Influența tot mai mare a AI pune presiune pe companiile mari, furnizorii de colocare și giganții tehnologici să-și regândească strategiile pentru centrele de date — și rapid. Cum poate o industrie aflată într-o transformare accelerată să schimbe direcția în plină viteză?
Pe măsură ce centrele de date cercetează, planifică și implementează schimbări într-un peisaj tehnologic în evoluție, mai multe opțiuni reprezintă alternative viabile. Acestea includ optimizarea designului și infrastructurii centrelor de date pentru eficiență energetică, răcire, sisteme de management și nu numai.
Electric Power Research Institute raportează că o interogare tipică AI consumă de zece ori mai multă electricitate decât o căutare pe internet tradițională, în timp ce generarea de muzică, fotografii și videoclipuri originale necesită de multe ori mai multă energie. Cu 5,45 miliarde de utilizatori de internet (și numărul în creștere), adoptarea rapidă tehnologiei AI determină un consum energetic la niveluri fără precedent – mult peste ceea ce am cunoscut până acum.
De fapt, se estimează că AI avansată va reprezenta până la 9,1% din cererea de energie a SUA până în 2030, mai mult decât dublul consumului actual de 4%.
Această cerere extremă impune necesitatea unor noi opțiuni – o nouă gândire. Operatorii de centre de date caută să-și reconfigureze strategiile operaționale și să identifice soluții
noi pentru a-și îmbunătăți eficiența. Cei mai buni dintre aceștia dezvoltă strategii inovatoare, pentru a acomoda creșterea, menținând în același timp fiabilitatea.
Progresul continuu al AI obligă centrele de date să-și depășească limitele și să exploreze modernizări în diverse domenii, inclusiv configurarea rack-urilor, soluții de răcire, management software și tehnologii de
optimizare a energiei.
Modelele mari de training AI — sisteme care învață computerele să recunoască tipare din date — determină o trecere către densități mai mari de putere la nivel de rack. Rack-urile de înaltă densitate sunt concepute pentru a găzdui mai multe servere într-o zonă mai mică, permițând o putere de calcul mai mare fără a crește cerințele de spațiu. În plus, sistemele modulare de rack permit modernizări ușoare și scalabilitate pentru centrele de date, permițându-le să se adapteze rapid la cerințele AI în schimbare fără modernizări costisitoare. Totuși, pe măsură ce cerințele de calcul cresc, metodele tradiționale de răcire pot întâmpina dificultăți în menținerea temperaturilor optime.
Căldura generată de hardware-ul condus de AI determină centrele de date să adopte sisteme de răcire mai eficiente, cum ar fi răcirea cu lichid, pentru a menține performanța maximă. Sistemele tradiționale de răcire cu aer se confruntă adesea cu dificultăți în a face față cerințelor termice intense. Răcirea cu lichid gestionează nu doar încărcături termice mai ridicate, ci contribuie și la extinderea duratei de viață a echipamentelor. Prin urmare, centrele de date instalează tot mai mult răcire cu lichid pentru a-și pregăti facilitățile pentru viitor.
În plus, multe adoptă soluții hibride de răcire care combină atât răcire cu aer, cât și cu lichid pentru a optimiza performanța și flexibilitatea. Această abordare nu doar crește eficiența răcirii, dar le permite centrelor de date să își scaleze operațiunile ca răspuns la sarcinile de lucru în evoluție, asigurându-și competitivitatea într-un peisaj dinamic.
Un management corect al fluxului de aer este crucial menținerea echipamentului n intervale termice optime. Pentru configurațiile hibride de răcire, unde sunt utilizate atât soluții cu aer, cât și cu lichid, controlul precis al fluxului e esențial. El implică adesea dispunerea strategică a culoarelor calde și reci, sisteme de izolare și poziționări optimizate ale serverelor pentru a preveni amestecul aerului și a maximiza eficiența răcirii.
Sarcinile cu densitate mai ridicată necesită sisteme de distribuție a energiei mai robuste. Centrele de date caută UPS-uri (uninterruptible power supplies) mai avansate și soluții scalabile de alimentare pentru livrarea fiabilă a energiei. De asemenea, dotează rack-urile cu unități avansate de distribuție a energiei (PDU) care pot gestiona puteri mai mari și permit alocarea dinamică a energiei pentru a susține sarcinile variate AI. În plus, centrele de date colaborează tot mai strâns cu companiile de utilități pentru a optimiza sursele și managementul energiei. Prin lucrul împreună, pot implementa programe de răspuns la cerere și pot valorifica opțiuni de energie regenerabilă, urmărind o infrastructură energetică mai durabilă și mai rezilientă.
Pe măsură ce centrele de date se adaptează pentru a sprijini AI, acestea găsesc și modalități inovatoare de a reutiliza căldura reziduală generată de sistemele lor puternice. Căldura reziduală este folosită în principal pentru a încălzi clădiri apropiate, precum locuințe, birouri sau chiar spații publice.
Prin valorificarea capacităților AI de rezolvare a problemelor, centrele de date pot opera mai eficient, folosind analize predictive și sisteme inteligente care monitorizează operațiunile și eficientizează procese complexe sau consumatoare de timp.
AI poate analiza date în timp real pentru a optimiza sistemele de răcire, obținând performanță maximă cu un consum minim de energie. Analizele predictive pot anticipa cererile de energie, permițând o distribuție mai eficientă și reducerea pierderilor. Astfel, platforma Schneider Electric bazată pe AI oferă informații în timp real pentru mentenanță predictivă, analizând performanța și starea echipamentelor din centrul de date. Ea poate avertiza anticipat asupra defecțiunilor bateriilor din sistemele UPS și optimizează performanța sistemelor de răcire, încurajând reparațiile proactive și sporind eficiența energetică a centrelor de date. Din perspectivă de securitate, instrumentele AI pot ajuta centrele de date să își protejeze activele, detectând și identificând proactiv amenințările și adresând vulnerabilitățile înainte ca acestea să se transforme în probleme majore.
de Traian Petric, director de vânzări, România şi Republica Moldova, APC by Schneider Electric
