Por Gustavo Pérez.*- El mercado de la inteligencia artificial (IA) se está expandiendo a nivel mundial y se espera que alcance una tasa de crecimiento anual compuesta de más del 31% para 2029. A medida que este crecimiento continúe, la demanda de servicios de centros de datos aumentará. aumentar gradualmente. requisitos de potencia, aprovisionamiento, consumo y gestión térmica y energética.
Para que los centros de datos admitan la computación de alto rendimiento (HPC), la infraestructura física deberá adaptarse para satisfacer las nuevas demandas. Esto plantea la pregunta: ¿necesitamos repensar completamente el diseño del centro de datos?
A nivel regional, América Latina está lista y preparada para recibir inversiones centradas en HPC e IA. Los datos del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) indican que se espera que la IA contribuya hasta un 5,4% al PIB de América Latina para 2030, quedando por detrás de otras regiones, pero, no obstante, esto también es un importante paso adelante.
Sin embargo, la región debe comenzar a adaptar gradualmente su infraestructura digital crítica existente para satisfacer la demanda de alto rendimiento y proporcionar una plataforma de soporte integral para habilitar sistemas de seguridad de ‘IA’. Esto implica integrar tecnologías avanzadas, proporcionar mayor capacidad de energía y refrigeración, y equilibrar el rendimiento y la entrega de energía, como se detalla a continuación: Adaptación a los nuevos requisitos de consumo de calor: la IA plantea nuevos desafíos térmicos en el centro de datos. Anteriormente, la norma era 20 kW por rack, pero las GPU están acelerando las cargas informáticas para satisfacer las necesidades computacionales de los modelos de IA, con potencias de hasta 100 kW o más en el mismo espacio que el servidor tradicional.
Este aumento paralelo en la carga de calor excede la capacidad de refrigeración por aire, lo que requiere la implementación de soluciones avanzadas, como la refrigeración líquida.
La refrigeración líquida es esencial para gestionar la alta carga térmica generada por la IA. aplicaciones y están disponibles en una variedad de configuraciones, incluido el intercambiador de calor de puerta trasera (RDHx), enfriamiento directo en chip y enfriamiento por inmersión. Estas soluciones ofrecen varias ventajas, como una mayor eficiencia en la eliminación del calor, un menor consumo de energía al mantener temperaturas óptimas y menores costos operativos.
Esta tecnología y sus diversos componentes requieren este tipo de infraestructura, como la distribución de frío. de componentes (CDU), receptores y placas frías que proporcionan refrigeración directa al chip. Estos intercambios de calor, que pueden realizarse por aire o por agua, son sólo algunos de los diferentes medios para satisfacer las necesidades de calor.
El almacenamiento en baterías de iones de litio supone una contribución significativa a la red ciudadana medioambiental. Una vez activadas para la gestión del almacenamiento y la distribución, estas baterías permiten el uso de la energía almacenada durante los períodos de máxima demanda e incluso en ausencia de emergencias, reduciendo así la carga de la electricidad tradicional y mejorando la eficiencia energética general. La integración de energías renovables como la solar, la eólica y las pilas de combustible de hidrógeno también juega un papel importante en esta transición.
Actualmente, el 60% de la matriz energética de América Latina y el Caribe proviene de recursos renovables. y la región aspira a alcanzar al menos el 70% para 2030. Con esta abundancia de recursos naturales, existe un gran potencial para utilizar energía limpia.
Aplicar soluciones modulares prefabricadas es una buena manera de implementar rápidamente la IA. /HPC porque su escalabilidad lo hace ideal para construir futuras instalaciones de expansión de centros de datos. También proporcionan diseños repetibles y de alta calidad con capacidades integradas de control de fábrica. La integración y las pruebas en fábrica también permiten una implementación rápida y eficiente.
Esta tecnología también puede proporcionar beneficios adicionales, como la optimización de las operaciones para liberar capacidad y aumentar la eficiencia energética.
. Adopción generalizada El crecimiento de la IA requiere que los centros de datos adapten su infraestructura y respondan a la creciente demanda de gestión de capacidad, térmica y energética. Esto significa implementar soluciones innovadoras para conocer estrategias prácticas y una hoja de ruta paso a paso para implementar refrigeración líquida para cargas de TI de 1 MW.
