Iceotope obține 26 de milioane de dolari în cadrul seriei B, în timp ce infrastructura IA pune sistemele de răcire la limita lor

Specialistul britanic în răcire lichidă, Iceotope, a obținut 26 de milioane de dolari în cadrul unei serii de finanțare B, în timp ce cererea de infrastructură de inteligență artificială continuă să pună presiune pe metodele tradiționale de răcire a centrelor de date.

Runda a fost condusă de Barclays Climate Ventures și Two Seas Capital, cu participarea investitorilor existenți, printre care Edinv, ABC Impact, Northern Gritstone și British Business Bank.

Compania a declarat că noul capital va fi utilizat pentru a extinde ingineria și dezvoltarea de produse, pentru a crește portofoliul de brevete și pentru a consolida parteneriatele în ecosistemul infrastructurii de inteligență artificială. Finanțarea vine într-un moment crucial pentru industrie, în timp ce acceleratoarele de inteligență artificială și clusterurile de GPU din ce în ce mai puternice împing densitățile de raft spre niveluri pe care sistemele de răcire convenționale le-au dificil de gestionat.

Crescerea IA creează o problemă termică

Extinderea rapidă a inteligenței artificiale generative a creat o provocare de infrastructură care depășește cu mult puterea de calcul în sine. Serverele moderne de inteligență artificială consumă cantități uriașe de electricitate, iar căldura generată de deploy-urile dense de GPU a devenit una dintre cele mai semnificative blocaje în scalarea centrelor de date de inteligență artificială.

Cercetătorii din industrie de la SemiAnalysis prognozează că capacitatea de răcire lichidă a acceleratorului de inteligență artificială ar putea crește de la aproximativ 3 GW la 40 GW în decurs de doi ani, pe măsură ce hyperscalers și furnizorii de colocație scalează deploy-urile de inteligență artificială.

Iceotope consideră că arhitecturile de răcire convenționale se apropie de limitele lor practice. În timp ce răcirea directă a procesorului a câștigat teren, compania susține că răcirea numai a procesorului nu mai este suficientă pentru sistemele de inteligență artificială de generație următoare, unde componentele de memorie, stocare, rețea și alimentare cu energie generează, de asemenea, încărcături termice semnificative.

Această provocare devine și mai accentuată în afara centrelor de date hyperscale. Pe măsură ce sarcinile de lucru de inteligență artificială se deplasează tot mai mult către mediile de întreprindere și deploy-urile de margine, organizațiile se confruntă cu problema de a opera sisteme de înaltă performanță în locații care nu dispun de infrastructură de răcire specializată.

O abordare diferită a răcirii lichide

Înființată în 2005, Iceotope a început ca o întreprindere de cercetare axată pe “calculatoare verzi” înainte de a evolua într-un specialist în răcire lichidă de precizie pentru infrastructura de inteligență artificială, medii HPC și calcul de margine.

În loc să se bazeze numai pe plăci reci atașate la procesoare, Iceotope utilizează o abordare de “răcire directă a tuturor” a componentelor. Sistemele sale circulă un lichid dielectric neconductor prin proiectări de carcase etanșe care răcesc toate componentele majore care generează căldură din interiorul serverului.

Compania afirmă că această proiectare permite infrastructurii să ruleze mai eficient, reducând consumul de apă și scăzând consumul general de energie în comparație cu sistemele de răcire convenționale. Iceotope subliniază, de asemenea, că sistemele sale de răcire sunt proiectate pentru a funcționa într-o gamă largă de medii, inclusiv deploy-urile de întreprindere, setările industriale și locațiile de margine, unde gestionarea termică este deosebit de dificilă.

Potrivit companiei, tehnologia sa poate reduce consumul de energie cu până la 40% și consumul de apă cu până la 96% în comparație cu metodele de răcire convenționale.

Brevete și parteneriate de ecosistem

O parte semnificativă a strategiei Iceotope se învârte în jurul proprietății intelectuale și integrării ecosistemului. Compania a anunțat recent că a depășit 200 de brevete acordate și în așteptare, legate de tehnologii de răcire lichidă, inclusiv arhitectura carcaselor, sistemele de fluide dielectrice și gestionarea termică la scară de raft.

Iceotope a construit, de asemenea, parteneriate cu producători de hardware, hyperscalers și furnizori de infrastructură. Tehnologia sa a fost prezentată alături de sisteme de la companii precum Intel (INTC ), HPE și Giga Computing în ultimii ani.

Piața mai largă a infrastructurii de inteligență artificială se concentrează tot mai mult pe durabilitate, precum și pe performanță. Răcirea reprezintă deja o parte semnificativă a consumului de energie al centrelor de date, iar operatorii sunt sub presiune pentru a reduce atât consumul de energie, cât și cerințele de apă, pe măsură ce deploy-urile de inteligență artificială se extind la nivel global.

Răcirea devine fundamentală pentru viitorul infrastructurii de inteligență artificială

Pe măsură ce sistemele de inteligență artificială continuă să se extindă, gestionarea termică devine din ce în ce mai mult o constrângere de inginerie definitorie a calculului modern. Cluster-urile de inteligență artificială viitoare se așteaptă să consume dramatic mai multă putere decât infrastructura de întreprindere tradițională, forțând industria să reconsidere modul în care serverele, echipamentele de rețea și acceleratorii sunt proiectați și implementați fizic.

Acestă schimbare ar putea avea implicații care depășesc cu mult centrele de date hyperscale. Tehnologiile de răcire avansate ar putea influența, în cele din urmă, locurile în care pot fi operate sistemele de inteligență artificială, permițând calculul de înaltă densitate în medii care au fost anterior impracticabile din cauza căldurii, zgomotului sau limitărilor de putere. Acest lucru include site-urile industriale, spitalele, infrastructura de telecomunicații, mediile de apărare și deploy-urile de margine, unde sistemele de răcire convenționale sunt dificil de întreținut.

Tranzitia poate remodela, de asemenea, economia infrastructurii de inteligență artificială în sine. Pe măsură ce consumul de energie crește odată cu adoptarea inteligenței artificiale, îmbunătățirile eficienței în răcire ar putea deveni din ce în ce mai importante pentru controlul costurilor operaționale, reducerea consumului de apă și îndeplinirea obiectivelor de mediu. În timp, gestionarea termică ar putea evolua de la o problemă de inginerie din spatele scenei într-un factor competitiv major care influențează modul și locul în care sunt livrate serviciile de inteligență artificială.