Прихована інфраструктура, яка підтримує бум штучного інтелекту

Бум штучного інтелекту відбувається зі швидкістю, якої небагато галузей досі не зазнали. Моделі розширюються, інтенсивність обчислень зростає, а попит на потужності центрів обробки даних продовжує зростати. Коли завантаження штучного інтелекту тиснуть на щільність і потужність до нових крайніх значень, ефективність інфраструктури є найбільш критичною та найважчою проблемою для вирішення.

Розробка центрів обробки даних змінює попит на енергію та воду в громадах, які їх приймають. Питання, яке потрібно відповісти в наступному десятилітті, полягає в тому, чи зможуть інфраструктура штучного інтелекту в хмарі, підприємства та краю масштабуватися відповідально, коли охолодження, потужність та система архітектури будуть такими ж критичними, як і самі обчислення.

Ріст штучного інтелекту переозначає попит на ресурси

Центри обробки даних історично становили малий відсоток попиту на електроенергію в США, але це швидко змінюється. У 2023 році вони становили приблизно 4,4% від загального споживання електроенергії в США. До 2028 року ця цифра очікується зросте до 6,7-12%. Водночас ціни на енергію очікується продовжать зростати до 2026 року, а центри обробки даних очікується зіткнуться з дефіцитом електроенергії на 20% до 2028 року. Ріст попиту на електроенергію центрів обробки даних у поєднанні зі зростанням електрифікації всього, від автомобілів до опалення будинку, створює напруженість вже перевантаженої мережі, і тисне на домогосподарства, громади та підприємства.

Охолодження становить значну частку загального споживання енергії центрів обробки даних і є одним із найбільших чинників загального навантаження об’єкта. Повітряне охолодження було основою термічного менеджменту центрів обробки даних протягом десятиліть, спираючись на холодильні агрегати, охолоджувальні вежі та кондиціонери для підтримання оптимальних робочих температур.

Але з кожним новим поколінням апаратури штучного інтелекту центри обробки даних поміщають значно більше обчислювальної потужності в менші простори. Це призводить до генерації більшого тепла. Більше тепла вимагає більшого охолодження, а більше охолодження споживає більше енергії та води. Ефективність вже не є маржинальною проблемою; це фундаментальне вимога до проєктування.

Мінімізація впливу на громаду тепер є бізнес-імперативом

Центри обробки даних працюють у громадах, які залежать від стабільних цін на електроенергію та надійного доступу до води. По мірі зростання громадської осведомленості про споживання ресурсів центрів обробки даних громади та регулятори все більше критично ставляться до їхнього впливу.

У Даллесі, штат Орегон, розширення операцій центру обробки даних Google викликало занепокоєння щодо використання води та довгострокового екологічного впливу. У 2012 році технологічний гігант використовував 12% водопостачання Даллеса; до 2024 року ця кількість зросла майже до третини. Це поставило компанію під громадську критику, викликавши занепокоєння щодо використання ресурсів та впливу на місцеву інфраструктуру та громадські потреби.

Індивідуальні штати ввели законодавство, яке може обмежити будівництво нових центрів обробки даних. На федеральному рівні поточна адміністрація, хоча й загалом підтримує штучний інтелект, заохочує технологічні компанії забезпечити, щоб розвиток центрів обробки даних не збільшував ціни на електроенергію для домогосподарств або не створював напруженості в регіональних водопостачаннях.

Чисто зрозуміло, що ландшафт змінюється для технологічних компаній та розробників центрів обробки даних. Корпоративна репутація тепер залежить від того, як компанії керують своїм фізичним слідом та відносинами з громадами, які приймають центри обробки даних.

Від публічних зобов’язань до інфраструктурних змін

У відповідь на цю зміну технологічні компанії, такі як Microsoft та OpenAI, зробили публічні зобов’язання “сплатити свій шлях” для вирішення проблем громад, громадськості та екологічних проблем, пов’язаних з їхнім швидким зростанням. Microsoft опублікував рамку інфраструктури “Спільнота перш за все”, яка встановлює явні зобов’язання щодо того, як вони будуть будувати та експлуатувати центри обробки даних штучного інтелекту в США. Хоча ці ініціативи свідчать про значний прогрес та чітку намір, вони вирішують лише частину проблеми. Більш конкретне та довгострокове рішення потребує зменшення споживання ресурсів на рівні інфраструктури.

Це починається з охолодження. Традиційний підхід до повітряного охолодження є недостатнім для сучасної апаратури штучного інтелекту. Це включає не тільки обчислювальні ресурси (ЦП та ГП), але й джерела живлення, сховища та мережеві компоненти. Для більшої термічної ефективності охолодження повинно бути зосереджено безпосередньо на компонентах, які генерують тепло, а не на просторі навколо них.

Точне рідке охолодження захоплює тепло безпосередньо на рівні компонентів за допомогою екологічно безпечних діелектричних рідин, а не охолоджує весь приміщення. Ці системи можуть зменшити споживання енергії до 40% та споживання води до 96%, а також покращити надійність та продовжити термін служби апаратури. Окрім того, що вони майже не видають шуму, вони також захищають чутливі компоненти від повітряних забруднювачів.

Проєктування інфраструктури для ресурсно-обмеженої реальності

Організації не повинні вибирати між витратами, надійністю та сталим розвитком. Коли інфраструктура проєктується комплексно, ці цілі підтримують одна одну. Зменшення споживання енергії знижує операційні витрати, а зменшення споживання води пом’якшує нормативний ризик та громадську критику. Покращення термічного менеджменту також підвищує продуктивність системи та продовжує термін служби критичної апаратури.

Інфраструктура, яка природно споживає менше енергії та води, більш природно узгоджується з новими політичними рамками та екологічними стандартами. Компанії, які успішно працюють, будуть пріоритезувати цей зсув та впроваджувати просунуті, сталийні рішення термічного менеджменту. Майбутнє інфраструктури буде формуватися не тільки інноваціями в програмному забезпеченні, але й інтентивним проєктуванням інфраструктури.