パートナーシップ
InfraPartnersとEmerald AIが「Flex-Readyデータセンター」を導入し、AIの電力ボトルネックに対処する
人工知能の急速な拡大は、電力インフラストラクチャを限界まで追い込んでいます。大量のAIモデルをトレーニングして実行するには、大量のコンピューティングクラスターが必要であり、これらは電気を大量に消費し、地元の電力グリッドが拡大するよりも早く消費することがよくあります。この対応として、InfraPartnersとEmerald AIは、AIデータセンターが電力グリッドとどのように相互作用するかを根本的に再考することを目的としたパートナーシップを発表しました。詳細はホワイトペーパーに記載されています。
両社は、Flex-Readyデータセンターという新しいアーキテクチャを導入しており、InfraPartnersのモジュラーインフラストラクチャ設計とEmerald AIのオーケストレーションソフトウェアを組み合わせています。目標は、データセンターを静的な電力消費者から、電力需要をリアルタイムで調整できるダイナミックなグリッド参加者に変えることです。
電力消費を固定とみなすのではなく、このアプローチでは、施設が計算ワークロードをグリッド条件、再生可能エネルギーの可用性、および電力価格と一致させることができます。これにより、追加の容量が解放され、グリッドの全体的な安定性が向上します。
AIインフラストラクチャが電力危機を引き起こしている理由
AIワークロードは、世界中で電力需要の最も急速に増加している源の一つです。パートナーシップとともに発表されたホワイトペーパーは、データセンターが現代の電力システムで最も地理的に集中して急速に拡大している負荷の一つになっていることを強調しています。
同時に、グリッドの拡大は遅れています。送電網の建設、労働力不足、サプライチェーンの制約により、新しい施設はグリッド接続を確保するために数年間待たなければなりません。一方、風力や太陽光線などの再生可能エネルギーの増加は、供給に変動性をもたらし、発電と需要のリアルタイムバランスをより複雑にします。
これにより、構造的な不一致が生じます。AIインフラストラクチャにはより多くの電力が必要ですが、グリッドはそれを提供するために十分に迅速に拡大できません。
ホワイトペーパーは、解決策は単にグリッド容量を増やすことではない可能性があると主張しています。代わりに、データセンター自体が、電力システムを安定させるための柔軟なリソースになることができ、余分な再生可能エネルギーを吸収したり、ピーク時のグリッドストレス中に需要を削減したりすることができるということを提案しています。
Flex-Readyデータセンターのブループリント
コラボレーションには、2つのコアテクノロジーが統合されています。
- InfraPartnersのUpgradeable Data Center™アーキテクチャ、AIハードウェアの次の世代をメジャーな再設計なしにサポートするように設計されています。
- Emerald AIのEmerald Conductorプラットフォーム、計算ワークロード、施設システム、およびグリッドシグナルをオーケストレートするソフトウェアレイヤーです。
これらは一緒に、Flex-Readyデータセンターを形成し、エネルギー市場とグリッド管理に参加するように設計されています。
ホワイトペーパーによると、この統合により、データセンターはAIの成長をサポートしながら、グリッドの信頼性を向上させ、排出量を削減し、グリッドプログラムを介して新しい経済的価値を解放することができます。
柔軟性を後からリトロフィットするのではなく、アーキテクチャは、施設の運用からエネルギー認識を組み込みます。
データセンターの柔軟性の3つの次元
デザインの中心には、データセンターの柔軟性を3つの相互作用レイヤーに分割するフレームワークがあります。 時間的、空間的、リソースの柔軟性。
時間的柔軟性
時間的柔軟性は、時間の経過とともに電力需要をシフトすることに焦点を当てています。ワークロードを連続して最大の強度で実行するのではなく、電力の可用性、価格、またはグリッドのストレスレベルに基づいて計算ジョブをスケジュールできます。
テクニックには、以下が含まれます。
- 緊急でないAIトレーニングワークロードを遅延させる
- ITパワーコンシューマーを動的に絞り込む
- 冷却システムの操作を調整する
- オンスाइटエネルギーストレージと調整する
このアプローチにより、データセンターはピーク時のグリッド需要中に負荷を削減し、再生可能エネルギー発電が豊富なときに消費を増やすことができます。
空間的柔軟性
空間的柔軟性は、概念を単一の施設を超えて拡大します。
大規模なAIオペレーターは、多くのデータセンターを地域にわたって運営しています。ワークロードをサイト間でインテリジェントに移動することで、オペレーターはコンピューティングタスクを、電力が安い、クリーンである、または利用可能な場所にルーティングできます。
実践的には、AIワークロードは再生可能エネルギー発電に従ったり、グリッドの混雑が発生している地域を避けたりすることができます。
リソースの柔軟性
3番目のレイヤーでは、データセンター内にあるすべての制御可能なインフラストラクチャを調整します。
これには、以下が含まれます。
- GPUとITシステム
- 冷却インフラストラクチャ
- 無停電電源装置（UPS）
- バッテリーストレージシステム
- オンスाइट発電
これらの資産を一緒にオーケストレートすると、施設は電力消費を調整しながら、信頼性とサービスレベル契約を維持できます。
Emerald Conductor: コンピューティング、施設、グリッドのオーケストレーション
これらの機能を可能にするオーケストレーションレイヤーは、Emerald AIの Emerald Conductor プラットフォームです。
システムは、3つの運用レイヤーにわたる階層型制御プラットフォームとして機能します。
1. ITレイヤー
コンピューティングレイヤーでは、Emerald Conductorはワークロードスケジューラーとシステムテレメトリと統合して、コンピューティングの強度を調整します。予測モデルは、サービスレベル契約を侵害せずに遅延または変形できるワークロードを特定します。
AIトレーニング、バッチ処理、他の遅延に敏感でないワークロードは、柔軟なスケジューリングの候補者になります。
2. 施設レイヤー
プラットフォームはまた、データセンターのビルディングマネジメントシステム（BMS）に直接接続し、冷却インフラストラクチャ、電力配布装置、UPSシステム、バッテリーからのテレメトリを取得します。
これにより、ソフトウェアは動的に操作パラメータを調整したり、保存されたエネルギーを派遣したり、冷却戦略を調整したりできますが、安全マージンと冗長性の要件を尊重します。
DC Flex Ready Executive White P…
3. グリッドインターフェースレイヤー
外部レベルでは、Emerald Conductorはデータセンターをグリッドシグナルに接続します。需要応答イベント、卸電力価格、信頼性アラートなどが含まれます。
これらのシグナルは、ITと施設のインフラストラクチャ全体で調整されたアクションに変換され、電力市場プログラムやグリッド安定化サービスへの自動参加を可能にします。
InfraPartnersのアップグレード可能なデータセンター・アーキテクチャ
Emerald AIがオーケストレーションレイヤーを提供する一方で、InfraPartnersは物理インフラストラクチャの設計と構築に焦点を当てています。
その アップグレード可能なデータセンター ™ アーキテクチャは、AIハードウェアの急速な進化という別の問題に対処することを目的としています。
現代のGPUとアクセラレータは、数年ごとに新しい電力密度、冷却技術、インフラストラクチャレイアウトを必要とします。従来のデータセンターはこれに適応するのに苦労し、高額なリトロフィットや使い物にならない容量につながります。
InfraPartnersの設計では、交換可能な電力と冷却アーキテクチャ を導入し、メジャーな再設計なしで複数のハードウェア世代をサポートできるようにしました。
会社はまた、ファクトリーベースの建設 に大きく依存しており、約80%の施設がサイトに配備される前にオフサイトで組み立てられ、テストされています。この製造主導のモデルは、建設タイムラインを短縮しながら品質管理と再現性を向上させます。
施設は、5メガワットの展開からギガワットスケールのキャンパス まで、段階的に拡大できます。これにより、オペレーターはAIの需要が増加するにつれて容量を拡大できます。
インフラストラクチャレベルでの柔軟性の統合
パートナーシップは、深いテレメトリと制御統合を介して2つのシステムを統合します。
InfraPartnersのビルディングマネジメントシステムは、Emerald Conductorの最適化エンジンにリアルタイムの運用データをストリーミングします。電力、冷却、エネルギーシステムのメトリックが含まれます。
オーケストレーションプラットフォームは、ワークロード、インフラストラクチャシステム、エネルギー資産がグリッド条件に応じてどのように反応するかを決定します。
インフラストラクチャは柔軟性を念頭に設計されているため、システムは運用を調整しながら信頼性とアップタイムの要件を損なうことはありません。
この統合により、データセンターは以下のようなグリッドプログラムに参加できます。
- 需要応答
- 卸電力市場
- グリッド信頼性サービス
これらのプログラムは、新しい収入源を生み出しながら、電力会社が電力需要を管理するのを支援します。
AIインフラストラクチャの新しいモデル
AIが業界全体に拡大するにつれて、エネルギーの可用性は技術の成長の重要な制約となります。
Flex-Readyデータセンターのモデルは、コンピューティングインフラストラクチャを拡大するための別のアプローチを示唆しています。データセンターをグリッドの受動的な負荷として扱うのではなく、設計ではそれらを エネルギーシステムのアクティブな参加者 として位置付け、コンピューティング需要を電力の可用性と調整できるようにしています。
広く採用されれば、このアーキテクチャは、電力インフラストラクチャへの負担を軽減しながら、AIの展開 を促進するのを支援する可能性があります。AIモデルがより大規模でエネルギー集約型になるにつれて、これはますます重要な課題となっています。
