Наступает перегрев ИИ? Новая технология охлаждения может изменить всё

Generated by DALL·E

Развитие искусственного интеллекта привело к появлению новых центров обработки данных, которые многие специалисты уже называют «фабриками ИИ». Такие объекты объединяют тысячи мощных чипов, работающих почти без перерыва. Они создают тексты, анализируют данные, пишут программный код и обрабатывают видеоматериалы. Но вместе с этим возникает серьёзная проблема — высокое тепловыделение. Современным ИИ-серверам становится тесно в рамках традиционных систем охлаждения, и отрасль всё чаще переходит на охлаждение жидкостью.

Почему воздух больше не справляется

Раньше большинство дата-центров использовали только воздушное охлаждение. Внутри серверных помещений холодный воздух должен был «забирать» тепло от оборудования. Но мощности ИИ-чипов быстро растут, а вместе с ними растёт и количество выделяемого тепла. Новые кластеры способны выдавать такие нагрузки, при которых воздушного охлаждения уже недостаточно.

Это приводит к перегреву, замедлению работы и росту расходов на электроэнергию. Поэтому вместе с развитием ИИ всё заметнее меняется и сам подход к проектированию центров обработки данных.

Что такое жидкостное охлаждение

Жидкостное охлаждение считается более эффективным, потому что жидкости лучше переносят тепло. Существует несколько распространённых вариантов:

• Охлаждение через cold plate. Кристалл чипа контактирует с холодной пластиной, по которой циркулирует охлаждающая жидкость.
• «Задние двери» с теплообменником. Тепло снимается с воздуха на выходе из стойки.
• Иммерсионное охлаждение. Сервер полностью погружается в специальную диэлектрическую жидкость.
• Гибридные схемы. Комбинация жидкостного и воздушного охлаждения, когда разные части оборудования обслуживаются разными способами.

Каждый из этих вариантов решает специфические задачи. Наиболее плотные и нагруженные ИИ-кластеры обычно требуют прямого охлаждения чипов или иммерсионных систем.

Экономия энергии и снижение нагрузки на электросети

Одной из причин популярности жидкостного охлаждения становится возможность сократить энергозатраты. По данным открытых исследований и инженерных обзоров, переход на такие системы помогает уменьшить потребление электроэнергии на охлаждение как минимум на 15 %.

Для крупных центров обработки данных это имеет большое значение. В некоторых публикациях приводятся расчёты: уменьшение энергопотребления даже на несколько процентов может экономить миллионы долларов в год. Кроме того, снижение нагрузки на систему охлаждения снижает общую нагрузку на энергосеть. Это особенно важно в США, где спрос на электричество со стороны ИИ растёт быстрее, чем вводится новая генерация.

А как же вода?

Жидкостное охлаждение часто связывают с большим расходом воды, но это не всегда так. Сегодня на рынке появляются технологии, которым практически не нужна вода. Некоторые системы используют замкнутые контуры, работающие с диэлектрическими жидкостями. Другие применяют сухие радиаторы или высокотемпературные контуры, что позволяет почти полностью отказаться от воды.

Из-за этого операторы центров обработки данных выбирают разные подходы. Где-то делают ставку на наибольшую энергоэффективность, а где-то — на минимальный водный след. Часто используют гибридные решения, чтобы найти баланс между экологичностью и экономией.

Зачем перестраивать инфраструктуру

Современный дата-центр — это уже не просто помещение с серверами. Для мощных ИИ-кластеров охлаждение приходится продумывать на ранних стадиях проектирования. Производители чипов, инженеры по инфраструктуре и операторы площадок всё чаще работают вместе, чтобы заранее согласовать требования.

Жидкостное охлаждение влияет на планирование расположения стоек, виды используемых трубопроводов, систем безопасности и даже на сервисное обслуживание. Некоторые компании выпускают типовые архитектуры, рассчитанные на плотные ИИ-нагрузки и большую мощность на стойку. Это помогает ускорить строительство новых объектов и снизить затраты.

Почему это важно для будущего ИИ

Развитие искусственного интеллекта упирается не только в возможности программного обеспечения и архитектуру нейросетей. Огромное значение имеет физическая инфраструктура — чипы, питание, охлаждение. Если оборудование будет перегреваться или потреблять слишком много энергии, рост производительности ИИ замедлится.

Жидкостное охлаждение помогает избежать этого ограничения. Оно даёт возможность размещать чипы плотнее, увеличивать их производительность и при этом удерживать температуру в безопасных пределах. Благодаря этому ИИ-фабрики будут справляться с всё более сложными задачами, не выходя за рамки возможностей современного энергоснабжения.