Skrytá infrastruktura pohánějící boom umělé inteligence

Boom umělé inteligence se děje tempem, které málokterý průmysl zažil. Modely se zvětšují, intenzita výpočtů roste a poptávka po kapacitě datových center neustále roste. Jakmile se zatížení umělé inteligence tlačí na hustotu a požadavky na energii na nové extrémy, efektivita infrastruktury je nejkritičtějším a nejobtížnějším problémem, který je třeba vyřešit.

Rozvoj datových center mění poptávku po energii a vodě ve společenstvích, která je hostí. Otázka, kterou je třeba zodpovědět v příštím desetiletí, je, zda mohou cloudová, podniková a edge infrastruktura umělé inteligence škálovat zodpovědně, když chlazení, energie a architektura systému jsou stejně důležité jako samotné výpočty.

Růst umělé inteligence přepisuje poptávku po zdrojích

Datová centra historicky představovala malou část spotřeby elektřiny v USA, ale to se rychle mění. V roce 2023 představovala datová centra přibližně 4,4 % celkové spotřeby elektřiny v USA. Do roku 2028 se tato hodnota očekává, že se zvýší na 6,7 % až 12 %. Současně se očekává, že ceny energie budou pokračovat ve svém růstu do roku 2026, a datová centra se očekává, že budou čelit nedostatku energie až do roku 2028. Nárůst poptávky po energii pro datová centra v kombinaci se zvyšující se elektrifikací všeho od automobilů po vytápění domácností zatěžuje již tak přetíženou síť a vytváří tlak na domácnosti, společenstva a podniky.

Chlazení představuje významnou část celkové spotřeby energie datových center a je jedním z největších faktorů celkové zátěže zařízení. Vzduchové chlazení bylo základem tepelného managementu datových center po desetiletí, spoléhající se na chladicí věže, chladicí věže a klimatizaci pro udržení optimálních provozních teplot.

Ale s každou novou generací hardwaru umělé inteligence jsou datová centra schopna vměstnat mnohem více výpočetní síly do menších prostor. To vede k vyššímu teplu. Vyšší teplo vyžaduje více chlazení, a více chlazení spotřebuje více energie a vody. Efektivita již není okrajovým problémem; je to základní požadavek na design.

Minimalizace dopadu na společenstvo je nyní podnikatelskou prioritou

Datová centra fungují ve společenstvích, která závisí na stabilních cenách elektřiny a spolehlivém přístupu k vodě. Jak se veřejnost stává stále více vědomou spotřeby zdrojů datových center, společenstva a regulátoři stále více kontrolují jejich dopad.

V The Dalles, Oregon, rozšíření operací datových center Google vyvolalo obavy o spotřebu vody a dlouhodobý environmentální dopad. V roce 2012 tech gigant spotřeboval 12 % zásobení vodou The Dalles; do roku 2024 se tato částka zvýšila na téměř třetinu. To vedlo k veřejné kritice, která vyvolala obavy o spotřebu zdrojů a dopad na místní infrastrukturu a potřeby společenstva.

Jednotlivé státy zavedly legislativu, která by mohla omezit novou výstavbu datových center. Na federální úrovni současná administrativa, ačkoli obecně podporuje umělou inteligenci, vyzvala technologické společnosti, aby zajistily, že jejich rozvoj datových center nezvýší ceny elektřiny pro domácnosti nebo nezatíží regionální zásobení vodou.

Je zřejmé, že se mění krajina pro technologické společnosti a vývojáře datových center. Firemní reputace nyní závisí na tom, jak dobře společnosti spravují svou fyzickou stopu a vztahy se společenstvy, která hostí datová centra.

Od veřejných závazků k změnám na úrovni infrastruktury

V reakci na tuto změnu technologické společnosti, jako jsou Microsoft a OpenAI, učinily veřejné závazky, aby “zaplatily za to”, aby řešily obavy společenstva, veřejnosti a životního prostředí související s jejich rychlým růstem. Microsoft zveřejnil rámec Community-First Infrastructure, který stanoví explicitní závazky pro to, jak bude stavět a provozovat datové centra umělé inteligence v USA. Ačkoli tyto iniciativy signalizují významný pokrok a jasnou vůli, řeší pouze část problému. Konkrétnější a dlouhodobější řešení vyžaduje snížení spotřeby zdrojů na úrovni infrastruktury.

To začíná chlazením. Tradiční přístup vzduchového chlazení je nedostatečný pro dnešní hardware umělé inteligence. To zahrnuje nejen výpočetní prostředky (procesory a grafické procesory), ale také napájecí zdroje, úložiště a síťové prvky. Pro větší tepelnou efektivitu je třeba se zaměřit na chlazení přímo na úrovni komponent, které generují teplo, spíše než na prostor, který je obklopuje.

Precizní kapalné chlazení zachycuje teplo přímo na úrovni komponenty pomocí ekologicky bezpečných dielektrických kapalin místo chlazení celého prostoru. Tyto systémy mohou snížit spotřebu energie až o 40 % a spotřebu vody až o 96 %, zatímco zlepšují spolehlivost a prodlužují životnost hardwaru. Kromě toho, že jsou téměř bezhlučné, také chrání citlivé komponenty před vzdušnými kontaminanty.

Navrhování infrastruktury pro realitu s omezenými zdroji

Organizace nemusí volit mezi náklady, spolehlivostí a udržitelností. Když je infrastruktura navržena komplexně, tyto cíle se navzájem podporují. Nižší spotřeba energie snižuje provozní náklady, zatímco snížená spotřeba vody snižuje regulační rizika a veřejnou kritiku. Zlepšený tepelný management také zlepšuje výkon systému a prodlužuje životnost kritických hardwarových komponent.

Infrastruktura, která sama o sobě spotřebuje méně energie a vody, se více přibližuje k nově se vyvíjejícím rámcům politiky a environmentálním standardům. Společnosti, které budou úspěšné, budou priorizovat tuto změnu a přijmout pokročilá, udržitelná tepelná řešení. Budoucnost infrastruktury bude formována nejen inovacemi ve softwaru, ale také úmyslným navrhováním infrastruktury.