InfraPartners i Emerald AI wprowadzają „Flex-Ready Data Centers”, aby rozwiązać problem zasilania AI

Szybki rozwój sztucznej inteligencji powoduje, że infrastruktura zasilania jest pushowana do granic. Trening i uruchamianie dużych modeli AI wymaga ogromnych klastrów obliczeniowych, które zużywają ogromne ilości energii, często szybciej niż lokalne sieci zasilania mogą się rozwijać. W odpowiedzi, InfraPartners i Emerald AI ogłosiły partnerstwo, którego celem jest fundamentalne przemyślenie, w jaki sposób centra danych AI взаимодействują z siecią zasilania, szczegóły można znaleźć w białej księdze.

Spółki wprowadzają nową architekturę o nazwie Flex-Ready Data Centers, łączącą modułową konstrukcję infrastruktury InfraPartners z oprogramowaniem Emerald AI. Celem jest przekształcenie centrów danych z statycznych konsumentów energii w dynamiczne uczestniki sieci, zdolne do dostosowania swojego zapotrzebowania na energię w czasie rzeczywistym.

Zamiast traktować zużycie energii jako stałe, podejście pozwala na wyrównanie obciążeń komputerowych z warunkami sieci, dostępnością energii odnawialnej i cenami energii – odblokowując dodatkową pojemność i poprawiając ogólną stabilność sieci.

Dlaczego infrastruktura AI powoduje kryzys zasilania

Obciążenia AI są jednym z najszybciej rosnących źródeł popytu na energię na świecie. Biała księga opublikowana wraz z partnerstwem podkreśla, jak centra danych stały się jednym z najbardziej skoncentrowanych i szybko rozwijających się obciążeń w nowoczesnych systemach zasilania.

Jednocześnie rozwój sieci zasilania jest opóźniony. Rozbudowa sieci przesyłowych, brak pracowników i ograniczenia łańcucha dostaw oznaczają, że nowe obiekty mogą czekać kilka lat na podłączenie do sieci zasilania. Tymczasem rosnący udział energii odnawialnej – szczególnie wiatrowej i słonecznej – wprowadza zmienność w dostawach, co utrudnia równoważenie podaży i popytu w czasie rzeczywistym.

Tworzy to strukturalne niezgodność: infrastruktura AI potrzebuje więcej energii, ale sieć zasilania nie może się rozwijać wystarczająco szybko, aby ją dostarczyć.

Biała księga twierdzi, że rozwiązanie nie może być tylko budowaniem większej pojemności sieci zasilania. Zamiast tego proponuje, że same centra danych mogą stać się elastycznymi zasobami, które pomagają stabilizować systemy zasilania, absorbując nadmiar energii odnawialnej lub redukując popyt podczas szczytowego obciążenia sieci.

Plan Flex-Ready Data Center

Współpraca łączy dwie kluczowe technologie:

• Architektura Upgradeable Data Center InfraPartners, zaprojektowana do obsługi kolejnych generacji sprzętu AI bez konieczności głównych przebudów.
• Platforma Emerald Conductor Emerald AI, warstwa oprogramowania, która orchestruje obciążenia komputerowe, systemy obiektowe i sygnały sieciowe.

Razem tworzą to, co spółki nazywają Flex-Ready Data Center, zaprojektowanym od samego początku do uczestniczenia w rynkach energii i zarządzaniu siecią.

Według białej księgi, ta integracja umożliwia centrom danych wspieranie rozwoju AI, jednocześnie poprawiając niezawodność sieci, redukując emisje i odblokowując nową wartość ekonomiczną poprzez programy sieciowe.

Zamiast wprowadzania elastyczności później, architektura integruje świadomość energii bezpośrednio w operacje obiektu od samego początku.

Trzy wymiary elastyczności centrów danych

Kluczowym elementem projektu jest ramka, która dzieli elastyczność centrów danych na trzy wzajemnie powiązane warstwy: czasową, przestrzenną i zasobową elastyczność.

Czasowa elastyczność

Czasowa elastyczność koncentruje się na przesunięciu popytu na energię w czasie. Zamiast uruchamiania obciążeń w sposób ciągły i intensywny, zadania komputerowe mogą być zaplanowane w zależności od dostępności energii, cen lub poziomów obciążenia sieci.

Techniki obejmują:

• odkładanie niepilnych obciążeń szkoleniowych AI
• dynamyczne ograniczanie zużycia energii przez IT
• dostosowanie pracy systemów chłodzenia
• współpracę z magazynowaniem energii na miejscu

To podejście pozwala centrom danych redukować obciążenie podczas szczytowego popytu na energię, zwiększając jednocześnie zużycie energii, gdy energia odnawialna jest obfita.

Przestrzenna elastyczność

Przestrzenna elastyczność rozszerza ten concept poza pojedynczy obiekt.

Duży operatorzy AI często prowadzą wiele centrów danych w różnych regionach. Przenosząc obciążenia między obiektami, operatorzy mogą kierować zadania komputerowe do miejsc, gdzie energia jest tańsza, czystsza lub bardziej dostępna.

W praktyce oznacza to, że obciążenia AI mogą śledzić generację energii odnawialnej lub unikać regionów doświadczających zatłoczenia sieci.

Zasobowa elastyczność

Trzecia warstwa obejmuje koordynację wszystkich kontrolowanych zasobów wewnątrz centrum danych.

Obejmuje to:

• procesory graficzne i systemy IT
• infrastrukturę chłodzenia
• niezawodne zasilanie (UPS)
• systemy magazynowania energii
• generację energii na miejscu

Kiedy są one współpracujące, te aktywa pozwalają obiektowi dostosować zużycie energii, jednocześnie utrzymując niezawodność i poziom usług.

Emerald Conductor: Orkiestracja obliczeń, obiektów i sieci

Warstwa orkiestracji, która umożliwia te możliwości, to platforma Emerald Conductor Emerald AI.

System działa jako hierarchiczna platforma kontrolna, obejmująca trzy warstwy operacyjne:

1. Warstwa IT

Na poziomie obliczeń Emerald Conductor integruje się z planistami obciążeń i telemetrią systemu, aby dostosować intensywność obliczeń. Modele predykcyjne identyfikują obciążenia, które mogą być odkładane lub zmieniane bez naruszenia umów poziomu usług.

Szkolenia AI, przetwarzanie wsadowe i inne obciążenia niekrytyczne pod względem opóźnienia stają się kandydatami do elastycznego planowania.

2. Warstwa obiektu

Platforma łączy się również z systemem zarządzania obiektem (BMS), pobierając dane telemetryczne z infrastruktury chłodzenia, urządzeń rozdzielczych energii, systemów UPS i baterii.

To pozwala oprogramowaniu dynamicznie dostosowywać parametry operacyjne, wysyłać zgromadzoną energię lub koordynować strategie chłodzenia, jednocześnie respektując marginesy bezpieczeństwa i wymagania nadmiarowości.

DC Flex Ready Executive White P…

3. Warstwa interfejsu sieciowego

Na zewnętrznym poziomie Emerald Conductor łączy centra danych z sygnałami sieciowymi, w tym zdarzeniami odpowiedzi na popyt, cenami energii hurtowej i alertami niezawodności.

Te sygnały są tłumaczone na skoordynowane działania w infrastrukturze IT i obiektowej, umożliwiając zautomatyzowane uczestnictwo w programach rynku energii i usługach stabilizacji sieci.

Architektura Upgradeable Data Center InfraPartners

Podczas gdy Emerald AI dostarcza warstwę orkiestracji, InfraPartners koncentruje się na tym, jak infrastruktura fizyczna jest zaprojektowana i zbudowana.

Ihr Upgradeable Data Center jest zaprojektowany do rozwiązania innego, ale powiązanego problemu: szybkiej ewolucji sprzętu AI.

Współczesne procesory graficzne i akceleratory często wymagają nowych gęstości mocy, technologii chłodzenia i układów infrastruktury co kilka lat. Tradycyjne centra danych mają trudności z adaptacją, co prowadzi do kosztownych modernizacji lub niezagospodarowanej pojemności.

Projekt InfraPartners wprowadza architekturę energii i chłodzenia, która może wspierać wiele generacji sprzętu bez głównych przebudów.

Spółka opiera się również na konstrukcji fabrycznej, z około 80% obiektu zmontowanego i przetestowanego poza miejscem przed wdrożeniem. Ten model produkcyjny redukuje czas budowy, jednocześnie poprawiając kontrolę jakości i powtarzalność.

Obiekty mogą być skalowane stopniowo, od 5-megawatowych wdrożeń do kampusów o pojemności gigawatowej, co pozwala operatorom zwiększać pojemność wraz ze wzrostem popytu na AI.

Integracja elastyczności na poziomie infrastruktury

Partnerstwo integruje obie systemy poprzez głęboką telemetrię i integrację sterowania.

Systemy zarządzania obiektami InfraPartners przesyłają dane operacyjne w czasie rzeczywistym, w tym dane o mocy, chłodzeniu i systemach energetycznych, do silnika optymalizacji Emerald Conductor.

Platforma orkiestracji następnie określa, jak obciążenia, systemy infrastruktury i zasoby energii powinny reagować na warunki sieci.

Ponieważ infrastruktura jest zaprojektowana z myślą o elastyczności, system może bezpiecznie dostosowywać operacje bez naruszenia niezawodności lub wymagań dotyczących czasu pracy.

Ten poziom integracji pozwala również centrom danych uczestniczyć w programach sieciowych, takich jak:

• odpowiedź na popyt
• rynki energii hurtowej
• usługi niezawodności sieci

Programy te tworzą nowe strumienie dochodów, jednocześnie pomagając dostawcom zarządzać popytem na energię.

Nowy model infrastruktury AI

Podczas gdy AI nadal się rozwija w różnych branżach, dostępność energii staje się jednym z głównych ograniczeń wzrostu tej technologii.

Model Flex-Ready Data Center sugeruje odmienne podejście do skalowania infrastruktury obliczeniowej. Zamiast traktować centra danych jako biernych konsumentów energii, projektuje je jako aktywnych uczestników systemów energetycznych, zdolnych do koordynowania popytu na energię z dostępnością energii.

Jeśli zostanie szeroko przyjęty, architektura może pomóc przyspieszyć wdrożenie AI, jednocześnie redukując obciążenie infrastruktury zasilania – coraz bardziej krytyczne wyzwanie, gdy modele AI rosną i stają się bardziej energochłonne.