El poder computacional de la IA lo dicta todo en el diseño de infraestructuras
Las soluciones de IA exigen una nueva clase de requisitos de potencia de procesamiento. En los últimos 10 años, el consumo medio de energía de los procesadores y aceleradores de los centros de datos casi se ha triplicado y la demanda sigue aumentando.
Potencia computacional de la IA Puntos problemáticos de escalabilidad
El aumento del consumo de energía asociado con los clústeres de GPU y la infraestructura de IA tiene implicaciones importantes para las operaciones de los centros de datos. En comparación con los sistemas de TI tradicionales, los clústeres de IA tienen requisitos de energía complejos y exigentes. En la actualidad, los racks de alta densidad pueden estar en el rango de 40 kW a 125 kW, mientras que los racks de densidad extrema pueden alcanzar los 200 kW o más.
Presión sobre las redes eléctricas
La necesidad de energía constante y de alta densidad para las operaciones de IA supone una carga para la infraestructura existente y retrasa la transición a la energía limpia.
Preocupaciones ambientales
Sin avances en las tecnologías de eficiencia energética, la creciente huella energética de la IA podría obstaculizar los objetivos ambientales y de neutralidad climática.
Aumento de los costos de energía
Inferencia y entrenamiento de la IA Los modelos de IA pueden consumir mucha energía, lo que genera preocupaciones sobre la sostenibilidad y los costos de la energía.
Cuello de botella informático
La memoria puede ser un obstáculo importante para la capacidad de procesamiento, ya que el procesador necesita acceder a los datos más rápido de lo que se puede entregar.
Las cargas de trabajo de IA están impulsando un aumento masivo en el consumo de energía
La inteligencia artificial (IA) está revolucionando las industrias, pero su rápido crecimiento viene acompañado de importantes demandas de energía. A medida que aumentan las cargas de trabajo de la IA, el consumo de energía asociado con los modelos de entrenamiento y ejecución se dispara, lo que suscita preocupación por la sostenibilidad y el impacto climático.
Para 2026, se espera que solo los centros de datos de IA consuman 90 teravatios-hora al año, diez veces más que los niveles de 2022. Este aumento ejerce una enorme presión sobre los proveedores de electricidad, y se prevé que el consumo energético mundial de los centros de datos supere los 1300 TWh en 2030 si no se materializan las mejoras en la eficiencia. Además, los centros de datos que albergan servidores esenciales para las operaciones de IA son responsables de más del 1% del consumo mundial de electricidad y se prevé que consuman hasta 12% of U.S. electricity by 2028.
Implicaciones ambientales
La naturaleza intensiva en energía de las cargas de trabajo de la IA plantea desafíos para los objetivos climáticos establecidos por los gigantes tecnológicos. A pesar de las promesas de neutralidad de carbono para 2030, las emisiones de gases de efecto invernadero siguen aumentando significativamente debido a la expansión de los centros de datos.
Más allá de las emisiones, los centros de datos agotan los recursos locales. En las regiones con escasez de agua, las instalaciones de los centros de datos consumen millones de galones de agua potable al año. Las comunidades cercanas a los centros de datos enfrentan problemas de rezonificación y preocupaciones sobre el acceso a la electricidad y el agua a medida que se asignan más bienes inmuebles a los centros de centros de datos tecnológicos cerca de las zonas pobladas.
Soluciones sostenibles e innovadoras
La energía y el calor son dos de los principales problemas que afectan a los centros de datos en la actualidad. Se necesita más energía para los racks de mayor densidad, que no se pueden enfriar de forma sostenible con los métodos de refrigeración tradicionales.
Refrigeración por inmersión líquida requiere considerablemente menos energía para funcionar en comparación con los sistemas de refrigeración por aire, con la posibilidad de reducir en un 50% la energía utilizada para enfriar los equipos de servidores de un centro de datos. La refrigeración líquida reduce el consumo de energía al eliminar los ventiladores y reduce los requisitos de espacio al eliminar la sobrecarga de la infraestructura de refrigeración.
para obtener más información sobre cómo abordamos lo mencionado anteriormente sostenibilidad dentro de su centro de datos incluida la refrigeración sin agua mediante refrigeración directa al chip y la refrigeración líquida bifásica.scalable AI infrastructure solutions to unlock the full usage and potential of your AI solution.
La potencia computacional en la IA se refiere a la capacidad de procesamiento necesaria para entrenar y ejecutar modelos de IA. La computación de alto rendimiento permite obtener información más rápida, modelos más grandes y predicciones más precisas.
Los sistemas de IA requieren una potencia computacional escalable para gestionar volúmenes de datos cada vez mayores, entrenar modelos complejos y respaldar la toma de decisiones en tiempo real en áreas como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
Industrias como ciencias de la vida, servicios financieros, aeroespacial, y modelado meteorológico dependen en gran medida de una infraestructura informática escalable para el procesamiento de datos, las simulaciones y el análisis en tiempo real.
Al aprovechar la infraestructura diseñada específicamente, los aceleradores específicos para cargas de trabajo y la escalabilidad de la periferia a la nube, las empresas pueden optimizar el rendimiento de las cargas de trabajo de la IA y, al mismo tiempo, controlar los costos de energía.
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