Így optimalizálná az AI adatközpontokat a Schneider Electric
A francia Schneider Electric áramszolgáltató vállalat iparági szinten elsőként adott ki útmutatót az AI adatközpontok áramellátásának új fizikai infrastruktúra-tervezési kihívásainak kezelésére. A „The AI Disruption: Challenges and Guidance for Data Center Design” (Kihívások és útmutatás az adatközpontok tervezéséhez) című dokumentum célja, hogy a négy fizikai infrastruktúra-kategóriát (energiaellátás, hűtés, rackek és szoftvereszközök) lefedve áttekintést nyújtson a nagy sűrűségű AI-klaszterek jövőbeli támogatására szolgáló új technológiákról.
Az AI-munkaterhelések a cég előrejelzései szerint 2028-ig 26-36 százalékos éves növekedési ütemmel (CAGR) fognak bővülni, ami a meglévő és új adatközpontokban megnövekedett energiaigényt eredményez. Ennek az előre jelzett energiaigénynek a kiszolgálása több, a tervezetben felvázolt kulcsfontosságú szempontot is magában foglal.
„A mesterséges intelligencia folyamatos fejlődése páratlan követelményeket támaszt az adatközpontok tervezése és irányítása felé. E kihívások kezeléséhez fontos figyelembe venni az AI-munkaterhelések számos kulcsfontosságú tulajdonságát és trendjét, amelyek hatással vannak mind az új, mind pedig a meglévő adatközpontokra” – írja a cég közleménye, Pankaj Sharmára, a Schneider Electric Secure Power Division és Data Center Business ügyvezető alelnökére hivatkozva. „Az AI-alkalmazások, különösen a képzési klaszterek, rendkívül számításigényesek, és nagy mennyiségű feldolgozási teljesítményt igényelnek. Ezt GPU-k vagy speciális AI-gyorsítók biztosítják, és jelentős terhet rónak az adatközpontok energiaellátási és hűtési infrastruktúrájára. Az energiaköltségek emelkedésével és a környezetvédelmi aggályok növekedésével az adatközpontoknak energiahatékony hardverekre, valamint megújuló energiaforrásokra kell összpontosítaniuk, hogy csökkentsék a működési költségeket és a szén-dioxid-kibocsátást.”
A dokumentum ajánlásokat fogalmaz meg a mesterséges intelligenciát oktató szerverek extrém teljesítménysűrűségének értékelésére és támogatására, valamint útmutatást ad a sikeres átmenethez a léghűtésről a folyadékhűtésre, a mesterségesintelligencia- munkaterhelés növekvő termikus tervezési teljesítményének támogatása érdekében. Az AI-ban rejlő teljes potenciál kiaknázásához szükséges javaslatokat a vállalat ebben a letölthető dokumentumban foglalta össze.
Schneider Electric