Iceotopeが2億6000万ドルのシリーズB資金調達を実施、AIインフラストラクチャーが冷却システムを限界まで追い込む

イギリスを拠点とする液体冷却の専門家であるIceotopeは、AIインフラストラクチャーの需要が伝統的なデータセンターの冷却方法を追い込む中、2億6000万ドルのシリーズB資金調達を実施した。シリーズB資金調達は、バークレイズ・クライメート・ベンチャーズとツー・シーズ・キャピタルが主導し、既存の投資家であるエディンヴ、エービーシー・インパクト、ノーザン・グリットストーン、およびブリティッシュ・ビジネス・バンクが参加した。

同社は、新しい資本をエンジニアリングと製品開発の拡大、特許ポートフォリオの拡大、AIインフラストラクチャー・エコシステムでのパートナーシップの深化に使用する予定である。資金調達は、業界が重要な転換点に立っている時期に実施された。電力消費量が増加するAIアクセラレーターとGPUクラスターがラック密度を高め、従来の空気冷却システムが処理しづらくなっているからである。

AIの成長が熱問題を引き起こす

ジェネレーティブAIの急速な拡大は、コンピューティング・パワーだけでなく、インフラストラクチャーに大きな課題をもたらした。現代のAIサーバーは大量の電力を消費し、密度の高いGPUデプロイによって発生する熱は、AIデータセンターをスケールアップする上で最も重大なボトルネックの1つとなっている。

業界の研究者であるSemiAnalysisによると、液体冷却AIアクセラレーターの容量は、2年以内に約3ギガワットから40ギガワットに増加する可能性がある。ハイパースケーラーとコロケーション・プロバイダーがAIデプロイをスケールアップするにつれて、液体冷却AIアクセラレーターの需要が高まっているからである。

Iceotopeは、従来の冷却アーキテクチャーが実用的限界に近づいていると考えている。チップへの直接冷却が普及したものの、同社は、プロセッサーのみを冷却することは、次世代のAIシステムでは十分ではないと主張している。メモリ、ストレージ、ネットワーキング、電力供給コンポーネントも大量の熱負荷を発生するためである。

この課題は、ハイパースケール・データセンターの外側でさらに深刻になる。AIワークロードが企業環境やエッジ・デプロイに移行するにつれて、組織は、専用の冷却インフラストラクチャーが不足している場所で高性能システムを運用する問題に直面することになる。

液体冷却への異なるアプローチ

2005年に設立されたIceotopeは、当初「グリーン・コンピューティング」の研究に重点を置いていたが、後にAIインフラストラクチャー、HPC環境、エッジ・コンピューティング向けの精密液体冷却の専門家となった。

Iceotopeは、プロセッサーに冷却プレートを取り付けるのではなく、「すべてに直接」冷却アプローチを採用している。同社のシステムは、サーバー内部の主要な熱発生コンポーネントをすべて冷却するように設計された、密閉されたシャーシ・デザインを通して、非導電性の誘電体液体を循環させる。

同社は、この設計により、インフラストラクチャーがより効率的に動作し、水消費量が削減され、従来の空気冷却システムよりも全体的なエネルギー使用量が削減されることを主張している。さらに、同社の冷却システムは、企業向けのデプロイ、産業用環境、エッジ・ロケーションなど、さまざまな環境で動作するように設計されていると述べている。特に、熱管理が困難な場所でである。

同社によると、その技術は、従来の冷却方法と比較して、エネルギー使用量を最大40％、水消費量を最大96％削減できる。同社の技術は、従来の冷却方法と比較して、エネルギー使用量を最大40％、水消費量を最大96％削減できる。

特許とエコシステム・パートナーシップ

Iceotopeの戦略の重要な部分は、知的財産とエコシステム統合である。同社は最近、液体冷却技術に関連する特許を200件以上取得・出願したと発表した。シャーシ・アーキテクチャー、誘電体液体システム、ラック・スケールの熱管理などが含まれる。

Iceotopeは、ハードウェア製造業者、ハイパースケーラー、インフラストラクチャー・プロバイダーとのパートナーシップを構築してきた。同社の技術は、Intel、HPE、Giga Computingなどのシステムとともに展示されている。

より広いAIインフラストラクチャー市場は、パフォーマンスだけでなく、持続可能性にも焦点を当てている。冷却はすでにデータセンターのエネルギー消費量の重要な部分を占めており、AIデプロイが世界規模でスケールアップするにつれて、運営者は電力使用量と水使用量の両方を削減する圧力に直面している。

冷却がAIインフラストラクチャーの将来に基盤となる

AIシステムがスケールアップするにつれて、熱管理は現代のコンピューティングの重要なエンジニアリングの制約となりつつある。将来的に、AIクラスターは従来の企業インフラストラクチャーよりもはるかに多くの電力を消費することになるため、業界はサーバー、ネットワーク機器、加速器を物理的に設計および配置する方法を再考する必要がある。

この変化は、ハイパースケール・データセンター以外の分野にも影響を及ぼす可能性がある。先進的な冷却技術は、将来的にAIシステムが動作できる場所に影響を与える可能性がある。熱、騒音、電力制限のために従来は実用的ではなかった環境での高密度コンピューティングを可能にする。 industrialサイト、病院、テレコムインフラストラクチャー、防衛環境、従来の冷却システムの維持が困難なエッジデプロイなどが含まれる。

この移行は、AIインフラストラクチャーの経済性を再定義する可能性もある。AIの採用が進むにつれてエネルギー消費量が増加するため、冷却の効率化は運用コストを制御し、水使用量を削減し、環境目標を達成する上でますます重要になる。時間の経過とともに、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスをどのように、どこで提供するかを決定づける重要な競争要因に進化する可能性がある。

冷却の効率化は、運用コストを制御し、水使用量を削減し、環境目標を達成する上でますます重要になる。時間の経過とともに、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスをどのように、どこで提供するかを決定づける重要な競争要因に進化する可能性がある。効率の向上は、運用コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する方法を決定する上で重要な要素になる。効率の向上は、コストの削減、水使用量の削減、環境目標の達成に重要となる。将来的に、熱管理はバックエンドのエンジニアリング問題から、AIサービスを提供する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