La industria de los Data Centers a nivel global está reevaluando sus instalaciones debido al avance de la inteligencia artificial. En una entrevista con DCD, Xavier Domènech, Data Center Division Manager en PGI Engineering & Consulting, explicó los cambios que implica la irrupción de la IA en el diseño de estos centros, así como las tendencias y estrategias para mejorar la eficiencia energética y operativa de los Data Centers.

¿Cómo está transformando la inteligencia artificial el diseño y la operación de los Data Centers modernos? ¿Qué cambios específicos se están implementando gracias a la IA?

La inteligencia artificial está revolucionando el diseño y la operación de los Data Centers de varias maneras significativas.

Primero, en cuanto a la operación, la IA permite automatizar procesos repetitivos y complejos, como la monitorización de sistemas, la gestión de la carga de trabajo y la resolución de problemas de red. Esto no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también reduce la necesidad de intervención humana constante.

En términos de optimización energética, los algoritmos de IA pueden analizar patrones de consumo energético y ajustar dinámicamente el uso de recursos para maximizar la eficiencia. Esto es crucial para reducir costos y minimizar el impacto ambiental de los Data Centers.

La IA también facilita el mantenimiento predictivo. Puede predecir fallos en el hardware antes de que ocurran, permitiendo un mantenimiento proactivo. Esto reduce el tiempo de inactividad y mejora la fiabilidad de los sistemas.

Además, la seguridad mejorada es otro beneficio clave. La IA puede detectar y responder a amenazas de seguridad en tiempo real, analizando grandes volúmenes de datos para identificar comportamientos anómalos y posibles ataques.

Por último, la gestión de datos y análisis se ve enormemente beneficiada. La IA facilita la gestión y el análisis de grandes volúmenes de datos, permitiendo a las empresas extraer insights valiosos y tomar decisiones informadas más rápidamente.

En cuanto al diseño de los Data Centers la IA permite simular y optimizar el diseño físico de los centros de datos. Esto mejora la disposición de los racks, la gestión del flujo de aire y la distribución de la carga de trabajo para maximizar la eficiencia energética y el rendimiento.

En términos de modelos predictivos, los algoritmos de IA pueden predecir el crecimiento de la demanda y las necesidades futuras de capacidad. Esto ayuda a los diseñadores a planificar expansiones y actualizaciones de manera más efectiva.

Además, la automatización del diseño es otra área importante. Herramientas basadas en IA automatizan aspectos del diseño, como la selección de componentes y la configuración de sistemas, reduciendo el tiempo y los costos asociados con el diseño manual.

La simulación y pruebas también se benefician de la IA. Permite realizar simulaciones avanzadas para probar diferentes configuraciones y escenarios antes de la construcción, asegurando que el diseño final sea el más eficiente y fiable posible.

Finalmente, la integración de IoT y sensores es crucial. La IA se integra con dispositivos IoT y sensores para recopilar datos en tiempo real sobre el rendimiento y las condiciones ambientales del Data Center. Estos datos se utilizan para ajustar dinámicamente el diseño y la operación del centro.

En resumen, estos enfoques en el diseño permiten crear Data Centers más eficientes, escalables y sostenibles, preparados para manejar las demandas crecientes de procesamiento y almacenamiento de datos. En cuanto a la operativa, se generan infraestructuras más inteligentes, eficientes y seguras, preparándolos para enfrentar los desafíos del futuro.

¿Cuáles son los requisitos técnicos y de infraestructura esenciales que los Data Centers deben cumplir para soportar eficazmente cargas de trabajo intensivas en inteligencia artificial?

Los Data Centers deben cumplir con varios requisitos técnicos y de infraestructura esenciales para soportar las cargas de trabajo intensivas derivadas de la IA.

Desde el punto de vista de la ingeniería que desarrollamos desde PGI Data Centers, nos centramos en los siguientes puntos:

1. Sistemas de refrigeración: Las cargas de trabajo intensivas en IA generan mucho calor, por lo que es fundamental contar con sistemas de refrigeración eficientes para mantener los equipos a una temperatura óptima.
2. Eficiencia energética: Dado el alto consumo de energía de los equipos de IA, es importante implementar soluciones de eficiencia energética para reducir costos y minimizar el impacto ambiental, a saber: suministro eléctrico 100% renovable, consumo de agua cero e incluso almacenamiento energético.
3. Seguridad y resiliencia: La seguridad de los datos y la resiliencia de la infraestructura son esenciales para proteger la información sensible y garantizar la continuidad del servicio.
4. Escalabilidad: La capacidad de escalar rápidamente es crucial para adaptarse a las crecientes demandas de procesamiento y almacenamiento de datos.
5. Rendimiento informático: Es crucial contar con recursos de alto rendimiento, como CPU y GPU potentes, para manejar los complejos cálculos de los algoritmos de IA. Las GPU, en particular, son esenciales para el aprendizaje profundo y las redes neuronales.
6. Almacenamiento y gestión de datos: La IA genera y procesa grandes volúmenes de datos. Por lo tanto, se necesita una infraestructura de almacenamiento robusta y escalable que permita un acceso rápido y eficiente a los datos.
7. Redes de alta velocidad: Las redes deben ser capaces de manejar grandes cantidades de datos con baja latencia. Esto incluye tanto la infraestructura de red interna del Data Center como la conectividad externa.

Estos elementos combinados permiten que los Data Centers soporten eficazmente las cargas de trabajo intensivas en IA, proporcionando el rendimiento y la fiabilidad necesarios para aplicaciones avanzadas.

¿Qué estrategias innovadoras está adoptando PGI para liderar en el diseño de Data Centers adaptados a la revolución de la inteligencia artificial?

Sistemas de refrigeración avanzados:

• Refrigeración líquida directa: Emplear refrigeración líquida directa para componentes críticos como CPUs y GPUs puede mejorar notablemente la eficiencia térmica.
• Refrigeración por inmersión: Sumergir los componentes en líquidos dieléctricos no conductores permite una mejor gestión del calor y reduce el consumo energético.

Gestión de energía eficiente:

• Sistemas de energía ininterrumpida (UPS) modulares: Implementar UPS modulares que se puedan escalar según las necesidades del Data Center.
• Energías renovables: Integrar fuentes de energía renovable, como paneles solares y turbinas eólicas, para reducir la huella de carbono y mejorar la sostenibilidad, directamente en las parcelas o mediante contratos PPA.

Automatización y monitoreo:

• Sistemas de gestión de infraestructura del centro de datos (DCIM): Implementar soluciones DCIM para monitorear y gestionar de manera eficiente todos los aspectos del Data Center.
• Sensores IoT: Utilizar sensores IoT para monitorear en tiempo real las condiciones ambientales y operativas, permitiendo ajustes automáticos para optimizar el rendimiento.

Diseño modular y escalable:

• Arquitectura modular: Diseñar Data Centers con módulos que se puedan añadir o quitar según las necesidades, facilitando la escalabilidad y la flexibilidad.
• Espacios flexibles: Crear espacios que puedan adaptarse rápidamente a nuevas tecnologías y cambios en la demanda.

¿Cuáles son los principales desafíos en términos de eficiencia energética para Data Centers que soportan aplicaciones de IA, y qué soluciones se están implementando para superarlos?

Desde inicio, los Data Centers se diseñan pensando siempre en energías renovables y para que sean lo más eficientes posible desde el punto de vista energético. Los desafíos son mayúsculos, pero desde PGI nos centramos en:

• Sistemas de distribución eléctrica eficientes, con el menor porcentaje de pérdidas posible, empezando en los transformadores, pasando por las UPS e incluso en el diseño de los cableados o busbar para la distribución final a los racks de IT
• Ajuste del cálculo eléctrico para que elección de todos esos elementos no esté sobredimensionado y se puedan generar pérdidas innecesarias.
• El sistema de climatización se diseña para aprovechar al máximo la energía y se realizan simulaciones tanto del interior como del exterior de los edificios para asegurar las correctas disipaciones y circulaciones de fluidos. La incorporación de equipamiento IT destinado a IA implica un crecimiento de la densidad de potencia por rack y un cambio en las tecnologías para disipar el calor generado, como DLC o tanques de inmersión, sistemas altamente eficientes en los que el agua se lleva hasta los equipos IT y se extrae el calor directamente sin transmisión en aire. También se diseña pensando en un consumo de agua cero, dada la escasez del recurso y pensando en el futuro del planeta, por lo que se desestima el uso de torres de refrigeración.

Hay que comentar, que a mayor eficiencia de los equipos IT, mayor es la eficiencia del Data Center, es decir: desde PGI hacemos que todos los sistemas necesarios sean lo más eficientes posibles, pero los equipos IT deben acompañar para conseguir el mejor rendimiento global.

¿Qué innovaciones tecnológicas prevé que tendrán el mayor impacto en el diseño de Data Centers durante los próximos años debido a los avances en inteligencia artificial?

Pues sin duda, la propia IA hará que los Data Centers sean más eficientes. La capacidad de aprendizaje y optimización del funcionamiento del propio edificio mediante la adquisición de los datos de los BMS y EPMS y su posterior tratamiento, harán que los sistemas basados en IA (“digital twins” por ejemplo, para simulaciones de optimización o fallo en tiempo real) propongan modificaciones que reduzcan el gasto innecesario en ciertos sistemas prescindibles. Y conjuntamente los sistemas de climatización van avanzando para dar cumplimiento a la EDD y a los planes 2030, etc., por lo que nos ayudará a reducir el mayor consumo auxiliar necesario para el funcionamiento del Data Center.

Puede que aparezca alguna tecnología disruptiva que tenga un impacto similar a la irrupción de la IA, pero eso todavía está por ver.