Развитие искусственного интеллекта трансформирует дизайн центров обработки данных, требуя гибкости, масштабируемости и устойчивости для удовлетворения меняющихся рабочих нагрузок, пишет на портале Data Center Knowledge Джо Рил, вице-президент Schneider Electric по разработке решений.

Стремительное развитие ИИ пересматривает правила проектирования, строительства и эксплуатации дата-центров. Согласно прогнозам, спрос на электроэнергию в дата-центрах для ИИ только в США утроится в период с 2023 по 2030 гг., что создает беспрецедентные проблемы для разработчиков, интеграторов и операторов.

Традиционных подходов, основанных на статичном проектировании и предсказуемых рабочих нагрузках, больше недостаточно. Сжатые сроки разработки, меняющиеся требования к чипам и необходимость поддерживать высокую плотность энергопотребления и сложные системы охлаждения требуют не только скорости, но и гибкости.

Исторически сложилось так, что серверные стойки потребляли в среднем от 5 до 10 кВт электроэнергии. Современные рабочие нагрузки ИИ требуют гораздо большего. Одна стойка с высокопроизводительными графическими процессорами может потреблять до 130 кВт. Такие системы высокой плотности предъявляют повышенные требования как к энергопотреблению, так и к инфраструктуре охлаждения. В то же время многим дата-центрам уже более десяти лет, что подчеркивает настоятельную необходимость модернизации существующих мощностей и расширения масштабов новых в соответствии с растущим спросом.

На здания, включая дата-центры, приходится примерно 30% мирового потребления энергии, и до трети этой энергии тратится впустую из-за неэффективности проектирования и эксплуатации. Для индустрии дата-центров это означает необходимость соблюдения баланса между потребностями в высокопроизводительных вычислениях и требованиями устойчивого развития. Достижение этого баланса требует переосмысления не только выбора оборудования, но и собственно архитектуры самих объектов.

Задачи, стоящие перед разработчиками, интеграторами и операторами

Создание дата-центров в эпоху ИИ сопряжено с уникальными отраслевыми проблемами. Сжатые сроки строительства заставляют команды создавать сложные объекты быстрее, чем когда-либо прежде. Постоянно меняющиеся требования к дизайну новых ИИ-чипов затрудняют согласование планировок или спецификаций инфраструктуры.

Сложные системы охлаждения, необходимые для поддержки рабочих нагрузок высокой плотности, должны быть интегрированы, не создавая при этом неэффективности энергопотребления или узких мест. Энергетическую инфраструктуру необходимо быстро и надежно масштабировать, а сами объекты должны быть готовы к будущему росту.

Для тех, кто находится на переднем крае проектирования ЦОДов, важна уже не только скорость. Гибкость при масштабировании стала важнейшим отличительным признаком. Разработчики, интеграторы и операторы объектов должны сочетать быструю доставку с перспективным проектированием. Достижение этого баланса требует планирования гибкости и масштабируемости с самого первого дня, с обеспечением при этом возможности развития объекта в соответствии с требованиями технологий и рабочих нагрузок.

Модульный и эталонный подходы

Чтобы не отставать от циклов выпуска чипов и меняющихся требований рабочих нагрузок, многие в отрасли переходят к модульным стратегиям проектирования, основанным на эталонных моделях. Эти подходы позволяют обновлять компоновку посреди строительства, использовать предварительно интегрированную систему охлаждения и адаптируемую инфраструктуру электропитания. Используя предварительно собранные стандартизированные компоненты, команды могут сокращать сроки строительства без ущерба для надежности или производительности.

Эталонные проекты, проверенные на соответствие критериям энергоэффективности и операционной производительности, обеспечивают повторяемую схему интеграции передового компьютерного оборудования, сложного охлаждения и систем электропитания высокой плотности. Эти стратегии также позволяют командам оптимизировать общую площадь ЦОДа, повышая масштабируемость и устойчивость.

От статической архитектуры к адаптивной

Переход от статической архитектуры к адаптивной представляет собой фундаментальное изменение в том, как создаются и эксплуатируются дата-центры. Адаптивные объекты проектируются таким образом, чтобы обеспечить гибкость и чтобы инфраструктура питания и охлаждения могла динамически реагировать на изменения в вычислительных требованиях. Программные системы мониторинга и управления обеспечивают видимость энергопотребления, тепловых нагрузок и производительности оборудования в режиме реального времени, позволяя командам одновременно оптимизировать работу, предотвращать простои и сокращать потери энергии.

Адаптивные дизайны также обеспечивают стратегические преимущества в управлении энергопотреблением. Интегрируя системы зданий с энергетической инфраструктурой, операторы могут согласовывать потребление энергии с доступностью электросети, выработкой энергии из возобновляемых источников и пиковыми нагрузками. Интеллектуальное управление энергопотреблением позволяет дата-центрам переносить рабочие нагрузки на внепиковые периоды или использовать возобновляемые источники энергии, когда это возможно, снижая затраты и выбросы, одновременно поддерживая цели устойчивого развития.

Проектирование с учетом производительности, устойчивости и будущего роста

Конвергенция вычислений, управляемых ИИ, и высокопроизводительных дата-центров предоставляет уникальную возможность переосмыслить принципы проектирования и эксплуатации таких объектов. Как при строительстве новых ЦОДов, так и при их модернизации цель состоит в том, чтобы создать полностью интегрированную программно-управляемую среду, которая отвечала бы текущим потребностям, оставаясь при этом достаточно гибкой для внедрения будущих достижений. Модульные системы электропитания и охлаждения, средства предиктивного технического обслуживания и платформы управления энергопотреблением помогают оптимизировать эффективность и отказоустойчивость, позволяя эффективно масштабировать дата-центры в соответствии с рабочими нагрузками ИИ.

Задачи, стоящие перед отраслью, значительны. Высокая плотность рабочих нагрузок, меняющиеся нормативные требования и постоянное стремление к более быстрому увеличению вычислительной мощности — все это стимулирует инновации в отрасли. Используя адаптивную архитектуру, принципы модульного проектирования и интегрированные стратегии управления, команды дата-центров могут опережать растущие требования ИИ, одновременно повышая энергоэффективность и сводя к минимуму воздействие на окружающую среду.

Поскольку ИИ продолжает востребовать все более широкие возможности вычислений, дата-центры должны быть больше чем только быстрыми. Они должны быть гибкими, интеллектуальными и устойчивыми. От способности отрасли выполнить эти требования будет зависеть успех ИИ-инициатив, эффективность и устойчивость критически важной инфраструктуры, а также экологическое соответствие объектов, которые их поддерживают.