AI データセンターのより持続可能な未来を開拓しましょう
最先端のソリューションは、排出量の削減をサポートしながら、高度なコンピューティングの急増する電力需要に対応します。
AI データセンターのエネルギー
消費が抱える課題
持続可能性は企業の最優先事項として浮上しており、ますますエネルギーを大量に消費する処理環境の電力供給と冷却には大量のリソース消費が伴うため、企業のデータセンターとITシステムは重要な重点分野です。
エネルギーコストの増加
大量の計算リソースを必要とするAI トレーニングは、電力消費量を大幅に増加させ、エネルギー運用コストの増加につながります。
環境に関する懸念
データセンターのエネルギー消費量の急増は、インフラの二酸化炭素排出量の増加の一因となり、環境の持続可能性に関する懸念が高まっています。
容量の制約
AI トレーニングと推論の電力需要が高いと、データセンターのインフラストラクチャに負担がかかり、容量の制限や潜在的なボトルネックにつながる可能性があります。
冷却に関する課題
AI ワークロードは大量の熱を発生するため、最適な動作温度を維持するには、効率的な次世代の液体冷却システムまたは浸漬冷却システムが必要です。
AI、HPC、MLのエネルギー消費とデータセンターの持続可能性
組織がより高速で強力なコンピューティング環境に移行するにつれて、新しいGPUプロセッサとソリッドステートストレージはすべて、以前の技術よりも運用に必要な電力が大幅に増えています。場合によっては、これらの大規模データセンターの電力要件が小都市の電力要件に匹敵する場合もあるため、あらゆる規模の組織が、この消費量の増加を相殺できる代替手段を追求するようになっています。
エネルギー効率に重点が置かれたことで、電力使用効率 (PUE) と呼ばれる電力関連の指標への新たな関心が高まっています。この指標は、米国エネルギー省など、コンピューティングリソースの大規模ユーザーによって実行されるハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) ワークロードと長い間関連付けられてきました。
データセンターのエネルギー効率
PUEは、データセンターに入る未フォーマット時の電力量を測定し、それをデータセンター内のIT機器の稼働に使用される電力で割ることにより、データセンターのエネルギー効率を測定します。完全に効率的なデータセンターのPUEは1.0です。これは、データセンターに供給される電力の 100% が、無駄なく必要な機器への電力供給に使用されていたことを示しています。
実際には、PUEの計算では、冷却と電力変換に使用される電力を考慮する必要があります。また、冷却要件によって運用の電力要件が上昇する夏の暑い時期を含め、年間平均で測定した測定値を示す必要があります。
Uptime Instituteによると、データセンターの平均PUEは1.58であり、施設がこれを超える場合は、それを削減するための取り組みを検討する必要があります。PUEを継続的に監視することで、データセンターの管理者は、ピーク負荷時や前述の季節的変化時など、時間の経過に伴う効率の変化を特定できるため、目標を設定し、サイトを比較し、情報に基づいたエネルギーに関する意思決定を行うことができます。
環境にやさしいデータセンターの開発
データセンターがより大規模で複雑になるワークロードの処理を任される場合、HPC、人工知能（AI）、機械学習（ML）テクノロジーの採用により、天気予報からがん研究まで、あらゆるものが実現するイノベーションと環境への影響との間に緊張が生じ、水の使用量、電力消費、二酸化炭素排出量に負担がかかります。
水なし冷却やエネルギー効率の高いサーバーなどの持続可能な慣行を導入することで、データセンターのインフラストラクチャへの負担を最小限に抑えることができます。これらの取り組みは、持続可能性の向上に役立つだけでなく、運用コストの削減にも役立ちます。
ペンギン・ソリューションズへの連携 今日は私たちのアプローチを学びましょう AI インフラストラクチャー設計 エネルギー効率、統合のため 新しい冷却技術、また、持続可能性の目標をサポートしながらデータセンターのパフォーマンスを最大化する方法についても説明します。
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