InfraPartners și Emerald AI introduc “Centre de date flexibile” pentru a aborda criza de putere a inteligenței artificiale

Extinderea rapidă a inteligenței artificiale pune la încercare infrastructura de putere. Antrenarea și rularea modelelor de inteligență artificială la scară largă necesită clusteruri de calcul masiv care consumă cantități uriașe de electricitate, adesea mai repede decât rețelele locale de putere pot să se extindă. Ca răspuns, InfraPartners și Emerald AI au anunțat un parteneriat menit să reconsidere fundamental modul în care centrele de date pentru inteligență artificială interacționează cu rețeaua de putere, detalii care pot fi găsite în whitepaper.

Companiile introduc o nouă arhitectură numită Centre de date flexibile, care combină designul de infrastructură modulară al InfraPartners cu software-ul de orchestrare al Emerald AI. Scopul este de a transforma centrele de date din consumatori statici de electricitate în participanți dinamici ai rețelei, capabili să-și ajusteze cererea de putere în timp real.

În loc să trateze consumul de energie ca fiind fix, abordarea permite facilităților să alinieze sarcinile de calcul cu condițiile rețelei, disponibilitatea energiei regenerabile și prețurile la energie—deblocând capacitatea suplimentară și îmbunătățind stabilitatea generală a rețelei.

De ce infrastructura de inteligență artificială creează o criză de putere

Sarcinile de inteligență artificială sunt printre cele mai rapide surse de cerere de electricitate la nivel global. Documentul white paper lansat alături de parteneriat subliniază modul în care centrele de date au devenit una dintre cele mai concentrate și rapid extinse sarcini pe sistemele moderne de putere.

În același timp, extinderea rețelei este în urmă. Construcția de transmisie, lipsa de personal și constrângerile lanțului de aprovizionare înseamnă că noile facilități pot aștepta ani de zile pentru a obține interconexiuni cu rețeaua. Între timp, creșterea ponderii energiei regenerabile—în special a energiei eoliene și solare—introduce volatilitate în ofertă, făcând echilibrarea în timp real a generării și a cererii mai complexă.

Acest dinamism creează un decalaj structural: infrastructura de inteligență artificială are nevoie de mai multă putere, dar rețeaua nu se poate extinde suficient de repede pentru a o furniza.

Documentul white paper susține că soluția poate să nu fie simpla construire a unei capacități mai mari de rețea. În schimb, propune că centrele de date însele pot deveni resurse flexibile care ajută la stabilizarea sistemelor de putere, absorbând excesul de energie regenerabilă sau reducând cererea în timpul stresului maxim al rețelei.

Planul general al centrelor de date flexibile

Colaborarea integrează două tehnologii de bază:

• Arhitectura de centru de date actualizabil al InfraPartners, proiectată pentru a susține generații succesive de hardware de inteligență artificială fără redesign-uri majore.
• Platforma Emerald Conductor a Emerald AI, un strat de software care orchestrează sarcinile de calcul, sistemele de facilități și semnalele rețelei.

Împreună, acestea formează ceea ce companiile numesc Centru de date flexibil, proiectat din start pentru a participa la piețele de energie și la gestionarea rețelei.

Conform documentului white paper, această integrare permite centrelor de date să susțină creșterea inteligenței artificiale, îmbunătățind în același timp fiabilitatea rețelei, reducând emisiile și deblocând o nouă valoare economică prin programele rețelei.

În loc să adapteze flexibilitatea ulterior, arhitectura integrează conștientizarea energetică în operațiunile facilităților de la început.

Cele trei dimensiuni ale flexibilității centrelor de date

Centrală pentru proiectare este o structură care divide flexibilitatea centrelor de date în trei straturi care interacționează: flexibilitate temporală, spațială și de resurse.

Flexibilitate temporală

Flexibilitatea temporală se concentrează pe deplasarea cererii de putere în timp. În loc să ruleze sarcinile de calcul continuu la intensitate maximă, sarcinile de calcul pot fi programate pe baza disponibilității energiei, a prețurilor sau a nivelurilor de stres ale rețelei.

Tehnicile includ:

• amânarea sarcinilor de antrenare a inteligenței artificiale care nu sunt urgente
• reducerea dinamică a consumului de putere al IT
• reglarea funcționării sistemului de răcire
• coordonarea cu stocarea de energie pe site

Acestă abordare permite centrelor de date să reducă sarcina în timpul cererii maxime a rețelei, creșterea consumului atunci când generarea de energie regenerabilă este abundentă.

Flexibilitate spațială

Flexibilitatea spațială extinde conceptul dincolo de o singură facilități.

Operatorii de inteligență artificială de mari dimensiuni rulează adesea multiple centre de date în regiuni. Mutând sarcinile de calcul între site-uri, operatorii pot direcționa sarcinile de calcul către locații unde energia este mai ieftină, mai curată sau mai disponibilă.

În practică, acest lucru înseamnă că sarcinile de inteligență artificială ar putea urma generarea de energie regenerabilă sau evita regiunile care experimentează congestii ale rețelei.

Flexibilitatea resurselor

Al treilea strat implică coordonarea tuturor infrastructurilor controlabile din cadrul unui campus de centre de date.

Acesta include:

• unități de procesare grafică și sisteme IT
• infrastructura de răcire
• sisteme de alimentare neîntreruptă (UPS)
• sisteme de stocare a bateriilor
• generarea de putere pe site

Când sunt orchestrate împreună, aceste active permit unei facilități să ajusteze consumul de putere, menținând în același timp fiabilitatea și acordurile de nivel de serviciu.

Emerald Conductor: Orchestration de calcul, facilități și rețea

Stratul de orchestrare care permite aceste capacități este platforma Emerald Conductor a Emerald AI.

Sistemul funcționează ca o platformă de control ierarhică care acoperă trei straturi operaționale:

1. Stratul IT

La nivelul de calcul, Emerald Conductor se integrează cu planificatorii de sarcini și telemetria sistemului pentru a ajusta intensitatea de calcul. Modelele predictive identifică sarcinile care pot fi amânate sau reconfigurate fără a încălca acordurile de nivel de serviciu.

Antrenarea inteligenței artificiale, prelucrarea în lot și alte sarcini de calcul care nu sunt critice pentru întârziere devin candidate pentru programarea flexibilă.

2. Stratul de facilități

Platforma se conectează și la sistemul de management al clădirii (BMS) al centrului de date, preluând telemetria de la infrastructura de răcire, echipamentele de distribuție a puterii, sistemele UPS și bateriile.

Acest lucru permite software-ului să ajusteze dinamic parametrii de funcționare, să dispatcheze energia stocată sau să coordoneze strategiile de răcire, respectând în același timp marjele de siguranță și cerințele de redundanță.

DC Flex Ready Executive White P…

3. Stratul de interfață cu rețeaua

La nivelul extern, Emerald Conductor conectează centrele de date la semnalele rețelei, incluzând evenimente de răspuns la cerere, prețuri de energie la gros și alerte de fiabilitate.

Aceste semnale sunt traduse în acțiuni coordonate la nivelul infrastructurii IT și al facilităților, permițând participarea automată la programele de piață a energiei și la serviciile de stabilizare a rețelei.

Arhitectura de centru de date actualizabilă a InfraPartners

În timp ce Emerald AI oferă stratul de orchestrare, InfraPartners se concentrează asupra modului în care infrastructura fizică este proiectată și construită.

Arhitectura sa de Centru de date actualizabil este menită să abordeze o problemă diferită, dar legată: evoluția rapidă a hardware-ului de inteligență artificială.

Unitățile de procesare grafică moderne și acceleratoarele necesită adesea densități de putere, tehnologii de răcire și layout-uri de infrastructură noi la fiecare câțiva ani. Centrele de date tradiționale au dificultăți în a se adapta, ceea ce duce la retrofitsuri costisitoare sau la capacități abandonate.

Proiectarea InfraPartners introduce arhitecturi de putere și răcire fungibile capabile să susțină multiple generații de hardware fără redesign-uri majore.

Compania se bazează și pe construcția în fabrică, cu aproximativ 80% din facilități asamblate și testate off-site înainte de implementare. Acest model de fabricație reduce timpii de construcție, îmbunătățește controlul calității și repeatabilitatea.

Facilitățile pot fi extinse incremental, de la 5 megawați la campusuri de scară gigawatt, permițând operatorilor să-și extindă capacitatea pe măsură ce cererea de inteligență artificială crește.

Integrarea flexibilității la nivel de infrastructură

Parteneriatul integrează cele două sisteme prin intermediul telemetriei și integrării de control profundă.

Sistemele de management al clădirii ale InfraPartners transmit date operaționale în timp real—incluzând metrice de putere, răcire și energie—în motorul de optimizare al Emerald Conductor.

Platforma de orchestrare determină apoi cum sarcinile de calcul, sistemele de infrastructură și activele de energie ar trebui să răspundă la condițiile rețelei.

Deoarece infrastructura este proiectată cu flexibilitatea în minte, sistemul poate ajusta în siguranță operațiunile fără a compromite fiabilitatea sau cerințele de timp de funcționare.

Acest nivel de integrare permite, de asemenea, centrelor de date să participe la programele rețelei, cum ar fi:

• răspuns la cerere
• piețe de energie la gros
• servicii de fiabilitate a rețelei

Aceste programe creează fluxuri de venituri noi, ajutând, în același timp, utilitățile să gestioneze cererea de energie.

Un nou model pentru infrastructura de inteligență artificială

Pe măsură ce inteligența artificială continuă să se extindă în diverse industrii, disponibilitatea energiei devine una dintre principalele constrângeri care limitează creșterea tehnologiei.

Modelul de centru de date flexibil sugerează o abordare diferită pentru extinderea infrastructurii de calcul. În loc să trateze centrele de date ca sarcini pasive pe rețea, proiectarea le poziționează ca participanți activi în sistemele de energie, capabili să coordoneze cererea de calcul cu disponibilitatea puterii.

Dacă este adoptat pe scară largă, arhitectura could ajuta la accelerarea implementării inteligenței artificiale în timp ce reduce presiunea asupra infrastructurii electrice—o provocare din ce în ce mai critică pe măsură ce modelele de inteligență artificială cresc în dimensiune și intensitate energetică.