Ali vsi računalniški centri z umetno inteligenco uporabljajo sisteme s tekočim hlajenjem-zaprte zanke?

S hitrim širjenjem usposabljanja velikih jezikovnih modelov, generativnega sklepanja z umetno inteligenco in visoko{0}}gostotnih gruč GPU tradicionalno zračno hlajenje in odprti izhlapevalni hladilni stolpi ne morejo več izpolnjevati zahtev glede toplotnega upravljanja sodobnih računalniških centrov z umetno inteligenco.

 

Trenutno so glavna -središča AI superračunalniška vozlišča, baze AI ponudnikov v oblaku v hiperrazsežnosti ingruče GPE, ki jih-zgradijo podjetjavse vzetitekočinsko hlajenje z zaprto{0}}zanko kot standardni podporni sistem, medtem ko majhne-lahke računalniške sobe z umetno inteligenco lahko še vedno ohranijo zračno hlajenje kot prehodno shemo. Hlajenje z zaprto{3}}zanko je postalo osnovna obvezna infrastruktura za visoko-obremenjene računalniške scenarije z umetno inteligenco in trend njegove popolne-popularizacije je v industriji nepovraten.

 

 

 

 

Temeljni razlog, zakaj prevladujejo-sistemi z zaprto zankoAI hlajenje lažipri močnem porastu toplotne obremenitve čipa. Čipi nove-generacije umetne inteligence, kot so NVIDIA Blackwell, AMD MI300X in domači visoko-zmogljivi grafični procesorji, imajo toplotno moč enega-čipa, ki presega 700 W, eno standardno ohišje pa lahko prenese toplotne obremenitve 80–150 kW, kar daleč presega zgornjo mejo 10–20 kW za zračno-hlajene omarice.

 

Zračno hlajenje se za prenos toplote zanaša na zračno konvekcijo z nizko učinkovitostjo prenosa toplote in veliko porabo energije ventilatorja, zaradi česar se skupni PUE podatkovnega centra dvigne na 1,3–1,5.

 

Tekočinsko hlajenje z zaprto{0}}zanko uporablja zatesnjene cevovode za kroženje hladilne tekočine neposredno do hladnih plošč, pritrjenih na čipe, z učinkovitostjo prenosa toplote nad 85 %, zmanjšanjem porabe energije za hlajenje za 30 %–40 % in potiskanjem PUE pod 1,1, najnovejša 45-stopinjska shema tople zaprte{6}}zanke NVIDIA pa lahko celo zniža PUE na 1,08.

 

Ta-prednost varčevanja z energijo neposredno zmanjša operativne stroške velikih baz umetne inteligence:50MW super{1}}računalništvo z umetno inteligencoCenter lahko prihrani več kot 4 milijone ameriških dolarjev pri letnih računih za elektriko po prehodu na hlajenje z zaprto{1}}zanko.

 

 

 

 

 

Pritisk na vodne vire je še eno ključno gonilo za popolno sprejetje sistemov zaprte-zanke v centrih umetne inteligence. Odprti hladilni stolpi se za odvajanje toplote zanašajo na izhlapevanje vode, pri čemer vsako leto porabijo milijone galon sveže vode na megavat računalniške moči, kar sproži stroge regulativne omejitve v-regijah s pomanjkanjem vode.

 

Hlajenje z-zaprto zanko tvori dva neodvisna zaprta cikla: notranji tokokrog, ki povezuje hladne plošče strežnika inzaprti hladilni stolpije popolnoma izoliran od zunanjega okolja, s hladilno tekočino, ki je enkrat napolnjena in reciklirana za celoten življenjski cikel, skoraj nična izguba zaradi izhlapevanja med normalnim delovanjem.

 

Industrijski primeri, vključno z bazo usposabljanja za umetno inteligenco OpenAI Stargate in Microsoftovim računalniškim parkom nove-generacije, vsi sprejemajo popolnoma zaprto{1}}zančno arhitekturo, s čimer zmanjšajo letno porabo vode na raven majhne restavracije, s čimer temeljito rešujejo težavo s porabo vode pri "prašičih z umetno inteligenco".

 

Zaprti hladilni stolpi, usklajeni s sistemom, ločujejo notranjo procesno vodo in zunanjo razpršeno vodo skozi tuljave iz nerjavečega jekla, tako da čista krožeča voda nikoli ne pride v stik s prahom, algami in nečistočami v zraku, s čimer se izognemo nastajanju vodnega kamna in koroziji hladnih plošč strežnika ter podaljšamo življenjsko dobo strežnikov za tekoče hlajenje za več kot 5 let v primerjavi z odprtimi sistemi.

 

 

 

Hlajenje z zaprto{0}}zanko prinaša tudi stabilne pogoje delovanja, ki so kritični za računalništvo z umetno inteligenco. Usposabljanje velikega modela zahteva 7 × 24 ur neprekinjeno stabilno kontrolo temperature; temperaturna nihanja bodo sprožila znižanje frekvence GPE, kar bo povzročilo prekinitev usposabljanja in velike izgube pri računanju.

 

Popolnoma zaprta zanka sistemov z zaprto-zanko je opremljena z inteligentnimi črpalkami za pretvorbo frekvence, moduli za zaznavanje temperature in samodejnim nadzorom obvoda, ki lahko vzdržuje nihanje temperature dovoda hladilne tekočine znotraj ±0,5 stopinje skozi vse leto.

 

Spomladi, jeseni in ponoči pri nizkih-temperaturah sistem samodejno preklopi nanačin naravnega prostega hlajenja, izklop hladilnih naprav za nadaljnje zmanjšanje porabe energije; poleti pri visokih-temperaturah sodeluje s pomožnim hlajenjem, da vzdržuje stabilno odvajanje toplote, ne da bi nanj vplival prah,pesek in visoka vlažnostv zunanjem okolju.

 

V nasprotju s tem so odprti hladilni stolpi nagnjeni k umazaniji, ki zamaši cevovode, kar zahteva redno doziranje kemikalij in zamenjavo vode, temperaturna stabilnost pa je slaba, kar ne more podpreti dolgoročne-nemotene naloge usposabljanja AI.

 

 

 

Vendar vse računalniške-sobe, povezane z umetno inteligenco, ne uporabljajo popolnoma zaprtih{1}}sistemov hlajenja. Majhna-obrobna računalniška vozlišča AI, lahka oprema za sklepanje brez povezave intestne sobe-z nizko gostotoz močjo stojala pod 20 kW še vedno uporabljajte zračno hlajenje ali preproste odprte hladilne stolpe za nadzor začetne naložbe.

 

Takšni scenariji imajo nizko toplotno obremenitev, kratek čas neprekinjenega delovanja in nizko občutljivost na porabo vode, zato bodo sistemi z zaprto{0}}zanko povzročili pretirane stroške gradnje in vzdrževanja.

 

Toda za srednje in velike-računalniške centre AI z več kot 10 omarami GPE so nacionalni industrijski standardi za inteligentne računalniške centre očitno vzeli tekočinsko hlajenje z zaprto{2}}zanko kot prednostno shemo hladnega vira, zato so potrebni novi superračunalniški projekti za konfiguracijohlajenje z zaprto{0}}zanko towers as standard supporting equipment.

 

 

 

 

 

Z vidika industrijske iteracije je hlajenje z-zaprto zanko postalo enoten standard oblikovanja globalne infrastrukture umetne inteligence. NVIDIA-ina tovarniška referenčna zasnova DSX AI, glavna arhitektura ponudnikov oblakov, določa 100-odstotno tekoče hlajenje s polno-zanko za vse računalniške platforme GPE, pri čemer v celoti odpravlja-vgrajene ventilatorje za hlajenje strežnikov.

 

Domačevzhod-podatki-zahod-računalništvo iInteligentna računalniška vozlišča, nove energetske baze za usposabljanje z umetno inteligenco in računalniške platforme za farmacevtske materiale uporabljajo zaprti hladilni stolp, ki ustreza tekočinskemu hlajenju z zaprto{0}}zanko, s čimer se uresničujejo dvojni cilji varčevanja z energijo, varčevanja z vodo in računalništva z visoko-gostoto.

 

Z nenehnim nadgrajevanjem moči čipov AI je prag za obvezno uvedbosistemi z zaprto{0}}zankose bodo še znižale, sheme prehodnega zračnega hlajenja pa bodo postopoma odpravljene v srednjih in velikih računalniških scenarijih.

 

 

 

Če povzamemo, majhna robna oprema z umetno inteligenco lahko začasno sprejme zračno hlajenje, vendar morajo uporabljati vsi formalni srednji in veliki računalniški centri z umetno inteligenco, grozdi za super usposabljanje in inteligentna računalniška vozlišča hiperscale.tekočinsko hlajenje z-zaprto zankosistemi, ki jih podpirajo zaprti hladilni stolpi.

 

 

Ta rešitev rešuje tri glavne težave, kot so visoka toplotna obremenitev, prekomerna poraba vode in nestabilen nadzor temperature pri računalništvu z umetno inteligenco, in je postala edina trajnostna pot upravljanja toplote za -obsežni razvoj industrije umetne inteligence.