ყველა ხელოვნური ინტელექტის გამოთვლითი ცენტრი იყენებს დახურულ-მარყუჟის თხევადი გაგრილების სისტემებს?

დიდი ენობრივი მოდელების ტრენინგის სწრაფი გაფართოებით, გენერაციული AI დასკვნისა და მაღალი-სიმკვრივის GPU კლასტერებით, ტრადიციული ჰაერის გაგრილება და ღია აორთქლებადი გაგრილების კოშკები ვეღარ აკმაყოფილებენ თანამედროვე AI გამოთვლითი ცენტრების თერმული მართვის მოთხოვნებს.

 

ამჟამად, ძირითადი-მასშტაბიანი AI სუპერკომპიუტერის ჰაბები, ჰიპერმასშტაბიანი ღრუბელი გამყიდველის AI ბაზები დასაწარმოს მიერ შექმნილი GPU კლასტერები-ყველა იღებსდახურული-თხევადი გაგრილება, როგორც სტანდარტული დამხმარე სისტემა, ხოლო მცირე-მასშტაბიანი მსუბუქი AI გამოთვლითი ოთახები შეიძლება კვლავ შეინარჩუნონ ჰაერის გაგრილება, როგორც გარდამავალი სქემა. დახურული-მარყუჟის გაგრილება გახდა ძირითადი სავალდებულო ინფრასტრუქტურა მაღალი-ხელოვნების AI გამოთვლითი სცენარებისთვის და მისი სრული-პოპულარიზაციის ტენდენცია ინდუსტრიაში შეუქცევადია.

 

 

 

 

ფუნდამენტური მიზეზი, რის გამოც დახურული-მარყუჟის სისტემები დომინირებსAI გაგრილება ტყუილიაჩიპის სითბოს დატვირთვის მკვეთრი მატებისას. ახალი-თაობის ხელოვნური ინტელექტის ჩიპები, როგორიცაა NVIDIA Blackwell, AMD MI300X და შიდა მაღალი{3}}ხარისხიანი GPU-ები, აქვთ ერთი-ჩიპის თერმული სიმძლავრე 700 ვტ-ზე მეტი, ხოლო ერთ სტანდარტულ კაბინეტს შეუძლია გადაიტანოს 80-150 კვტ თერმული დატვირთვა, რაც ბევრად აღემატება 10-კW1-ზე 10-2-ზე მეტ ლიმიტს. კარადები.

 

ჰაერის გაგრილება სითბოს გადასაცემად ეყრდნობა ჰაერის კონვექციას, სითბოს გადაცემის დაბალი ეფექტურობით და ვენტილატორის ენერგიის უზარმაზარი მოხმარებით, რაც მონაცემთა ცენტრის საერთო PUE-ს 1.3-1.5-მდე უბიძგებს.

 

დახურული-მარყუჟის თხევადი გაგრილება იყენებს დალუქულ მილსადენებს გამაგრილებლის ცირკულირებისთვის პირდაპირ ჩიპებზე მიმაგრებულ ცივ ფირფიტებზე, სითბოს გადაცემის ეფექტურობით 85%-ზე მეტი, გამაგრილებელი ენერგიის მოხმარების შემცირება 30%-40%-ით და აწევა PUE 1.1-ზე დაბლა, ხოლო უახლესი 45 გრადუსიანი თბილი დახურული{{6} მარყუჟის სქემა შეიძლება1 NVI8-დან NVI-დან კი დაწიოს.

 

ენერგიის-დაზოგვის ეს უპირატესობა პირდაპირ ამცირებს AI ბაზების საოპერაციო ღირებულებას:50 მეგავატიანი სუპერ-მასშტაბის AI გამოთვლითიცენტრს შეუძლია დაზოგოს 4 მილიონ აშშ დოლარზე მეტი წლიური ელექტროენერგიის გადასახადში დახურულ-მარყუჟის გაგრილებაზე გადასვლის შემდეგ.

 

 

 

 

 

წყლის რესურსების წნევა არის კიდევ ერთი მთავარი მამოძრავებელი ძალა ხელოვნური ინტელექტის ცენტრებში დახურული-მარყუჟის სისტემების სრულად გამოყენებისთვის. ღია გაგრილების კოშკები ეყრდნობა წყლის აორთქლებას სითბოს გაფრქვევისთვის, ყოველწლიურად მოიხმარენ მილიონობით გალონ მტკნარ წყალს ყოველ მეგავატზე გამოთვლითი სიმძლავრით, რაც იწვევს მკაცრ მარეგულირებელ შეზღუდვებს წყლის-დეფიციტურ რეგიონებში.

 

დახურული-მარყუჟის გაგრილება ქმნის ორ დამოუკიდებელ დალუქულ ციკლს: შიდა წრე, რომელიც აკავშირებს სერვერის ცივ ფირფიტებს დადახურული გამაგრილებელი კოშკებიმთლიანად იზოლირებულია გარე გარემოდან, გამაგრილებლის ერთხელ შევსებული და გადამუშავებული მთელი სასიცოცხლო ციკლის განმავლობაში, ნორმალური მუშაობისას აორთქლების თითქმის ნულოვანი დანაკარგი.

 

ინდუსტრიის შემთხვევები, მათ შორის OpenAI Stargate AI სასწავლო ბაზა და Microsoft-ის ახალი-თაობის გამოთვლითი პარკი, ყველა იყენებს სრულ დახურულ-მარყუჟის არქიტექტურას, ამცირებს წყლის წლიურ მოხმარებას პატარა რესტორნის დონემდე, ძირეულად ხსნის წყლის მოხმარების ტკივილს „AI water hogs“.

 

სისტემასთან შეხამებული დახურული გამაგრილებელი კოშკები გამოყოფენ შიდა პროცესის წყალს და გარე შესხურებულ წყალს უჟანგავი ფოლადის ხვეულებით, ასე რომ, სუფთა მოცირკულირე წყალი არასოდეს ეკონტაქტება მტვერს, წყალმცენარეებს და ჰაერში არსებულ მინარევებს, თავიდან აიცილებს სკალირებას და სერვერის ცივი ფირფიტების კოროზიას და ახანგრძლივებს თხევადი გაგრილების სერვერების მომსახურების ვადას 5 წელზე მეტით ღია სისტემებთან შედარებით.

 

 

 

დახურული-მარყუჟის გაგრილება ასევე მოაქვს სტაბილურ ოპერაციულ პირობებს, რომლებიც კრიტიკულია ხელოვნური ინტელექტის გამოთვლისთვის. დიდი მოდელის ვარჯიში მოითხოვს 7×24 სთ უწყვეტი სტაბილური ტემპერატურის კონტროლს; ტემპერატურის მერყეობა გამოიწვევს GPU-ს სიხშირის შემცირებას, რაც გამოიწვევს ვარჯიშის შეფერხებას და გამოთვლის დიდ დაკარგვას.

 

დახურული-მარყუჟის სისტემების სრულად დალუქული მარყუჟი აღჭურვილია ინტელექტუალური სიხშირის კონვერტაციის ტუმბოებით, ტემპერატურის სენსორული მოდულებით და ავტომატური შემოვლითი კონტროლით, რომელსაც შეუძლია შეინარჩუნოს გამაგრილებლის მიწოდების ტემპერატურის მერყეობა ±0,5 გრადუსამდე მთელი წლის განმავლობაში.

 

გაზაფხულზე, შემოდგომაზე და დაბალ-ღამეებში სისტემა ავტომატურად გადადისბუნებრივი უფასო გაგრილების რეჟიმი, ჩილერების გამორთვა ენერგიის მოხმარების შემდგომი შემცირების მიზნით; მაღალი-ტემპერატურის ზაფხულში, ის თანამშრომლობს დამხმარე მაცივართან, რათა შეინარჩუნოს სითბოს სტაბილური გაფრქვევა მტვრის ზემოქმედების გარეშე,ქვიშა და მაღალი ტენიანობაგარე გარემოში.

 

ამის საპირისპიროდ, ღია გამაგრილებელი კოშკები მიდრეკილია ჭუჭყიანი მილსადენების გადაკეტვისკენ, რაც საჭიროებს რეგულარულ ქიმიურ დოზირებას და წყლის შეცვლას, ხოლო ტემპერატურის სტაბილურობა დაბალია, რაც არ შეუძლია გრძელვადიანი უწყვეტი AI სასწავლო ამოცანების მხარდაჭერა.

 

 

 

თუმცა, ყველა AI-დაკავშირებულ გამოთვლით ოთახში არ არის სრულად განლაგებული დახურული-მარყუჟის გაგრილების სისტემები. მცირე-მასშტაბიანი AI გამოთვლითი კვანძები, ხაზგარეშე მსუბუქი დასკვნის აღჭურვილობა დადაბალი-სატესტო ოთახებითაროების სიმძლავრით 20 კვტ-ზე ნაკლები, კვლავ გამოიყენეთ ჰაერის გაგრილება ან მარტივი ღია გაგრილების კოშკები საწყისი ინვესტიციის გასაკონტროლებლად.

 

ასეთ სცენარებს აქვთ დაბალი სითბოს დატვირთვა, ხანმოკლე უწყვეტი ექსპლუატაციის დრო და დაბალი მგრძნობელობა წყლის მოხმარების მიმართ, ამიტომ დახურული-სისტემებს მოუტანს სამშენებლო და ტექნიკური მომსახურების გადაჭარბებულ ხარჯებს.

 

მაგრამ საშუალო და მსხვილი-ინტელექტუალური ინტელექტის გამოთვლითი ცენტრებისთვის 10-ზე მეტი GPU კაბინეტით, ინტელექტუალური გამოთვლითი ცენტრების ეროვნული ინდუსტრიის სტანდარტებმა აშკარად მიიღო დახურული-სითხის გაგრილება, როგორც სასურველი ცივი წყაროს სქემა, და კონფიგურაციისთვის საჭიროა ახალი სუპერგამოთვლითი პროექტები.დახურული-მარყუჟის გაგრილებაკოშკები, როგორც სტანდარტული დამხმარე მოწყობილობა.

 

 

 

 

 

ინდუსტრიული გამეორების პერსპექტივიდან, დახურული-მარყუჟის გაგრილება გახდა გლობალური AI ინფრასტრუქტურის დიზაინის ერთიანი სტანდარტი. NVIDIA-ს DSX AI ქარხნული საცნობარო დიზაინი, ღრუბლოვანი გამყიდველების ძირითადი არქიტექტურა, განსაზღვრავს 100% სრულ დახურულ-მარყუჟის თხევად გაგრილებას ყველა GPU გამოთვლითი პლატფორმისთვის, მთლიანად გააუქმებს სერვერების გაგრილებაში ჩაშენებულ-გულშემატკივრებს.

 

საშინაოაღმოსავლეთი-მონაცემები-დასავლეთი-გამოთვლა იინტელექტუალური გამოთვლითი ჰაბები, ახალი ენერგიის AI სასწავლო ბაზები და ფარმაცევტული მასალების გამოთვლითი პლატფორმები ყველა იყენებს დახურულ გამაგრილებელ კოშკს, რომელიც შეესაბამება დახურულ-მარყუჟის თხევად გაგრილებას, ახორციელებს ენერგიის დაზოგვის, წყლის დაზოგვის და მაღალი-სიმკვრივის გამოთვლების ორმაგ მიზნებს.

 

AI ჩიპის სიმძლავრის უწყვეტი განახლებით, სავალდებულო განლაგების ბარიერიდახურული-მარყუჟის სისტემებიკიდევ უფრო შემცირდება და ჰაერის გაგრილების გარდამავალი სქემები თანდათან აღმოიფხვრება საშუალო და დიდ გამოთვლით სცენარებში.

 

 

 

მოკლედ, მცირე მოწინავე ხელოვნური ინტელექტის მქონე მოწყობილობამ შეიძლება დროებით გამოიყენოს ჰაერის გაგრილება, მაგრამ ყველა ფორმალური საშუალო და დიდი AI გამოთვლითი ცენტრი, სუპერ სასწავლო კლასტერები და ჰიპერმასშტაბიანი ინტელექტუალური გამოთვლითი ჰაბები უნდა გამოიყენონ.დახურული-მარყუჟის თხევადი გაგრილებასისტემები მხარდაჭერილი დახურული გაგრილების კოშკებით.

 

 

ეს გამოსავალი ხსნის სამ ძირითად ტკივილს მაღალი სითბოს დატვირთვის, წყლის გადაჭარბებული მოხმარებისა და ხელოვნური ინტელექტის გამოთვლის არასტაბილური ტემპერატურის კონტროლს და გახდა ერთადერთი მდგრადი თერმული მართვის გზა ხელოვნური ინტელექტის ინდუსტრიის ფართომასშტაბიანი განვითარებისთვის.