HPE entre los líderes de almacenamiento de Gartner
El auge de la Inteligencia Artificial (IA) supone importantes desafíos para la infraestructura crítica.
Cabe, entonces, preguntarse: ¿qué tanto van a cambiar los centros de datos?
Por: Gustavo Pérez | Director de ventas para cuentas mayores en Vertiv
El mercado de la inteligencia artificial (IA) se está expandiendo a nivel mundial y se espera que alcance una tasa de crecimiento anual compuesta de más del 31% para 2029.
A medida que este crecimiento continúa:
- Aumenta la demanda de capacidad de servicio de los centros de datos
- El abastecimiento térmico y energético,
- Así como el consumo y los requisitos de gestión
Para que los centros de datos soporten la computación de alto rendimiento (HPC), la infraestructura física tendrá que adaptarse para satisfacer las nuevas demandas.
Esto plantea la siguiente pregunta: ¿debemos replantearnos por completo el diseño de los centros de datos?
Por regiones, América Latina está preparada y se ha estado preparando para recibir inversiones impulsadas por HPC e Inteligencia Artificial (IA).
Los datos del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) indican que se prevé que la Inteligencia Artificial (IA) contribuya con hasta el 5,4% del PIB de América Latina para 2030.
La región se encuentra rezagada, en comparación a otras regiones, pero aun así se trata de un avance significativo.
Sin embargo, la región debe comenzar a adaptar gradualmente su infraestructura digital crítica actual para satisfacer las necesidades de alto rendimiento.
Esto permite proporcionar una plataforma de apoyo integral para permitir sistemas de IA. Ello implica integrar tecnologías avanzadas, así como proporcionar capacidades de alimentación y refrigeración de mayor capacidad.
Igualmente, debe equilibrar la distribución de energía con la eficiencia, como se detalla a continuación:
1.- Adaptación a los nuevos requisitos de consumo térmico
La Inteligencia Artificial presenta nuevos retos térmicos en los centros de datos. Históricamente, lo normal era un consumo de 20 kW por rack.
Pero las cargas de TI se están acelerando con las GPU para satisfacer las necesidades de computación de los modelos de IA, con capacidades de hasta 100 kW o más en el mismo espacio que un servidor tradicional.
Este aumento paralelo de las cargas térmicas supera las capacidades de la refrigeración por aire. Ello que hace esencial la implementación de soluciones avanzadas, como la refrigeración líquida.
La refrigeración líquida resulta fundamental para gestionar las elevadas cargas térmicas generadas por las aplicaciones de Inteligencia Artificial (IA). Y está disponible en diversas configuraciones, como peocesadores de calor de puerta trasera (RDHx), refrigeración directa al chip y refrigeración por inmersión.
Estas soluciones ofrecen varias ventajas como:
- Una mayor eficiencia en la eliminación del calor
- Un menor consumo de energía al mantener temperaturas óptimas
- Y menores costos de funcionamiento
Esta tecnología y las distintas piezas que requieren este tipo de infraestructura. Como las unidades de distribución de refrigeración (CDU), los colectores y las placas frías, proporcionan refrigeración directa a los chips.
Este intercambio de calor, que puede ser a través de aire o agua, son sólo algunas de las diferentes formas de satisfacer los requisitos térmicos.
2.- Utilización de sistemas de almacenamiento de energía
El almacenamiento con baterías de iones de litio contribuye significativamente a la buena ciudadanía de la red.
Una vez habilitadas para el almacenamiento y la gestión de la distribución, estas baterías permiten utilizar la energía almacenada durante los picos de demanda e incluso sin emergencias, reduciendo la carga de las redes eléctricas tradicionales y mejorando la eficiencia energética global.
La integración de energías renovables como la solar, la eólica y las pilas de combustible de hidrógeno también desempeña un papel crucial en esta transición.
En la actualidad el 60% de la matriz energética de América Latina y el Caribe procede de recursos renovables, y la región aspira a alcanzar al menos el 70% en 2030.
Con esta abundancia de recursos naturales, existe un gran potencial para adoptar energías limpias.
3.- Soluciones modulares para infraestructuras críticas
La aplicación de soluciones modulares prefabricadas es una buena forma de desplegar rápidamente la capacidad para IA/HPC. Su escalabilidad la hace ideal para construir futuras ampliaciones de centros de datos.
También ofrecen diseños repetibles y de alta calidad, con la posibilidad de controles integrados en fábrica.
La integración y las pruebas en fábrica, también, permiten un despliegue rápido y eficaz.
Esta tecnología también puede proporcionar beneficios complementarios, como la optimización de las operaciones para liberar capacidad y el aumento de la eficiencia energética.
El crecimiento generalizado de la IA exige que los centros de datos adapten su infraestructura y satisfagan mayores demandas de capacidad, gestión térmica y energía. Esto significa implementar soluciones innovadoras.
Para obtener más información sobre estrategias prácticas y una hoja de ruta, paso a paso, para implementar la refrigeración líquida para cargas de TI de 1MW,
Vertiv ha creado la guía: La implementación de enfriamiento líquido en el centro de datos, que puede descargar aquí.
