Поскольку сообщества во всем мире все чаще выступают против высокого потребления энергии и воды в центрах обработки данных, Nvidia недавно объявила, что ее эталонный дизайн центра обработки данных нового поколения с жидкостным охлаждением для архитектуры Rubin может значительно снизить потребление воды и повысить общую энергоэффективность при работе при более высоких температурах. Компания надеется отреагировать на общественное давление, связанное с экологическими издержками центров обработки данных искусственного интеллекта, но также было отмечено, что этот план не затрагивает более широкие противоречия, такие как выбор места, масштаб строительства и огромные требования к электроэнергии.

NVIDIA заявила в своем официальном блоге, что этот эталонный дизайн центра обработки данных с жидкостным охлаждением «почти устраняет зависимость от воды в процессе охлаждения, сохраняя при этом высокую выходную вычислительную мощность», и описала его как модельное решение, которое стоит принять, когда будущие поставщики облачных услуг будут создавать объекты искусственного интеллекта поколения Rubin. Тем не менее, технологические СМИ отметили, что Nvidia не упомянула в своем блоге разницу в стоимости строительства между решениями с жидкостным охлаждением и традиционными центрами обработки данных с воздушным охлаждением, а также не уточнила экономическую целесообразность этой конструкции при фактическом развертывании.

В отличие от традиционных решений воздушного охлаждения, которым необходимо поддерживать более низкую температуру в компьютерном помещении, идея NVIDIA состоит в том, чтобы позволить серверам работать при более высоких температурах, а затем использовать высокоэффективную систему циркуляции жидкостного охлаждения для концентрирования тепла. По словам компании, такая конструкция позволяет AI-серверу стабильно работать при температуре до 45 градусов Цельсия (около 113 градусов по Фаренгейту), аналогично недавнему заявлению Amazon о том, что она оптимизирует центры обработки данных с воздушным охлаждением с более высокими пределами рассеивания тепла. Ожидается, что за счет увеличения допустимого диапазона температур операторы снизят зависимость от внешних источников холода в разные сезоны и климатические условия.

В Nvidia заявили, что в этом решении тепло, выделяемое сервером, напрямую улавливается компонентом жидкостного охлаждения и передается радиатору через замкнутый контур с более высокой температурой. Поскольку контур охлаждения работает при более высоких температурах, градирня или сухой охладитель могут отводить тепло в окружающую среду большую часть времени в течение года, не полагаясь на большое количество испаряющейся воды, что делает систему менее чувствительной к температуре окружающего воздуха. В компании подчеркивают, что такая архитектура обеспечивает большую инженерную гибкость для дата-центров, расположенных в разных климатических зонах.

Что касается конкретных данных о потреблении воды, Джош Паркер, руководитель отдела устойчивого развития Nvidia, сказал, что эталонная конструкция может снизить потребление воды примерно с 0,6 галлона на киловатт-час вычислительной нагрузки в традиционных системах градирен почти до нуля, достигая снижения потребления воды примерно до 95%. Другими словами, при сохранении той же вычислительной мощности потребность в пресной воде, потребляемой центрами обработки данных для охлаждения, будет значительно снижена, что позволит освободить пространство для объектов в районах с дефицитом воды.

Несмотря на это, отраслевые и экологические обозреватели отметили, что заявление Nvidia больше сосредоточено на совершенствовании технологий охлаждения и не дает существенных ответов на некоторые основные проблемы, которые больше всего беспокоят внешний мир, такие как углеродный след сверхкрупномасштабных центров обработки данных искусственного интеллекта в процессе строительства, огромное энергопотребление, необходимое для долгосрочных операций, а также давление на местные электросети и землепользование. Они подчеркнули, что даже если количество воды, используемой в процессе охлаждения, будет близко к нулю, пока спрос на вычислительную мощность будет продолжать быстро расти, общее использование энергии и ресурсов будет оставаться на чрезвычайно высоком уровне.

В отчете также упоминается, что в блоге Nvidia не объясняется инвестиционный разрыв в затратах на строительство и модификацию центра обработки данных, использующего эталонную конструкцию с жидкостным охлаждением, по сравнению с объектом, использующим менее эффективную систему воздушного охлаждения. Это означает, что для многих поставщиков облачных услуг и операторов хостинга вопрос о том, переходить ли на архитектуру жидкостного охлаждения, пропагандируемую NVIDIA в больших масштабах, является не только выбором технологии, но и игрой между фондами и циклами возврата. Некоторые аналитики полагают, что только под общим давлением цен на энергоносители, норм по выбросам и ограничений на водные ресурсы могут быть более широко реализованы такие высокозатратные и эффективные решения.

Поскольку масштаб моделей искусственного интеллекта и спрос на логические выводы и обучение продолжают расти, поставщики микросхем и систем, такие как NVIDIA, пытаются повлиять на эволюцию будущих форм центров обработки данных с помощью эталонных проектов и интегрированных решений. Эта архитектура центра обработки данных с высокотемпературным жидкостным охлаждением в качестве ядра описывается компанией как «путь перехода» для поставщиков облачных услуг к кластерам графических процессоров поколения Rubin, призванный позволить им выполнять более интенсивные вычислительные задачи, используя при этом меньше воды для поддержки операций инфраструктуры. Однако в более широких социальных и политических дискуссиях требования, касающиеся прозрачности, участия сообщества, ограничения потребления электроэнергии и оценки воздействия на окружающую среду при выборе местоположения центра обработки данных ИИ, все еще далеки от существенного смягчения предложения единого технического решения.