データセンターの未来: 人工知能と液体冷却の融合

生成型人工知能 (AI) の急速な台頭は、企業による AI の導入が猛烈なペースで進んでいることを浮き彫りにしています。 Accenture の最近のレポートによると、ビジネス リーダーの 98% が、今後 3 ～ 5 年間の戦略において人工知能が重要な役割を果たすだろうと述べています。マッキンゼーのアナリストは、企業の 65% 近くが今後 3 年間で人工知能への投資を増やす計画であることを発見しました

NVIDIA、AMD、Intel は、ジェネレーティブ AI とハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) 向けに設計された新しいテクノロジーを発表していますチップス、この勢いはまだ始まったばかりです。パブリッククラウドプロバイダーや新興チップ企業も競争している。 IDC アナリストは、人工知能のソフトウェア、ハードウェア、およびサービスへの世界的な支出が 3,000 億ドルに達し、今年予想される 1,540 億ドルを超えると予測しています

しかし、人工知能の拡張には依然として課題があり、その中で最も重要なのは課題です。これらのワークロードをサポートするために必要なデータセンター インフラストラクチャを備えています。

データセンターはますます「ホット」になっています

GPUは人工知能と機械学習で最も一般的なチップであり、人工知能アプリケーションのコンピューティングプロセスを高速化できます。たとえば、NVIDIA の H100 GPU には 800 億個のトランジスタがあるため、大量の熱を発生し、効率的な冷却が必要です。従来、単一のデータセンター ラックで 10 キロワットに達する構成は高密度とみなされてきました。しかし、空冷は依然として効果的な方法です。これらのサーバーを冷却します。 Uptime Institute は、30 キロワットを超えるラックを備えたデータセンターはほとんどないものの、極度の密度が生じていることを発見しました。高性能コンピューティングのコモディティ化と生成型人工知能の台頭により、電力需要が増大し、従来の空冷方式に過大な負担がかかっています。

たとえば、NVIDIA の最新 GPU の最大消費電力は、前世代のチップよりも 160% 高くなります。ラック構成は 40kW の範囲を軽く超える可能性があり、従来の空冷方式では管理が困難です。今日のデータセンターは、こうした増大する熱負荷を効果的に管理するために進化し続ける必要があります。

冷却テクノロジの重要性はますます高まっています

幸いなことに、当社には、バックドア ホットなど、この課題に対応できるさまざまな液体冷却テクノロジがあります。 -スワップ技術とダイレクト・トゥ・チップ技術はますます人気が高まっています。また、さまざまなタイプの新しい浸漬冷却技術もあり、基本的に液体冷却剤で満たされたコンテナに IT コンポーネントを浸漬する必要があります。浸漬冷却はまだ導入の初期段階にありますが、アナリストは、この技術が今後 4 年間で主流になると予測しています。 、市場規模は2021年の2億5,100万米ドルから2027年には16億米ドル以上に成長します。これはデータセンター インフラストラクチャのニーズに大きな影響を与えるため、ビジネス リーダーはデータセンター オペレーターがこの変化をサポートするために短期的に必要な投資を行う意思があるかどうかを把握する必要があります。

液体冷却の長所と短所

液体は熱伝導体としての効率が空気よりも 1,000 倍高く、必要なインフラストラクチャが少なくなります。空冷システムには、クーラー、エアポンプ、ケーブル、湿度制御および濾過システム、停電時にサーバーの冷却が失われないようにするための冗長バックアップ システムなどの複雑な冷却装置が必要です。

対照的に、液体冷却システムは、は比較的単純ですが、現在のデータセンター インフラストラクチャにこれらを実装すると、先行投資や複雑さなどの大きな課題が生じる可能性があります。液冷システムのセットアップは複雑な場合があり、専門的なメンテナンスが必要になる場合があります。さらに、サーバーの設計を調整する必要がある場合があり、浸漬アプローチを採用すると OEM 保証が無効になる可能性があり、冷却システムの漏れにより機器の損傷やダウンタイムが発生する可能性があります。データセンターの運営者は、液体冷却システムの使用に伴う新しい規制や環境基準も考慮する必要がありますが、液体冷却システムや液浸冷却システムでは、バックアップや特別な床や通路の密閉戦略はそれほど必要ありません。エネルギー消費とコストに対する全体的な影響は重大になる可能性があります。最近の研究結果では、液体冷却を導入すると施設の電力が 20% 近く削減され、データセンターの総電力が 10% 以上削減できることがわかりました。高性能コンピューティング環境における液体冷却の効率を空冷と比較するために設計された新しい指標である Total Use Effects (TUE) は、液体冷却がエネルギー効率を 15% 以上向上させることを示しています。

液体冷却への移行には、他にも持続可能な利点があります。液体冷却システムは空冷システムよりも必要な水の量が少なくなります。データセンターの改修では、新しい考え方を採用して物理的排出量と二酸化炭素排出量を削減できます。熱再利用戦略により、周囲の企業やコミュニティにエネルギーを提供できます。その可能性は刺激的であり、生成 AI 自体と同じくらい変革的なものになる可能性があります。

今知っておくべきこと

ほとんどの企業にとって、オンプレミス データ センターへの移行は複雑すぎて費用がかかる可能性があります。一方で、今日のパブリック クラウド インフラストラクチャの多くは、大規模な AI アプリケーションを実行するように構築されておらず、クラウドで大容量のワークロードをホストするコストの上昇により、多くの組織が他の選択肢を探すようになっています。

これらの課題と機会を考慮すると、無数の顧客ユースケースを処理するインフラストラクチャ経験を持つコロケーション データセンター プロバイダーが、多くの企業に最適なソリューションを提供できる可能性があります。この分野のリーダーは、組織の変革を導くための専門知識とサポートを提供できます。また、当社は、データセンターの成長を促進する多数のハードウェア OEM および液体冷却サプライヤーとの重要な関係を構築し、お客様固有のニーズを満たす多様なオプションを提供しています。

組織は現在、データセンター運営者がすでに計画を立てているかどうか、そしておそらくより重要なことに、次世代データセンターの開発を可能にするために利用可能な物理的キャパシティや適合するために必要なテクノロジーを備えているかどうかを知る必要があります。データセンターはすでに、要件に応じて最適なサーバーにワークロードを移動するという複雑な課題に直面しています。人工知能とハイパフォーマンス コンピューティングのワークロードの需要が増加し続けるにつれて、根本的に異なる冷却システムを追加するというさらなる課題によって、これらの障害は確実にさらに悪化するでしょう。

現在これらの戦略に投資しているデータセンター事業者は、顧客がこれらの課題に積極的に対処できるよう支援できる有利な立場にあります。人工知能はデータセンターを含むあらゆるものを変えています。今こそこの会話を始めるときです

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