I. Жидкостное охлаждение превратилось из «необязательного» в «необходимое»

 

1. Рост спроса на вычислительную мощность и оптические модули

В быстро развивающейся сфере искусственного интеллекта (ИИ) спрос на вычислительную мощность достиг беспрецедентных высот. Появление крупных моделей, таких как те, которые используются в ChatGPT OpenAI, создало значительный разрыв в необходимой вычислительной мощности. OpenAI сообщает, что темпы роста вычислительной мощности моделей опережают достижения в области аппаратного обеспечения искусственного интеллекта в ошеломляющие десять раз. Поскольку большие модели расширяются до триллионов параметров, потребность в повышении производительности обучающих чипов искусственного интеллекта становится критической, что приводит к ожиданиям более быстрой передачи данных.

 

Этот экспоненциальный рост масштабов вычислений сделал взаимосвязь внутри центров обработки данных центральной проблемой. По мере развития обучения ИИ ограничения вычислений с использованием одной карты/сервера становятся очевидными. Взаимосвязь между чипами стала приоритетом, что потребовало эффективных и высокоскоростных оптических модулей для облегчения быстрого обмена данными. Следовательно, развертывание высокоскоростных оптических модулей имеет важное значение для повышения эффективности межсетевого взаимодействия, особенно по мере того, как центры обработки данных модернизируют свои архитектуры вычислительных мощностей.

 

▲ Оптические модули, обеспечивающие высокоскоростную передачу данных в центрах обработки данных

2. Поворотный момент в жидкостном охлаждении

Жидкостное охлаждение может стать следующим критическим элементом в инфраструктуре искусственного интеллекта, параллельно с эволюцией оптических модулей. Поскольку электронная продукция продолжает развиваться, необходимость в эффективных системах охлаждения становится неоспоримой. Подобно тому, как оптические модули превратились из роскоши в необходимость, технология жидкостного охлаждения следует этому примеру.

 

Исторически решения по охлаждению развивались от пассивных методов, таких как естественное воздушное охлаждение и радиаторы, к более продвинутым технологиям, включая кондиционирование воздуха и, наконец, жидкостное охлаждение. Этот переход отражает более широкую тенденцию в секторе электроники, где управление температурным режимом имеет первостепенное значение для обеспечения оптимальной производительности и долговечности компонентов.

 

3. Почему жидкостное охлаждение теперь необходимо

Чипсы

Влияние температуры окружающей среды на полупроводниковые чипы имеет решающее значение. Повышенные температуры могут значительно ухудшить производительность и срок службы электронных компонентов. Высокая температура в окружающей среде приводит к тепловому расширению таких материалов, как конденсаторы и резисторы, что может вызвать механические неисправности и помешать нормальной работе. Согласно отчетам ANJIE, традиционное воздушное охлаждение может обеспечить рассеивание тепла только до 800 Вт — порог, который превосходят некоторые продукты NVIDIA.

 

Дата-центры

Центры обработки данных с воздушным охлаждением обычно поддерживают плотность 8-10 кВт на шкаф. Однако, поскольку прогнозируется, что к 2025 году вычислительная мощность кластера искусственного интеллекта достигнет 20-50 кВт на шкаф, ограничения воздушного охлаждения становятся совершенно очевидными. Растущая удельная мощность требует более эффективных методов охлаждения, поэтому жидкостное охлаждение является превосходной альтернативой.

 

▲ Центр обработки данных с искусственным интеллектом высокой плотности и технологиями жидкостного охлаждения.

 

 

II. Политика жидкостного охлаждения вводит «стимулятор» на рынок

 

PUE (эффективность использования энергии) служит ключевым показателем для оценки энергоэффективности центров обработки данных. Более низкое значение PUE указывает на более экологичный и эффективный центр обработки данных, поскольку оно отражает соотношение общей энергии, потребляемой объектом, к энергии, потребляемой исключительно ИТ-нагрузками. В типичных центрах обработки данных на ИТ-оборудование приходится около 50% энергопотребления, а на системы охлаждения — около 35%.

 

Технологии жидкостного охлаждения, как правило, демонстрируют значительно более низкие значения PUE по сравнению с традиционным воздушным охлаждением. Например, в то время как традиционное воздушное охлаждение поддерживает коэффициент PUE на уровне около 1,3, методы жидкостного охлаждения могут снизить его до 1,05–1,2, в зависимости от конкретной используемой технологии.

 

▲ Сравнение PUE между технологиями воздушного и жидкостного охлаждения.

 

 

Глава III. Стратегический рост Vertiv за счет жидкостного охлаждения

 

Благодаря приобретению CoolTera компания Vertiv добилась значительных успехов в расширении возможностей жидкостного охлаждения. Эта британская компания специализируется на инфраструктуре жидкостного охлаждения и уже несколько лет сотрудничает с Vertiv в нескольких проектах по созданию центров обработки данных и суперкомпьютеров. Ожидается, что это приобретение укрепит позиции Vertiv на рынке управления температурным режимом, позволяя ей предлагать более надежные решения, адаптированные к меняющимся потребностям центров обработки данных.

 

 

IV. Основная цепочка создания стоимости жидкостного охлаждения

1. Понимание жидкостного охлаждения

Жидкостное охлаждение относится к методам, используемым для поддержания оптимальных рабочих температур компьютерных систем. Используя высокую удельную теплоемкость жидкостей, эта технология эффективно передает тепло, генерируемое внутренними компонентами, во внешнюю среду. Системы жидкостного охлаждения можно разделить на методы прямого и непрямого охлаждения. Косвенное охлаждение, такое как системы холодных пластин, гарантирует, что охлаждающая жидкость не контактирует напрямую с нагретыми компонентами, тогда как методы прямого охлаждения включают иммерсионное охлаждение, при котором охлаждающая среда напрямую взаимодействует с нагретыми компонентами.

 

2. Экосистема отрасли жидкостного охлаждения: системы холодных пластин

Промышленность жидкостного охлаждения включает в себя различные компоненты и системы, в том числе:

• Блоки RCM (подача и возврат хладагента):Эти устройства управляют распределением и сбором хладагента в шкафах жидкостного охлаждения.
• Холодораспределительные устройства (CDU):CDU облегчают отделение хладагентов, поступающих в компоненты охлаждающей пластины, от охлаждающей воды на стороне источника холода.
• LCM (модули циркуляции жидкости):Эти модули управляют транспортировкой и возвратом хладагентов по всей системе охлаждения.

 

Используемые хладагенты могут различаться, включая деионизированную воду и растворы на основе гликоля, оба из которых способствуют эффективной теплопередаче.

 

▲ Обзор экосистемы жидкостного охлаждения в центрах обработки данных

 

 

V. Определение компаний-бенефициаров в цепочке поставок жидкостного охлаждения

1. Компании-бенефициары: внутренние компоненты сервера

Цепочку поставок жидкостного охлаждения можно разделить на три основные категории: внутренние серверные компоненты, конструкции жидкостного охлаждения и поставщики инфраструктуры жидкостного охлаждения. Внутренние компоненты включают системы холодных пластин и быстроразъемные соединения, которые жизненно важны для повышения производительности мощных чипов искусственного интеллекта. Такие компании, как Huawei и NVIDIA, являются ключевыми игроками в этом секторе.

 

2. Конструкция жидкостного охлаждения

В конструкцию жидкостного охлаждения входят поставщики решений полной цепочки и производители серверов. Поставщики полной цепочки, такие как Vertiv, предоставляют комплексные решения, но не могут поставлять серверы напрямую, что требует сотрудничества с производителями чипов.

 

3. Строительство ИДЦ

Производители IDC несут ответственность за строительство центров обработки данных и разработку решений жидкостного охлаждения, адаптированных к потребностям клиентов. Эти производители будут все чаще интегрировать технологии жидкостного охлаждения в свои конструкции для оптимизации производительности.

 

4. Поставщики инфраструктуры

Поставщики инфраструктуры предлагают специальные компоненты жидкостного охлаждения, такие как CDU и LCM. Поскольку спрос на эти технологии растет, ожидается, что объемы и цены на эти продукты будут увеличиваться, что отражает растущую важность жидкостного охлаждения в проектировании центров обработки данных.

 

 

Заключение

 

Переход от воздушного охлаждения к жидкостному охлаждению в инфраструктурах искусственного интеллекта — это не просто тенденция, а существенная эволюция, обусловленная растущими потребностями в вычислительной технике. С распространением крупных моделей и необходимостью эффективного управления температурным режимом технологии жидкостного охлаждения будут играть ключевую роль в будущих центрах обработки данных. Поскольку такие компании, как Vertiv, расширяют свои возможности за счет стратегических приобретений и партнерских отношений, рынок жидкостного охлаждения готов к значительному росту. Этот переход в конечном итоге будет способствовать созданию более эффективных, устойчивых и высокопроизводительных вычислительных сред.