A demanda por armazenamento e processamento de dados nunca foi tão alta. Em um cenário de rápida ascensão da Inteligência Artificial, as operações de Data Centers ao redor do mundo estão revendo suas estratégias de gestão de energia. Para abordar esse tema, reunimos especialistas da indústria em um painel sobre enfoques para lidar com o aumento da densidade nos Data Centers.

Daniel Sperling, Gerente de Engenharia e Propostas na Ascenty, além de participar do painel, concedeu-nos uma entrevista abordando alguns dos pontos discutidos em detalhes durante o Broadcast DCD>Energia Crítica Brasil. Confira!

Como a explosão da Inteligência Artificial impacta diretamente a densidade dos Data Centers e suas demandas energéticas?

A ascensão da Inteligência Artificial exerce uma influência significativa sobre a demanda energética e a densidade operacional dos data centers. Tal impacto é majoritariamente atribuído às Unidades de Processamento Gráfico (GPUs), as quais desempenham um papel fundamental no processamento de informações, embora sejam notáveis consumidoras de energia.

Em termos de consumo energético, um equipamento padrão pode demandar aproximadamente 6kW. Considerando que cada rack tem capacidade para acomodar mais de sete dessas unidades, o consumo energético, que anteriormente girava em torno de 8kW por rack antes da integração da IA, agora excede os 48kW.

Existem projeções indicando que o consumo por rack poderá ultrapassar os 100kW em breve. Levando em conta um Data Hall que aloje mais de 200 racks, a magnitude do consumo energético torna-se exponencialmente significativa.

De que maneira a gestão de energia pode ser aprimorada para lidar de maneira mais eficaz com o aumento da densidade?

A gestão de energia pode ser aprimorada para lidar de forma mais eficaz com o aumento da densidade nos data centers. O principal elemento que afeta o PUE (Power Usage Effectiveness) é o sistema de ar-condicionado. Dada a densidade, precisaremos migrar para soluções de liquid cooling, que são mais eficientes para os equipamentos. Essas soluções podem resfriar os processadores e as memórias das GPUs diretamente.

Porém, além da migração para soluções de liquid cooling, é importante considerar outras estratégias. Por exemplo, a implementação de sistemas de virtualização e consolidação de servidores pode reduzir o número de máquinas físicas em operação, o que por sua vez diminui a carga de energia necessária para alimentar e resfriar os equipamentos.

Além disso, a utilização de fontes de energia renováveis, como energia solar ou eólica, contribuem para reduzir o impacto ambiental e os custos operacionais dos data centers. Ademais, a implantação de sistemas de gerenciamento de energia inteligentes, que monitoram e ajustam automaticamente o consumo de energia com base na demanda e na eficiência energética dos equipamentos, otimizam ainda mais o uso de energia nos data centers. Essas abordagens combinadas proporcionam uma gestão de energia mais eficaz e sustentável em ambientes de alta densidade.

Como a escolha de arquiteturas de resfriamento pode ser personalizada para atender às demandas específicas de Data Centers com alta densidade?

Temos diversas soluções de refrigeração que podem ser utilizadas para as máquinas de Inteligência Artificial. Dependendo do consumo, podemos continuar utilizando soluções de refrigeração a ar (Chillers e Fan Coils ou Expansão Direta), combinadas com confinamento dos corredores quentes ou frios conforme necessário.

Para potências superiores a 20kW, podemos optar por soluções de liquid cooling, como rear doors, onde a água passa por serpentinas na porta traseira dos racks e os ventiladores nas portas dos racks forçam a sucção do ar, ou a tecnologia direct to chip, onde o líquido refrigerante passa pelos processadores e memórias. Outra opção é o resfriamento por imersão, que utiliza grandes tanques com fluidos dielétricos de maior condutividade térmica que o ar, onde os servidores são instalados dentro dos tanques.