تمويل
آيسوتوب تRaises 26 مليون دولار في جولة التمويل البالغة 26 مليون دولار لتطوير أنظمة التبريد السائلة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي
شركة آيسوتوب البريطانية، المتخصصة في التبريد السائل، آيسوتوب جمعت 26 مليون دولار في جولة التمويل البالغة 26 مليون دولار، حيث تستمر الطلب على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في إرهاق أساليب التبريد التقليدية في مراكز البيانات.
قادت الجولة باركليز كلايميت فينتشرز و توسي أس كابيتال، مع مشاركة المستثمرين الحاليين بما في ذلك إدينف، إيه بي سي إمباكت، نورثرن جريتستون، و بنك الأعمال البريطاني.
قال الشركة إن الرأس المال الجديد سوف يتم استخدامه لتوسيع الهندسة وتطوير المنتجات، وتوسيع محفظة البراءات، وتعميق الشراكات عبر منظومة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. يأتي التمويل في لحظة حاسمة للصناعة، حيث تدفع تسارع متطلبات الطاقة للمسرعين الذكاء الاصطناعي ومجموعات وحدة معالجة الرسومات الكثيفة كثافة التخزين نحو مستويات يصعب على أنظمة التبريد الهوائية التقليدية التعامل معها.
نمو الذكاء الاصطناعي يخلق مشكلة حرارية
توسع سريع في الذكاء الاصطناعي التوليدي خلق تحديًا في البنية التحتية يمتد إلى ما هو أبعد من القوة الحاسوبية فقط. يستخدم خواديم الذكاء الاصطناعي الحديثة كميات هائلة من الكهرباء، وأصبح الحرارة الناتجة عن نشرات وحدة معالجة الرسومات الكثيفة واحدة من أهم معوقات توسيع مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي.
يتوقع باحثو الصناعة في سيمي أناليسيس أن القدرة على تسريع الذكاء الاصطناعي المبردة سائلة قد تنمو من حوالي 3 غيغاواط إلى 40 غيغاواط في غضون عامين مع توسيع مشغلي الهيبرسكال وشركات التخزين في السحابة لعمليات الذكاء الاصطناعي.
تعتقد آيسوتوب أن الهياكل التقليدية للتبريد تقترب من حدودها العملية. في حين أن التبريد السائل المباشر إلى الشريحة قد اكتسب زخمًا، تدعي الشركة أن تبريد المعالجات فقط لم يعد كافياً لأنظمة الذكاء الاصطناعي الجيل التالي، حيث تولد مكونات الذاكرة والتخزين والشبكات وتوصيل الطاقة أحمال حرارية كبيرة.
ت trở nên أكثر وضوحًا خارج مراكز البيانات الهيبرسكال. حيث يتحرك حمولات الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد نحو بيئات المؤسسات وتحديد Sites، يواجه المنظمات مشكلة تشغيل أنظمة عالية الأداء في مواقع تفتقر إلى بنية تبريد متخصصة.
نهج مختلف للتبريد السائل
تأسست آيسوتوب في عام 2005 كشركة بحثية تركز على “الحوسبة الخضراء” قبل أن تتطور إلى متخصص في التبريد السائل الدقيق للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، وبيئات الحوسبة الفائقة، و الحواسيب الحافة.
بدلاً من الاعتماد فقط على اللوحات الباردة المرفقة بالمعالجات، تستخدم آيسوتوب ما يسمى “نهج التبريد المباشر لكل شيء”. تدور أنظمتها سائلًا عازلاً لا conducts电ائيًا عبر تصاميم هيكل مغلق تبرد جميع المكونات الرئيسية المولدة للحرارة داخل الخادم.
تقول الشركة إن هذا التصميم يسمح للبنية التحتية بالتشغيل بأكثر كفاءة مع تقليل استهلاك المياه وتقليل استهلاك الطاقة الإجمالي مقارنة بأنظمة التبريد الهوائية التقليدية. كما تؤكد آيسوتوب أن أنظمتها للتبريد مصممة للعمل في مجموعة واسعة من البيئات، بما في ذلك عمليات التخزين المؤسسية، والبيئات الصناعية، ومواقع الحافة حيث يُعد إدارة الحرارة صعبة بشكل خاص.
وفقًا للشركة، يمكن لتكنولوجيا آيسوتوب تقليل استهلاك الطاقة بنسبة تصل إلى 40٪ وتقليل استهلاك المياه بنسبة تصل إلى 96٪ مقارنة بالأساليب التقليدية للتبريد.
براءات الاختراع وشراكات النظام البيئي
تعتمد استراتيجية آيسوتوب بشكل كبير على الملكية الفكرية وتكامل النظام البيئي. أعلنت الشركة مؤخرًا أن لديها أكثر من 200 براءة اختراع سارية وبراءات اختراع مقدمة تتعلق بتكنولوجيا التبريد السائل، بما في ذلك هندسة الهيكل، وأنظمة السوائل العازلة، وإدارة الحرارة على مستوى الرف.
كما قامت آيسوتوب ببناء شراكات مع مصنعي الأجهزة، ومشغلي الهيبرسكال، وموفري البنية التحتية. تم عرض تكنولوجيا الشركة جنبًا إلى جنب مع أنظمة من شركات مثل إنتل، و إتش بي، و جيجا كومبيوتينج في السنوات الأخيرة.
تتركز السوق الأوسع للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي بشكل متزايد على الاستدامة بالإضافة إلى الأداء. ي Represents التبريد بالفعل حصة كبيرة من استهلاك الطاقة في مراكز البيانات، وتتعرض المشغلون لضغوط لخفض استخدام الطاقة واستهلاك المياه مع توسع عمليات الذكاء الاصطناعي على مستوى العالم.
يصبح التبريد أساسيًا لمستقبل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي
مع استمرار توسع أنظمة الذكاء الاصطناعي، يصبح إدارة الحرارة بشكل متزايد أحد القيود الهندسية الحاسمة للحوسبة الحديثة. من المتوقع أن تستهلك مجموعات الذكاء الاصطناعي المستقبلية قدرًا كبيرًا من الطاقة أكثر من البنية التحتية للمؤسسات التقليدية، مما يضطر الصناعة إلى إعادة التفكير في كيفية تصميم وتنفيذ الخوادم، ومعدات الشبكات، والمسرعين.
قد يكون لهذا التحول عواقب بعيدة المدى. قد تؤثر التكنولوجيا المتقدمة للتبريد في النهاية على哪里 يمكن تشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يسمح بالحوسبة الكثيفة في البيئات التي كانت غير عملية سابقًا بسبب الحرارة أو الضوضاء أو قيود الطاقة. وهذا يشمل المواقع الصناعية، والمستشفيات، وبنية الاتصالات، والبيئات الدفاعية، وتحديد Sites حيث يصعب الحفاظ على أنظمة التبريد التقليدية.
قد يغير هذا التحول أيضًا اقتصاديات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي نفسها. مع زيادة استهلاك الطاقة مع تبني الذكاء الاصطناعي، قد تصبح تحسينات الكفاءة في التبريد أكثر أهمية لمراقبة التكاليف التشغيلية، وتقليل استهلاك المياه، وتنفيذ الأهداف البيئية. مع مرور الوقت، قد تتطور إدارة الحرارة من مشكلة هندسية خلفية إلى عامل تنافسي رئيسي يؤثر على كيفية وتحديد مواقع تسليم خدمات الذكاء الاصطناعي.
