Iceotope привлекает $26M в рамках раунда Series B, поскольку рост AI создает термическую проблему для систем охлаждения

Британский специалист по жидкостному охлаждению Iceotope привлек $26 миллионов в рамках раунда Series B, поскольку спрос на инфраструктуру AI продолжает создавать нагрузку на традиционные методы охлаждения данных.

Раунд был возглавлен компаниями Barclays Climate Ventures и Two Seas Capital, с участием существующих инвесторов, включая Edinv, ABC Impact, Northern Gritstone и British Business Bank.

Компания заявила, что новые средства будут использованы для расширения инженерных и продуктовых разработок, роста портфеля патентов и укрепления партнерств в экосистеме инфраструктуры AI. Финансирование происходит в критический момент для отрасли, поскольку все более мощные ускорители AI и кластеры GPU толкают плотность стеллажей к уровням, с которыми традиционные системы воздушного охлаждения борются за справление.

Рост AI создает термическую проблему

Быстрое расширение генеративного AI создало проблему инфраструктуры, которая выходит далеко за пределы вычислительной мощности. Современные серверы AI потребляют огромные количества электроэнергии, и тепло, генерируемое плотными развертываниями GPU, стало одним из наиболее значительных препятствий для масштабирования центров данных AI.

Исследователи отрасли из SemiAnalysis прогнозируют, что жидкостно-охлаждаемая емкость ускорителей AI может вырасти с примерно 3 ГВт до 40 ГВт в течение двух лет, поскольку гиперскелеры и провайдеры колокации масштабируют развертывания AI.

Iceotope считает, что традиционные архитектуры охлаждения приближаются к своим практическим пределам. Хотя прямое охлаждение чипов приобрело популярность, компания утверждает, что охлаждение только процессоров больше не является достаточным для следующих поколений систем AI, где компоненты памяти, хранения, сетей и системы питания также генерируют значительные тепловые нагрузки.

Эта проблема становится еще более выраженной вне гипермасштабных центров данных. По мере того, как рабочие нагрузки AI все чаще перемещаются в корпоративные среды и развертывания на краю, организации сталкиваются с проблемой эксплуатации высокопроизводительных систем в местах, где отсутствует специализированная инфраструктура охлаждения.

Другой подход к жидкостному охлаждению

Основанная в 2005 году, Iceotope начала как исследовательское предприятие “зеленых вычислений”, прежде чем эволюционировать в специалиста по точному жидкостному охлаждению для инфраструктуры AI, сред HPC и вычислений на краю.

Вместо того, чтобы полагаться исключительно на холодные пластины, прикрепленные к процессорам, Iceotope использует подход “охлаждения всего”, когда ее системы циркулируют не проводящую диэлектрическую жидкость через герметичные конструкции шасси, которые охлаждают все основные теплогенерирующие компоненты внутри сервера.

Компания утверждает, что этот дизайн позволяет инфраструктуре работать более эффективно, снижая потребление воды и общее энергопотребление по сравнению с традиционными системами воздушного охлаждения. Iceotope также подчеркивает, что ее системы охлаждения предназначены для работы в широком диапазоне сред, включая корпоративные развертывания, промышленные условия и развертывания на краю, где управление теплом особенно сложно.

Согласно компании, ее технология может снизить потребление энергии до 40% и потребление воды до 96% по сравнению с традиционными методами охлаждения.

Патенты и партнерства в экосистеме

Важной частью стратегии Iceotope является интеллектуальная собственность и интеграция в экосистему. Компания недавно объявила, что она превысила 200 выданных и ожидаемых патентов, связанных с технологиями жидкостного охлаждения, включая архитектуру шасси, системы диэлектрической жидкости и термическое управление на уровне стойки.

Iceotope также строит партнерства с производителями оборудования, гиперскелерами и провайдерами инфраструктуры. Ее технология была представлена вместе с системами компаний such as Intel (INTC ), HPE и Giga Computing в последние годы.

Более широкий рынок инфраструктуры AI все чаще фокусируется на устойчивости, а также на производительности. Охлаждение уже занимает значительную долю потребления энергии в центрах данных, и операторы находятся под давлением, чтобы снизить как потребление энергии, так и потребление воды, поскольку развертывания AI масштабируются глобально.

Охлаждение становится фундаментальным для будущего инфраструктуры AI

По мере того, как системы AI продолжают масштабироваться, управление теплом все чаще становится одним из определяющих инженерных ограничений современных вычислений. Будущие кластеры AI, как ожидается, будут потреблять значительно больше энергии, чем традиционная корпоративная инфраструктура, что заставляет отрасль пересмотреть, как серверы, сетевое оборудование и ускорители физически проектируются и развертываются.

Этот сдвиг может иметь последствия, выходящие далеко за пределы гипермасштабных центров данных. Передовые технологии охлаждения могут в конечном итоге повлиять на то, где системы AI могут работать, позволяя высокоплотное вычисление в средах, которые ранее были нецелесообразны из-за тепла, шума или ограничений мощности. Это включает промышленные объекты, больницы, телекоммуникационную инфраструктуру, оборонные среды и развертывания на краю, где традиционные системы охлаждения трудно поддерживать.

Переход также может изменить экономику инфраструктуры AI. По мере того, как потребление энергии растет вместе с принятием AI, улучшения эффективности охлаждения могут стать все более важными для контроля операционных затрат, снижения потребления воды и достижения экологических целей. Со временем управление теплом может эволюционировать из задачи бэкенд-инженерии в значимый конкурентный фактор, влияющий на то, как и где доставляются услуги AI.