Kako umjetna inteligencija oblikuje budućnost hlađenja podatkovnih centara
Dok umjetna inteligencija (AI) transformira sve, od pretraživača do logistike, skriveni troškovi postaju sve više očigledni, posebno u podatkovnim centrima. Potreba za snagom koja je potrebna za rad generativne AI premašuje kapacitete tradicionalnih sustava hlađenja zrakom. Ovaj izazov postavlja nove zahtjeve za infrastrukturu i zahtijeva inovacije u tehnologiji. O tome smo razgovarali s Darenom Shumateom, osnivačem Shumate Engineeringa, i Stephenom Spinazzolom, direktorom Misije kritičnih usluga u firmi. S godinama iskustva u gradnji velikih podatkovnih centara, njihova trenutna misija je pronaći rješenja za energetske i hlađene zahtjeve AI.
Izazovi hlađenja podatkovnih centara
Prema Stephenovim riječima, najveći izazovi kod hlađenja podatkovnih centara uključuju:
- Snaga
- Voda
- Prostor
Visoko gustoća računanja, poput onih koje pokreće AI, generira ogromnu količinu topline koju je gotovo nemoguće ohladiti konvencionalnim sustavima hlađenja zrakom. Opterećenja ormara su se udvostručila i utrostručila implementacijom AI. Istraživanja pokazuje da zračni sustavi hlađenja ne mogu održati prihvatljive temperature, s razinama iznad 115°F, što može uzrokovati gašenje servera.
Potraga za rješenjima: tekuće hlađenje
Iako hlađenje vodom nudi i prednosti, kao što su manji prostor i potrošnja snage, zahtijeva ogromne količine vode. Prema nedavnoj studiji, jedan hiperskaliran objekt treba čak 1.5 milijuna litara vode dnevno za hlađenje i ovlaživanje. Ovi izazovi predstavljaju značajne prepreke inženjerima koji planiraju novu generaciju podatkovnih centara za podršku bezpresedanim zahtjevima AI.
Stephen Spinazzola naglašava da su potrebne inovacije, poput izravnog tekućeg hlađenja (DLC), koje je potrebno u AI klasterima koji obično rade u konfiguracijama od 20-30 ormara s dosljednim opterećenjem iznad 40 KW po ormaru. To predstavlja četiri puta veće opterećenje s pokretanjem AI, što drastično povećava potražnju za energijom.
Inovacije u distribuciji snage
Daren Shumate otkriva dodatne izazove kako bi se isporučila energija za AI računalstvo. Ova isporuka uključuje:
- Kako premjestiti energiju s UPS izlaza na visoko gustoće ormara.
- Kako kreativno isporučiti visoke gustoće snage iz elektroenergetskog sustava.
Osim toga, napredni modeli hlađenja nude rješenja kao što su Emersion Hlađenje i hlađenje hladnim pločama. Emersion Hlađenje koristi velike rezervoare tekućine s vertikalno postavljenim serverima, dok hladna ploča prenosi energiju s čipova na tekućinu kroz sustav cijevi.
Ekološke prednosti hibridnog suhog/adiabatskog hlađenja (HDAC)
Ono što se izdvaja je patentirana metoda Hibridnog suhog i adiabatskog hlađenja (HDAC). Ova metoda omogućuje istovremeno korištenje dva temperature hlađenja iz jednog zatvorenog kruga, omogućujući nižu potrošnju vode i energije. Ova metoda smanjuje Potrošnu učinkovitost (PUE) sve do 1.1 za hiperskalne podatkovne centre koji također podržavaju AI, dok tradicionalni centri obično imaju PUE između 1.2 i 1.4.
Završna misao: Budućnost hlađenja podatkovnih centara
Sa svim prednostima koje HDAC donosi, uključujući smanjenje upotrebe vode i energije, izazov ostaje: tko će prihvatiti ovu novu tehnologiju prvi? Kako tehnologija napreduje, tako i potreba za inovativnim rješenjima u hlađenju postaje hitnije nego ikad. U svijetu u kojem AI postaje sve prisutniji, pronalaženje održivih rješenja postaje prioritet u industriji.
