En la evolución actual de los centros de datos, la rápida adopción de la inteligencia artificial (IA) está transformando tanto el diseño como la operación de estas infraestructuras críticas. La compañia Schneider Electric, reveló en su Guía La disrupción de la IA: Desafíos y orientación para el diseño de centros de datos, la proyección de que para 2028, las cargas de trabajo de IA representarán entre el 15 % y el 20 % del consumo total de energía de los centros de datos. Este crecimiento plantea desafíos significativos, especialmente en términos de diseño de alimentación, enfriamiento, racks y gestión de software.
Desafíos de Energía:
Para enfrentar estos desafíos, se recomienda migrar hacia sistemas de distribución de 240/415 V para reducir la cantidad de circuitos necesarios en racks de alta densidad. Incluso con tensiones más altas, sigue siendo crucial utilizar PDU de rack adecuadas que puedan manejar las altas demandas de energía sin comprometer la seguridad del personal. Es esencial realizar evaluaciones de riesgo y análisis de carga para garantizar la selección adecuada de conectores y receptáculos según las temperaturas de exposición.
Opciones de enfriamiento:
Aunque el enfriamiento por aire continúa siendo utilizado, se anticipa una transición hacia el enfriamiento líquido como la solución preferida para los centros de datos con clústeres de IA. El enfriamiento líquido ofrece ventajas como mayor confiabilidad y rendimiento del procesador, ahorro de espacio con densidades de rack más altas, mayor eficiencia energética y mejor utilización de la energía destinada a TI. Los operadores pueden seguir una guía para lograr una transición exitosa hacia esta tecnología y así soportar las cargas de trabajo de IA de manera efectiva.
Lineamientos de Racks:
Los racks para clústeres de IA deben ser robustos y capaces de manejar grandes servidores con altas demandas de energía y enfriamiento. Se recomienda utilizar racks de mayores dimensiones, con al menos 750 mm de ancho, 1,200 mm de profundidad, 48U de alto, y capacidades de peso estático y dinámico que garanticen la estabilidad y seguridad de la infraestructura.
Gestión de Software:
En la gestión de clústeres de IA, herramientas avanzadas de software como DCIM, EPMS, BMS y herramientas de diseño eléctrico digital son fundamentales. Estas herramientas minimizan riesgos al gestionar redes eléctricas complejas y proporcionan un gemelo digital del centro de datos. Esto permite identificar recursos restringidos de energía y enfriamiento para fundamentar decisiones de diseño informadas y eficaces.
El futuro de los centros de datos está intrínsecamente ligado a la capacidad de adaptarse y optimizar las tecnologías emergentes como la inteligencia artificial. Con una planificación estratégica y la implementación de tecnologías avanzadas, los centros de datos pueden seguir siendo pilares de innovación tecnológica y soportar las crecientes demandas de la IA de manera eficiente y sostenible.
