Лаборатории ИИ решают критические проблемы с энергопотреблением

Краткое содержание

Ведущие лаборатории ИИ активно разрабатывают решения для устранения проблем с огромным энергопотреблением и управлением тепловыми режимами, создаваемых современной инфраструктурой ИИ. Интенсивные вычислительные требования для обучения больших языковых моделей и выполнения рабочих нагрузок ИИ вывели традиционные методы охлаждения центров обработки данных к их пределам.

Эти организации внедряют инновационные технологии охлаждения, включая жидкостное охлаждение непосредственно на чипе и системы погружного охлаждения, для обработки экстремального тепла, генерируемого высокопроизводительным оборудованием ИИ. Этот переход представляет собой фундаментальный сдвиг в философии проектирования центров обработки данных, переход от воздушного к жидкостному тепловому менеджменту для поддержки более высоких плотностей мощности и повышения общей энергоэффективности.

Кризис охлаждения в инфраструктуре ИИ

Традиционные методы воздушного охлаждения доказывают свою несостоятельность перед тепловыми требованиями современного оборудования ИИ. Высокопроизводительные GPU и специализированные ускорители ИИ генерируют значительно больше тепла, чем обычные серверные компоненты, создавая проблемы с управлением тепловым режимом, которые ограничивают производительность и увеличивают эксплуатационные расходы.

Центры обработки данных сталкиваются с несколькими критическими проблемами:

• Плотность тепловыделения превышает возможности эффективного управления воздушным охлаждением
• Увеличение энергопотребления системами охлаждения
• Ограничения физического пространства для оборудования охлаждения
• Необходимость в более эффективных соотношениях эффективности использования мощности (PUE)

Плотность мощности стоек серверов ИИ резко возросла, причем некоторые конфигурации теперь превышают 50 кВт на стойку, по сравнению с традиционными стойками, которые обычно работали на 5-10 кВт.

Инновационные решения для охлаждения

Лаборатории ИИ принимают технологии жидкостного охлаждения в качестве основного решения проблем с управлением тепловыми режимами. Системы охлаждения непосредственно на чипе циркулируют охлаждающую жидкость непосредственно к процессору, обеспечивая более эффективное удаление тепла, чем системы на базе воздуха.

Ключевые инновации в охлаждении включают:

• Жидкостное охлаждение непосредственно на чипе с микроканальными холодными пластинами
• Однофазное и двухфазное погружное охлаждение
• Задние дверные теплообменники с жидкостным охлаждением
• Передовые блоки распределения охлаждающей жидкости

Эти решения теплового менеджмента позволяют достичь более высокой вычислительной плотности при одновременном снижении общего энергетического следа инфраструктуры охлаждения. Выигрыш в эффективности позволяет обеспечить более устойчивые операции и лучшее управление затратами.

Эволюция проектирования центров обработки данных

Новые объекты центров обработки данных проектируются с нуля для поддержки рабочих нагрузок ИИ. Это включает архитектурные изменения для размещения инфраструктуры жидкостного охлаждения и более высоких требований к подаче мощности.

Современные центры обработки данных ИИ отличаются:

• Увеличенной мощностью на квадратный фут
• Интегрированной сантехникой для жидкостного охлаждения
• Передовыми системами распределения энергии
• Модульными проектами для быстрого развертывания

Философия проектирования сместилась от универсальных объектов к специализированным вычислительным средам ИИ. Эти объекты, созданные с определенной целью, оптимизированы для производительности, эффективности и масштабируемости, учитывая уникальные требования оборудования ИИ.

Влияние на развитие ИИ

Эти улучшения инфраструктуры напрямую способствуют созданию более мощных моделей ИИ и более быстрому обучению. Преодолевая тепловые и мощностные ограничения, лаборатории могут развертывать более крупные кластеры ускорителей и поддерживать оптимальные уровни производительности.

Преимущества выходят за рамки технических возможностей:

• Снижение эксплуатационных расходов за счет повышения эффективности
• Повышение надежности оборудования ИИ
• Масштабируемая инфраструктура для будущего роста
• Более устойчивые вычислительные практики

По мере того как требования к вычислениям для ИИ продолжают расти, эти инновации в инфраструктуре будут иметь решающее значение для поддержания темпов разработки и развертывания ИИ в различных отраслях.