนไดออกไซด์ และใช้พลังงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
5. วิธีการก่อสร้างที่ยั่งยืนและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมมากขึ้น
การศึกษาในครั้งนี้ไม่ได้รวมการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากโครงสร้างพื้นฐานที่ไม่ใช่ด้านไอที (เช่น ระบบปรับอากาศและแสงสว่าง) เนื่องจากข้อมูลส่วนนี้ไม่ได้อยู่ใน SCI (Sustainability Cloud Intelligence) อย่างไรก็ตาม AWS ยังคงประเมินและปรับปรุงการออกแบบศูนย์ข้อมูล ตู้เซิร์ฟเวอร์ ห้องเก็บข้อมูล และโครงสร้างพื้นฐานสนับสนุนอื่น ๆ อย่างต่อเนื่อง
ตั้งแต่ปี 2566 เป็นต้นมา AWS สามารถลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ได้มากกว่า 22,000 ตัน โดยการใช้คอนกรีตและเหล็กที่มีปริมาณคาร์บอนต่ำในการก่อสร้างศูนย์ข้อมูลใหม่ 43 แห่ง นอกจากนี้ AWS ยังร่วมมือกับผู้ผลิตและผู้จัดจำหน่ายเพื่อเพิ่มการใช้วัสดุรีไซเคิลและลดปริมาณคาร์บอนไดออกไซด์ที่ปล่อยออกมา ในกระบวนการผลิต
6. การจัดเก็บข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพและกลยุทธ์การสำรองข้อมูลที่ดี
AWS ให้เครื่องมือและแนวทางเพื่อช่วยลูกค้าปรับปรุงวิธีการจัดการข้อมูลให้ทันสมัย รวมถึงการแยกข้อมูลที่กำลังใช้งานอยู่ (hot data) ออกจากข้อมูลที่ไม่ได้ใช้ (cold data) โดยใช้บริการจัดเก็บข้อมูลแบบครบวงจรของ AWS นอกจากนี้ AWS ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการสำรองข้อมูล ด้วยการลดขนาดและเพิ่มความเร็วในการสำรอง ซึ่งช่วยลดการใช้พลังงานและการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์
AWS ออกแบบศูนย์ข้อมูลให้มีประสิทธิภาพและน่าเชื่อถือตามที่ลูกค้าต้องการ ในขณะเดียวกันก็ช่วยลดการปล่อยคาร์บอนไดออกไซด์ AWS มุ่งมั่นสร้างธุรกิจที่ยั่งยืนมากขึ้น ทั้งสำหรับลูกค้าและสำหรับโลกที่เราอาศัยอยู่ร่วมกัน
สามารถเรียนรู้เพิ่มเติมได้ที่ Amazon’s Sustainability in the Cloud page
อ่านการศึกษา How Moving onto The AWS Cloud Reduces Carbon Emissions
