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Cinco tendencias que redefinen los centros de datos en la era de la IA
Vertiv señala que detrás de estas tendencias se encuentran fuerzas que las hacen posibles, como la densificación extrema, el escalamiento a gigavatios y el centro de datos como unidad de cómputo.
Además de las demandas de inteligencia artificial, la innovación en los centros de datos también está siendo moldeada por fuerzas macro, como los impuestos internacionales o la escasez de semiconductores, señala el informe Frontiers de Vertiv.
Scott Armul, director de producto y tecnología de la empresa, declaró que “el sector de centros de datos sigue evolucionando rápidamente en cómo diseña, construye, opera y da servicio a estas instalaciones, respondiendo a las demandas de densidad y velocidad de despliegue de las fábricas de IA”.
“Observamos fuerzas tecnológicas cruzadas, incluida la densificación extrema, que impulsan tendencias transformadoras como arquitecturas de energía en corriente continua (CC) de alto voltaje y refrigeración líquida avanzada, esenciales para lograr el escalamiento a gigavatios crítico para la innovación en IA. La generación de energía en sitio y la tecnología de gemelos digitales también contribuirán a acelerar la adopción de IA”, agregó.
Con base en las predicciones de tendencias 2024 para centros de datos de Vertiv, el informe identifica algunas características que están dando forma a los nuevos centros de datos:
- la densificación extrema, acelerada por cargas de trabajo de IA y HPC;
- el escalamiento más rápido en potencia (gigavatios);
- los centros de datos como unidad de cómputo, pues la era de la IA requiere que las instalaciones se construyan y operen como un sistema único; y
- la diversificación del silicio, ya que la infraestructura debe adaptarse a una gama creciente de chips y capacidad de cómputo.
Estas fuerzas macro, a su vez, han dado forma a cinco tendencias que impactan en áreas específicas del panorama de los centros de datos.
Primera: Mayor voltaje en preparación para la IA
La mayoría de los centros de datos actuales aún dependen de la distribución de energía híbrida AC/DC desde la red hasta los racks de TI, lo que incluye tres o cuatro etapas de conversión y algunas ineficiencias. Este enfoque se halla bajo presión a medida que aumentan las densidades de potencia, impulsadas en gran parte por las cargas de trabajo de IA.
Desde Vertiv explican que el cambio a arquitecturas DC de alto voltaje permite reducciones significativas en la corriente, el tamaño de los conductores y el número de etapas de conversión, mientras centraliza la conversión de energía a nivel de sala blanca.
Aunque hoy están generalizados los sistemas híbridos AC y DC, conforme los estándares y equipos DC completos maduren, es probable que el DC de alto voltaje se vuelva más prevalente por el aumento en las densidades de los racks. La generación in situ y las microrredes también impulsarán la adopción de DC de alto voltaje.
Segunda: Una IA distribuida
Los miles de millones de dólares invertidos en centros de datos de IA para soportar modelos de lenguaje grande (LLM) hasta la fecha han estado dirigidos a apoyar la adopción generalizada de herramientas de IA por parte de consumidores y empresas.
Vertiv cree que la IA se está volviendo cada vez más crítica para las empresas, pero cómo y desde dónde se entregan esos servicios de inferencia dependerá de los requisitos y condiciones específicas de la organización. Esto afectará a empresas de todo tipo, pero las industrias altamente reguladas –como finanzas, defensa y salud– pueden necesitar mantener entornos de IA privados o híbridos a través de centros de datos locales, debido a requisitos de almacenamiento y protección de datos, seguridad o latencia.
Tercera: La aceleración de la autonomía energética
La capacidad de generación de energía in situ a corto plazo ha sido esencial para la mayoría de los centros de datos independientes durante décadas, para apoyar la resiliencia. Sin embargo, los desafíos generalizados de disponibilidad de energía están creando condiciones para adoptar una autonomía energética extendida, especialmente para centros de datos de IA.
La inversión en generación de energía in situ, a través de turbinas de gas natural y otras tecnologías, tiene varios beneficios intrínsecos, pero está impulsada principalmente por los desafíos de disponibilidad de energía. Es probable que estrategias tecnológicas como Bring Your Own Power y Bring your own Cooling sean parte de los planes continuos de autonomía energética.
Cuarta: Diseño y operaciones impulsados por gemelos digitales
Con cargas de trabajo de IA cada vez más densas, y GPU más potentes, también viene la demanda para implementar estas complejas fábricas de IA rápidamente. Usando herramientas basadas en IA, los centros de datos pueden ser mapeados y especificados virtualmente, a través de gemelos digitales, y la TI y la infraestructura digital crítica pueden ser integradas, a menudo como diseños modulares prefabricados, e implementadas como unidades de cómputo, reduciendo el tiempo por token hasta en un 50 %.
Quinta: Una refrigeración líquida adaptativa y resiliente
De acuerdo con Vertiv, las cargas de trabajo e infraestructura de IA han acelerado la adopción de la refrigeración líquida. Pero la IA también puede usarse para refinar y optimizar aún más este tipo de soluciones.
La refrigeración líquida se ha vuelto crítica para un número creciente de operadores, pero la IA podría proporcionar formas de mejorar aún más sus capacidades. La IA, junto con sistemas adicionales de monitoreo y control, tiene el potencial de hacer que los sistemas de refrigeración líquida sean más inteligentes y aún más robustos al predecir posibles fallas y gestionar eficazmente fluidos y componentes.
Esta tendencia debería conducir a una mayor confiabilidad y tiempo de actividad para hardware de alto valor y datos/cargas de trabajo asociados.
