Рынок искусственного интеллекта (ИИ) расширяется по всему миру, и ожидается, что к 2029 году совокупный годовой темп роста составит более 31%. Поскольку этот рост продолжается, спрос на сервисные мощности центров обработки данных, тепловое и энергоснабжение, потребности в потреблении и управлении . Чтобы центры обработки данных могли поддерживать высокопроизводительные вычисления (HPC), физическая инфраструктура должна будет адаптироваться к новым требованиям. Возникает вопрос: стоит ли нам полностью переосмыслить проектирование центров обработки данных?
По регионам Латинская Америка готова и готовится получить инвестиции в сфере высокопроизводительных вычислений и искусственного интеллекта. Данные Программы развития Организации Объединенных Наций (ПРООН) показывают, что к 2030 году ИИ, как ожидается, будет составлять до 5,4% ВВП Латинской Америки, отставая от других регионов, но все же являясь значительным прогрессом. Однако регион должен начать постепенно адаптировать свою нынешнюю критически важную цифровую инфраструктуру для удовлетворения потребностей в высокой производительности и предоставить комплексную платформу поддержки для работы систем искусственного интеллекта. Это предполагает интеграцию передовых технологий, обеспечение более высокой мощности и возможностей охлаждения, а также балансирование распределения мощности и эффективности, как подробно описано ниже:
1. Адаптация к новым требованиям по потреблению тепла.: ИИ создает новые проблемы с температурой в центрах обработки данных. Исторически типичной была мощность 20 кВт на стойку, но ИТ-нагрузки ускоряются с помощью графических процессоров для удовлетворения вычислительных потребностей моделей искусственного интеллекта с мощностью до 100 кВт и более в том же пространстве, что и традиционный сервер. Такое параллельное увеличение тепловых нагрузок превышает возможности воздушного охлаждения, что делает необходимым внедрение передовых решений, таких как жидкостное охлаждение.
Жидкостное охлаждение необходимо для управления высокими тепловыми нагрузками, создаваемыми приложениями искусственного интеллекта, и доступно в различных конфигурациях, включая теплообменники на задней дверце (RDHx), прямое охлаждение чипа и иммерсионное охлаждение. Эти решения предлагают ряд преимуществ, таких как более высокая эффективность отвода тепла, более низкое потребление энергии за счет поддержания оптимальных температур и более низкие эксплуатационные расходы.
Эта технология и различные детали, требующие такого типа инфраструктуры, такие как блоки распределения охлаждения (CDU), коллекторы и охлаждающие пластины, обеспечивают прямое охлаждение чипов. Этот теплообмен, который может осуществляться через воздух или воду, — это лишь некоторые из различных способов удовлетворения тепловых требований.
2. Использование систем хранения энергии: Литий-ионные аккумуляторные батареи в значительной степени способствуют повышению эффективности работы сети. После включения управления хранением и распределением эти батареи позволяют использовать накопленную энергию во время пиковой нагрузки и даже без чрезвычайных ситуаций, снижая нагрузку на традиционные электрические сети и повышая общую энергоэффективность. Интеграция возобновляемых источников энергии, таких как солнечные, ветровые и водородные топливные элементы, также играет решающую роль в этом переходе.
В настоящее время 60% энергетической матрицы Латинской Америки и Карибского бассейна приходится на возобновляемые ресурсы, и регион стремится достичь как минимум 70% к 2030 году. При таком изобилии природных ресурсов существует большой потенциал для внедрения экологически чистой энергии.
3. Модульные решения для критически важных инфраструктур.: Применение готовых модульных решений — хороший способ быстрого развертывания возможностей искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений, поскольку их масштабируемость делает их идеальными для создания будущих расширений центров обработки данных. Они также предлагают высококачественные, повторяемые конструкции с возможностью встроенного на заводе управления. Заводская интеграция и тестирование также обеспечивают быстрое и эффективное развертывание.
Эта технология также может обеспечить дополнительные преимущества, такие как оптимизация операций для высвобождения мощностей и повышения энергоэффективности.
Широкое распространение искусственного интеллекта требует от центров обработки данных адаптации своей инфраструктуры и удовлетворения растущих требований к мощности, управлению температурным режимом и электропитанию. Это означает внедрение инновационных решений.
