Das exponentielle Wachstum der künstlichen Intelligenz hat bei Rechenzentrumsexperten Kontroversen und Besorgnis ausgelöst. Wie werden die Einrichtungen den schnell steigenden Kilowattbedarf decken, den KI erfordert? Da herkömmliche Lösungen immer weniger praktikabel werden, müssen sie eine praktikable – und erschwingliche – Different finden.
Rechenzentren sind mit den Folgen der KI-Nachfrage konfrontiert
Die Akzeptanz von KI steigt in zahlreichen Branchen stetig an.auf ca. 72% erhöht im Jahr 2024, gegenüber 55 % im Vorjahr. Die meisten Kennzahlen deuten darauf hin, dass die flächendeckende Implementierung kein vorübergehender Development ist, sondern dass moderne Rechenzentren bald nachgerüstet werden müssen, um mit dem exponentiellen Wachstum Schritt zu halten.
Der jüngste Anstieg der KI-Nachfrage hat langfristige Auswirkungen auf die Langlebigkeit der Informationstechnologie (IT)-Infrastruktur von Rechenzentren. Da eine typische Einrichtungkann 15-20 Jahre haltensind viele Betreiber aufgrund ihrer Konzeption und Modularisierung schlecht auf die plötzlichen und drastischen Veränderungen vorbereitet, die ihnen jetzt bevorstehen.
Seit Jahrzehnten aktualisieren Betreiber ihre {Hardware} in Phasen, um Ausfallzeiten zu minimieren. Daher sind viele ältere Rechenzentren mit veralteter Technologie vollgestopft. Trotz mehrerer massiver technologischer Sprünge hat sich die grundlegende IT-Infrastruktur kaum verändert. Realistisch betrachtet könnten 10-15 kW professional Rack zwar derzeit noch ausreichen, aber 100 kW professional Rack könnten bald der neue Commonplace sein.
Vor welchen Herausforderungen stehen Rechenzentren aufgrund von KI?
Die aktuellen Kapazitätsstandards für Rechenzentren könnten innerhalb weniger Jahre unzureichend sein. Der Ressourcenverbrauch wird erheblich sein, unabhängig davon, ob die Betreiber ihre Geräte erweitern, um KI-Funktionen auszuführen, oder ob sie modellorientierte Lösungen in vorhandene {Hardware} integrieren. Diese Algorithmen führen bereits jetzt zu einer höheren durchschnittlichen Rackdichte.
Derzeit liegt die typische Leistungsdichte einer Standardanlage zwischen 4 kW und 6 kW professional Rack, wobei einige ressourcenintensivere Situationen etwa 15 kW erfordern. KI-Verarbeitungs-Workloads laufen konstantvon 20 kW bis 40 kW professional Rack, was bedeutet, dass die bisherige Obergrenze zum absoluten Minimal für Algorithmusanwendungen geworden ist.
Dank KI wird sich die Nachfrage nach Rechenzentren in den USA mehr als verdoppeln. Einer Schätzung zufolgewird auf 35 Gigawatt steigen (GW) bis 2030, gegenüber 17 GW im Jahr 2022. Eine derart deutliche Steigerung würde umfangreiche Reengineering- und Nachrüstungsmaßnahmen erfordern, eine Verpflichtung, zu der viele Betreiber möglicherweise nicht bereit sind.
Viele Betreiber sind besorgt über den Stromverbrauch, da sie aktuelle Geräte oder eine größere Anzahl an Servern benötigen, um einen Algorithmus zu trainieren oder eine KI-Anwendung auszuführen. Um dem erhöhten Bedarf an Rechenressourcen gerecht zu werden, ist der Austausch von Servern mit zentralen Verarbeitungseinheiten (CPU) durch hochdichte Racks mit Grafikverarbeitungseinheiten (GPUs) unumgänglich.
Allerdings sind GPUs sehr energieintensiv – sieverbrauchen 10-15 mal mehr Strom professional Verarbeitungszyklus als Commonplace-CPUs. Natürlich sind die vorhandenen Systeme einer Anlage wahrscheinlich nicht darauf vorbereitet, die unvermeidlichen Hotspots oder ungleichmäßigen Stromlasten zu bewältigen, was die Effizienz der Strom- und Kühlmechanismen erheblich beeinträchtigt.
Während eine herkömmliche Luftkühlung intestine genug funktioniertwenn Racks 20 kW verbrauchen oder weniger, wird die Stabilität und Effizienz der IT-{Hardware} nicht mehr aufrechterhalten können, wenn die Racks 30 kW überschreiten. Da einige Schätzungen darauf schließen lassen, dass höhere Leistungsdichten von 100 kW möglich sind – und mit der Weiterentwicklung der KI wahrscheinlicher werden –, werden die Auswirkungen dieses Issues immer deutlicher.
Warum Rechenzentren ihre Infrastruktur für KI überarbeiten müssen
Der Druck auf Rechenzentren, ihre Anlagen umzugestalten, ist keine Angstmacherei. Eine verbesserte Rechenleistung der {Hardware} und höhere Verarbeitungslasten erfordern eine höhere Rackdichte, wodurch das Gewicht der Geräte zu einem unvorhergesehenen Downside wird. Wenn die Server auf massiven Betonplatten stehen müssen, wird die einfache Nachrüstung des Raums zu einer Herausforderung.
Obwohl ein Ausbau in die Höhe viel einfacher ist als ein Ausbau in die Breite, ist dies möglicherweise keine Choice. Betreiber müssen Alternativen in Betracht ziehen, um ihre Infrastruktur zu optimieren und Platz zu sparen, wenn der Bau eines zweiten Stockwerks oder die Unterbringung von KI-spezifischen Racks auf einer vorhandenen oberen Ebene nicht möglich ist.
Obwohl Rechenzentren weltweit ihre IT-Budgets seit Jahren stetig erhöhen, wird laut Berichten die KI zu einem Anstieg der Ausgaben führen. Während die Ausgaben der Betreiberum ca. 4% erhöht Schätzungen gehen davon aus, dass die Nachfrage nach KI zwischen 2022 und 2023 um 10 % wachsen wird und im Jahr 2024 eine Wachstumsrate von 10 % erreichen wird. Kleinere Einrichtungen sind möglicherweise nicht darauf vorbereitet, einen derart großen Sprung zu machen.
Die einzige Lösung besteht in der Revitalisierung der bestehenden Infrastruktur
Die Notwendigkeit, bestehende Infrastrukturen zu revitalisieren, um den KI-Anforderungen gerecht zu werden, ist den Betreibern nicht entgangen. Für viele ist Modularisierung die Antwort auf die zunehmende Dringlichkeit der Nachrüstung. Eine modulare Lösung wie Rechenzentrumskäfige kann nicht nur kritische Systeme und Server schützen, sie könnenunterstützen die Luftzirkulation, um die Systeme kühl zu haltenund ermöglicht eine einfache Skalierung, wenn mehr Server benötigt werden.
Um Schulungen durchzuführen oder eine KI-Anwendung auszuführen – und gleichzeitig die damit verbundenen Massive Information zu verwalten – ist eine various Kühlmethode erforderlich. Für hochdichte Racks kann erweiterte Luft verwendet werden. Das Eintauchen in eine dielektrische Flüssigkeit oder die Direct-to-Chip-Flüssigkeitskühlung in einem offenen Behälter ist jedoch splendid, um Kühlmittel direkt an Hotspots zu leiten, ohne zu ungleichmäßigen Stromlasten beizutragen.
Betreiber sollten erwägen, ihre Kühlleistung zu steigern, indem sie die Temperatur im Gang um einige Grad erhöhen. SchließlichDie IT-Ausrüstung könnte eine leichte Erhöhung vertragen von 20–22 °C auf 25–27 °C, solange die Temperatur konstant bleibt. Kleinere Verbesserungen sind wichtig, da sie zur kollektiven Optimierung beitragen.
Different Stromquellen und -strategien gehören zu den wichtigsten Infrastrukturüberlegungen. Die Optimierung der Verteilung zur Minimierung von Stromverlusten und Verbesserung der Energieeffizienz ist entscheidend, wenn KI zwischen 20 und 100 kW professional Rack benötigt. Die Beseitigung von Redundanzen und die Entscheidung für hocheffiziente Alternativen ist notwendig.
Können sich Rechenzentren an die KI anpassen oder werden sie abgehängt?
Betreiber von Rechenzentren könnten die steigende Nachfrage nach KI als Zeichen dafür sehen, die meisten ihrer bestehenden Systeme so schnell wie möglich zu überholen. Viele werden wahrscheinlich von konventioneller Infrastruktur auf moderne Alternativen umsteigen. Tech-Giganten, die Hyperscale-Einrichtungen betreiben, wird die Modernisierung jedoch viel leichter fallen als die meisten anderen. Bei anderen kann die Nachrüstung Jahre dauern, obwohl der Aufwand notwendig sein wird, um in der Branche related zu bleiben.
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