Bruken av kunstig intelligens eksploderer. Derfor må datasentrenes fysiske infrastruktur tilpasses for å møte de endrede behovene. Schneider Electric har nå utviklet bransjens første rammeverk for å veilede datasenter-virksomheter og hjelpe dem å takle eksisterende og fremtidige utfordringer.
Schneider Electric leder an innen digitaliseringen av energihåndtering og automatisering. Selskapet utga nylig en ny rapport, "The AI Disruption: Challenges and Guidance for Data Center Design". Dokumentet er unikt i sitt slag og er det første som skaper et rammeverk, et omfattende planleggingsverktøy, som virksomheter kan anvende for å fullt ut utnytte potensialet til kunstig intelligens i datasentre. Dokumentet er fremtidsrettet og ser på datasentre i et nytt perspektiv med mål om å støtte fremtidige KI-klynger.

Kunstig intelligens har brakt store endringer og utfordringer i både design og drift av datasentre. KI-applikasjoner har blitt mer vanlig og påvirker alt fra helsevesen og finans til produksjon, transport og underholdning. Etterspørselen etter datakraft har derfor også blitt større. For å effektivt møte de økende energibehovene til AI-drevne applikasjoner, må datasentre tilpasse seg.
 

En revolusjon innen datasenterdesign er nødvendig

Strømforbruket av datasentre som følge av KI forventes å vokse med en sammensatt årlig vekstrate (CAGR) på 26-36 prosent frem til 2028. Ifølge kalkulasjonen vil datasentre i 2028 bruke opptil 90 gigawatt energi globalt. Det tilsvarer et årlig energiforbruk på opptil 788 terawattimer, det vil si 5,6 ganger så mye som Norges totale energiforbruk i dag, som nå er på rundt 140 terawattimer.

For å møte det forventede energibehovet er det essensielt å ta flere viktige hensyn. Disse blir skissert i rapporten, som berører de fire fysiske infrastrukturkategoriene – kraft, kjøling, racks og programvare for drift og overvåking. 
I en tid hvor KI fører til større endringer i alle bransjer og redefinerer konkurranseevnen, baner Schneider Electric vei med dette rammeverket for KI-datasentre. I dokumentet introduseres innovative konsepter og beste praksis. Rapporten posisjonerer dermed Schneider Electric som en forløper i utviklingen av datasenterinfrastruktur.

– Ettersom AI fortsetter å utvikle seg, stilles det unike krav til design og drift av datasentre. For å møte disse utfordringene er det viktig å vurdere flere viktige attributter og trender innen strømforbruk på grunn av kunstig intelligens. Disse trendene påvirker både nye og eksisterende datasentre. AI-applikasjoner, spesielt klynger som er knyttet til opptrening av modeller, er svært beregningsintensive og krever store mengder kraft for å drive grafikkprosessorer og spesialiserte KI-akseleratorer. Dette legger en stor belastning på datasenterets kraft- og kjøleinfrastruktur. 

Etter hvert som energikostnadene øker og miljøhensyn vokser, må datasentre fokusere på energieffektiv maskinvare; for eksempel på svært effektive kraft- og kjølesystemer og integrering av nye, fornybare energikilder. Målet er å redusere driftskostnader og karbonavtrykket til datasentrene, sier Pankaj Sharma, konserndirektør i Secure Power Division og Data Center Business hos Schneider Electric.
 

Tilbakemeldinger fra kunder om Schneider Electrics nye veiledning har vært positive:
- KI-markedet vokser raskt fordi denne teknologien gjør bedrifter i stand til å oppnå resultater raskere og betydelig forbedre produktiviteten. KI utgjør den største belastningen i datasenteret. Derfor må KI-datasentre begynne å tenke bevisst og benytte en mer holistisk tilnærming til datasenter-design for å takle utfordringene. Vi ser allerede stor etterspørsel etter AI-beregningsakseleratorer. Men vi må balansere dette med riktig nivå av systemer og lagring for å muliggjøre økningen. Det krever godt utformede programvareplattformer. For å løse dette bør bedrifter se til løsninger som spesialisert maskinlæringsutvikling og data-administrasjonsprogramvare, som gir innsikt i databruk og sørger for datasikkerhet og -pålitelighet før den distribueres. Implementering av ende-til-ende datasenterløsninger prosjektert for å levere bærekraftig databehandling kan hjelpe kundene våre å lykkes med å designe og anvende KI på en ansvarlig måte, sier Evan Sparks, Chief Product Officer for Artificial Intelligence hos Hewlett Packard Enterprise.
 

Utløser det fulle potensialet av KI

Schneider Electric sin «AI-Ready Data Center Guide» utforsker det kritiske skjæringspunktet mellom AI og datasenterinfrastruktur og tar for seg følgende viktige punkter:

•    De fire hoved attributtene og trendene innen KI som ligger til grunn for utfordringer innen fysisk infrastruktur, kraft, kjøling, racks og programvareløsninger.
•    Anbefalinger for å vurdere og løse problemet med det ekstreme strømforbruket per rack som AI-applikasjons-servere representerer.
•    Veiledning for en vellykket overgang fra luftkjøling til væskekjøling, for å støtte den økende termiske designkraften (TDP) til AI-applikasjoner.
•    Foreslått rackdesign tilpasset for en bedre håndtering av AI-servere som krever høy effekt, økt kjølings og datadistribusjon, og et stort antall nettverkskabler.
•    Veiledning om bruk av overvåkingssystemer som datasenterinfrastrukturstyring (DCIM), styringssystemer for elektrisk kraft (EPMS) og bygningsstyringssystemer (BMS) for å skape digitale tvillinger av datasentre, inkludert driftsforhold og forvaltning av eiendeler.
•    Fremtidige perspektiver på nye teknologier og designmetoder for å hjelpe til med å håndtere KI-utviklingen.