Чтобы оставаться конкурентоспособными, операторам центров обработки данных необходимо соблюдать баланс между поддержанием существующих систем и интеграцией передовых технологий для поддержки будущих рабочих нагрузок, пишет Скотт Джарнагин.
Быстрое развитие ИИ фундаментально трансформирует ландшафт центров обработки данных, требуя полного переосмысления проектирования инфраструктуры, источников питания и систем охлаждения. Поскольку модели ИИ становятся все более сложными и потребляющими много энергии, традиционные центры обработки данных, изначально созданные для поддержки облачных и корпоративных рабочих нагрузок, с трудом поспевают за ними.
Сегодня мы больше не работаем в мире стоек на 8-10 кВт. Вместо этого мы видим развертывания с плотностью стоек до 200 кВт, а Nvidia недавно анонсировала стойку на 600 кВт на GTC 2025, которая, как говорят, будет выпущена в 2027 году. Это ясно показывает, что долгосрочное планирование инфраструктуры имеет решающее значение, и что устаревшая инфраструктура достигает своих пределов.
Чтобы оставаться конкурентоспособными, операторы центров обработки данных должны сбалансировать поддержание существующих систем с интеграцией передовых технологий для поддержки будущих рабочих нагрузок. Мы уже наблюдаем значительный сдвиг. Например, гипермасштаберы и поставщики облачных услуг изучают возможность размещения центров обработки данных рядом с атомными электростанциями , чтобы обеспечить постоянную доступность электроэнергии для приложений ИИ. Это сигнализирует об изменении масштаба и переосмыслении того, как мы думаем об электроэнергии, инфраструктуре и выборе площадки.
Стратегический риск бездействия
Неспособность модернизировать устаревшую инфраструктуру — это не просто техническое препятствие; это стратегический риск. Устаревшие системы увеличивают эксплуатационные расходы, ограничивают масштабируемость и создают неэффективность, которая препятствует инновациям. Однако полная замена существующей инфраструктуры редко является практичным или экономически эффективным решением. Путь вперед лежит в поэтапном подходе — постепенной модернизации устаревших систем с одновременным внедрением оптимизированных для ИИ сред, способных удовлетворить будущие потребности.
Мы уже видели подобные преобразования. Облачные вычисления изменили ландшафт IoT, создав новую парадигму подключения и обработки данных. Теперь ИИ приводит к аналогичному прорыву в сфере центров обработки данных, требуя больше вычислительной мощности, более эффективных решений по охлаждению и новых подходов к выработке электроэнергии. Организации, которые осознают этот сдвиг и соответствующим образом адаптируются, будут позиционировать себя как первопроходцев в эпоху ИИ.
Практическая основа для преодоления разрыва в центрах обработки данных
Чтобы успешно осуществить эту трансформацию, операторам центров обработки данных следует сосредоточиться на четырех важнейших областях:
1. Переосмысление стратегий власти
Неустанный спрос ИИ на вычислительную мощность требует более диверсифицированного и устойчивого подхода к источникам энергии. Хотя малые модульные реакторы (SMR) представляют собой многообещающее будущее решение для масштабируемой, надежной и низкоуглеродной генерации электроэнергии, они пока не оснащены для обслуживания критических нагрузок в ближайшей перспективе.
В связи с этим многие операторы отдают приоритет производству электроэнергии по принципу «за счетчиком» (BTM), в первую очередь решениям, ориентированным на газ, с возможностью внедрения технологий комбинированного цикла, которые улавливают и повторно используют пар для повышения энергоэффективности.
Надежная стратегия энергоснабжения выходит за рамки любого отдельного решения. Диверсификация источников энергии за счет сочетания геотермальной, солнечной, когенерационной и других возобновляемых решений гарантирует, что центры обработки данных останутся устойчивыми в условиях растущего спроса и нестабильности сети. Кроме того, операторы рассматривают, как преодолеть разрыв между текущими решениями BTM и возможными сетевыми подключениями для поддержания эксплуатационной гибкости и устойчивости.
2. Модернизация систем охлаждения для работы с более высокой плотностью
Устаревшие системы воздушного охлаждения, предназначенные для рабочих нагрузок с меньшей плотностью, плохо приспособлены для обработки тепла, выделяемого приложениями ИИ. Чтобы смягчить это, операторы все чаще обращаются к передовым технологиям охлаждения, таким как жидкостное иммерсионное охлаждение, теплообменники на задней двери и охлаждение непосредственно на чипе . Эти инновации не только улучшают управление температурой, но и снижают потребление энергии и продлевают срок службы критически важного оборудования.
3. Выбор места с учетом будущих перспектив
Критерии выбора площадок для центров обработки данных кардинально изменились. Помимо оптоволоконного подключения и доступности земли, операторы теперь должны учитывать доступность электроэнергии, сроки передачи и нормативную среду. Развивающиеся рынки на юге и востоке США и менее традиционные места, такие как Западный Техас, набирают обороты благодаря своей способности удовлетворять растущие потребности в электроэнергии.
Помимо доступности электроэнергии, при выборе площадки необходимо учитывать долгосрочную устойчивость. Оценка потенциала для совместного производства электроэнергии — будь то ядерная, газовая когенерация или другие источники — гарантирует, что площадки смогут поддерживать высокоплотные рабочие нагрузки ИИ в течение многих лет.
4. Планирование мощностей в масштабе
Траектория роста ИИ не линейна. Планирование мощностей должно учитывать экспоненциальный рост рабочих нагрузок, а прогнозы показывают, что будущие развертывания могут быть в 5-10 раз больше текущих установок. Модульные конструкции центров обработки данных, долгосрочные соглашения о поставке электроэнергии и адаптивные решения для охлаждения обеспечивают гибкость для постепенного масштабирования без чрезмерного расширения капитальных ресурсов.
Адаптация, а не замена
Будущее оптимизированных для ИИ центров обработки данных заключается в адаптации, а не в замене. Замена устаревшей инфраструктуры в больших масштабах является непомерно дорогой и разрушительной. Вместо этого гибридный подход — наслоение оптимизированных для ИИ сред рядом с существующими системами при постепенной модернизации старой инфраструктуры — обеспечивает более прагматичный путь вперед.
Например, многие операторы развертывают концентраторы ИИ высокой плотности рядом с существующими объектами для эффективного управления рабочими нагрузками ИИ, сохраняя при этом непрерывность бизнеса. Другие модернизируют устаревшие объекты с помощью современных решений по питанию и охлаждению, чтобы продлить их срок службы. Однако модернизация выходит за рамки модернизации технологии охлаждения. Объекты также должны учитывать дополнительное пространство, вес и инфраструктуру, необходимые для поддержки стоек более высокой плотности и внедрения современных решений, таких как системы охлажденной воды и иммерсионное охлаждение.
Эти постепенные улучшения позволяют операторам сбалансировать инновации и стабильность, минимизируя сбои и готовясь к будущему росту.
ИИ — это только начало
Хотя ИИ и является движущей силой текущей волны трансформации центров обработки данных, это далеко не конец истории. Темпы технологических изменений означают, что инфраструктура, поддерживающая ИИ, будет продолжать развиваться, создавая новые препятствия и возможности на этом пути.
Сегодня мы оптимизируем для стоек мощностью 100+ кВт и модульных решений питания. Завтра разговор может перейти к совершенно новым парадигмам в управлении энергопотреблением, распределении рабочей нагрузки и периферийных вычислениях.
Организации, которые сохраняют гибкость и способны менять свои инфраструктурные стратегии в ответ на технологический прогресс, будут иметь наилучшие возможности для процветания в этой быстро меняющейся среде.
Индустрия центров обработки данных переживает переломный момент. Поскольку ИИ меняет требования к инфраструктуре, у операторов есть прекрасная возможность переопределить будущее своих объектов. Преодолевая разрыв между устаревшими средами и оптимизированными для ИИ системами, они могут создать основу для долгосрочного успеха — ту, которая сбалансирует инновации с устойчивостью и выведет их на лидирующие позиции в эпоху ИИ.
