Schneider Electric først ut med nytt rammeverk for å optimalisere KI- datasentre

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.

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.

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.