Đau đáu về vấn đề tối ưu

Giữa trung tâm dữ liệu nơi các hệ thống hoạt động liên tục ngày đêm, anh Trần Mạnh Hoàng, kỹ sư phụ trách hạ tầng và cơ điện đã lựa chọn một hướng đi khác biệt. Thay vì chỉ dựa vào cảm quan để điều chỉnh nhiệt độ phòng máy như cách làm lâu nay, anh bắt đầu đặt ra câu hỏi: liệu có giải pháp nào chính xác và tối ưu hơn?

Bởi trước đó, để giữ cho những máy chủ không quá nóng cũng chẳng quá lạnh, các kỹ sư phải tự mình đi kiểm tra từng góc, đặt tay lên dàn máy để đo bằng chính cơ thể mình thứ nhiệt mà máy móc chỉ báo những con số. Họ mở cửa gió, chỉnh điều hòa, rồi lại quay lại sau vài giờ để làm lại. Một công việc tưởng nhỏ nhưng tiêu hao thời gian và không ít sai số, bởi tất cả đều dựa vào kinh nghiệm – mà kinh nghiệm thì không phải lúc nào cũng đúng.

VTN_1166 — Nhiệt độ phòng máy luôn thay đổi và giao động trong một khoảng mà con người khó nhận biết.

Anh Trần Mạnh Hoàng không chấp nhận cách làm đó. Anh bắt đầu tìm hiểu những mô hình tối ưu hóa năng lượng ở nước ngoài, lang thang giữa những hội thảo quốc tế, đọc từng tài liệu, quan sát cách các quốc gia phát triển vận hành hệ thống. Họ dùng trí tuệ nhân tạo để làm mát. Họ tiết kiệm được điện. Họ bảo vệ môi trường bằng chính sự chính xác của máy móc.

Một vài doanh nghiệp chào mời giải pháp, nhưng giá thành quá cao, gần như triệt tiêu toàn bộ khoản tiết kiệm mà nó mang lại, tức là bảo vệ môi trường nhưng không bền vững cho tổ chức. Anh chọn làm chủ giải pháp từ bên trong cho dù chưa có nhiều dữ liệu trong tay. “Nếu các đối tác làm được tức là mình cũng có thể làm được, quan trọng là tìm đường đi đúng”, đó là những gì anh Hoàng nghĩ lúc ấy và bây giờ vẫn vậy.

Đi khắp nơi để tìm lời giải

Để có một hệ thống tự động điều chỉnh nhiệt độ của phòng máy cần một đạo hàm toán học phức tạp bởi nhiệt độ trong phòng máy luôn thay đổi, nếu không có sự can thiệp của máy móc con ngừoi không thể điều chỉnh được. Anh Trần Mạnh Hoàng tính nhanh về cơ bản hệ thống phải đánh giá 2048 kịch bản về tốc độ gió và nhiệt độ.

Vì vậy phải có một đạo hàm toán học để giúp AI có thể tính toán, chọn phương án tối ưu nhất cho hệ thống làm mát. Cái khó ở đây là ngoài kia có hàng trăm đạo hàm có thể áp dụng, và mỗi đạo hàm áp dụng vào hệ thống cần một thời gian lập trình và thử nghiệm.

VTN_1044 — Ước tính nếu phải thử hết tất cả đạo hàm, các kỹ sư VTNet có thể phải mất đến hàng chục tháng thay vì một tháng.

Một lần, giữa đống tài liệu dày cộp, anh tình cờ gặp một bài báo khoa học viết về ứng dụng AI trong tối ưu năng lượng. Bài viết như một mồi lửa thắp sáng những đau đáu trong anh. Anh Hoàng không chần chừ tìm cách liên hệ với tác giả của nghiên cứu, ông là một chuyên gia đầu ngành. Vị chuyên gia ngạc nhiên khi nhận được liên lạc từ Việt Nam. Nhưng rồi sự ngạc nhiên nhường chỗ cho cảm động.

Chính ông đã gợi mở cho nhóm nghiên cứu của Viettel hướng chọn đạo hàm phù hợp để xây dựng thuật toán một chi tiết tưởng nhỏ nhưng đã rút ngắn cho họ hàng tháng thử sai và hàng trăm lần đi vào ngõ cụt.

Công thức trong tay, nhưng lý thuyết không bao giờ là đích đến. Có cách làm, anh Hoàng triển khai thu thập dữ liệu cho AI học. Với hàng trăm cảm biến anh cho hệ thống làm mát chạy tất cả kịch bản có thể nghĩ ra.

Sau khi thu thập đủ dữ liệu và AI học được cách đưa ra phương án điều chỉnh nhiệt độ tối ưu, anh Hoàng quyết định đưa AI vào vận hành thực tế tại trung tâm dữ liệu Hòa Lạc.

VTN_1328 — Việc thử nghiệm các kịch bản làm mát vô cùng căng não, một sai sót nhỏ cũng có thể gây gián đoạn dịch vụ của khách hàng.

Bạc tóc để tìm ra chân lý

Tuy nhiên tổng trạm là nơi chứa hàng loạt máy chủ quan trọng của Viettel và khách hàng. Đó là một quyết định mang nhiều áp lực hơn bất cứ thử thách nào với anh Hoàng. Anh gần như không ngủ trong suốt một tháng. Ban ngày làm việc ở văn phòng, đêm anh lái xe đến Hòa Lạc để trực tiếp giám sát hệ thống, nhất cử nhất động đều được anh quan sát để kịp thời xử lý.

Anh Hoàng chỉ về nhà sau khi đã kiểm tra đủ kịch bản và thường rời tổng trạm Hoà Lạc lúc 3 giờ sáng, anh về ngủ rồi 8 giờ lại có mặt tại cơ quan. “Ăn ngủ cùng anh em luôn, nguyên một tháng, ngày nào cũng thế, đến bạc cả tóc,” anh nói, nửa đùa nửa thật.

Nhưng kết quả không phản bội người kiên trì. Hệ thống hoạt động ổn định. Nhiệt độ các rack luôn duy trì quanh ngưỡng 25 độ C, không lệch khỏi khung an toàn. Những điểm quá lạnh bị loại bỏ, tránh lãng phí năng lượng. Những điểm quá nóng không còn đe dọa sự ổn định của máy chủ. Điện năng sử dụng được làm mát giảm tới 20%. Chỉ số PUE – thước đo hiệu quả năng lượng – từ 1.62 về 1.5. Hệ thống còn được thiết kế để an toàn trước cả lỗi phần cứng lẫn tấn công mạng.

Đó không chỉ là một bước tiến công nghệ. Đó là một dấu ấn của lòng kiên trì, của trí tuệ Việt Nam và một lời cam kết âm thầm với sự phát triển bền vững. Không những vậy, giải pháp của anh Trần Mạnh Hoàng đang được viết thành đề tài để nhân rộng ra các trung tâm dữ liệu khác. 20% năng lượng tiết kiệm được nhân với những trung tâm dữ liệu quy mô lớn của Tập đoàn như Tân Phú Trung và nhiều trung tâm dữ liệu sắp tới được xây để phục vụ quá trình chuyển đổi số sẽ có đóng góp lớn với các hoạt động môi trường của Tập đoàn.