Las nuevas demandas de la IA: rediseñar los centros de datos para un futuro más inteligente

Alex Brew, director regional de Europa del Norte,  Vertiv

Los centros de datos deben ser diseñados con una visión hacia la expansión futura y la flexibilidad

El auge de la inteligencia artificial (IA), impulsada por la IA generativa (GenAI), está remodelando el panorama de los centros de datos, llevándolos a un nuevo territorio que exige más que simples actualizaciones incrementales.

Según la firma de análisis Gartner, se espera que el gasto en sistemas de centros de datos crezca un 24 % en 2024 debido, en gran parte, al aumento de la planificación para la GenAI. A medida que la IA se convierte en una parte integral de las operaciones empresariales, los centros de datos deben evolucionar desde sus diseños tradicionales para adaptarse a los requisitos únicos de esta tecnología. El desafío ahora es repensar el diseño y la operación de la infraestructura desde cero, preparando los centros de datos para manejar las cargas de trabajo de la IA actuales y los rápidos avances del mañana.

 

El cambio de la infraestructura tradicional a la optimizada para IA

Los centros de datos tradicionales fueron diseñados pensando en la computación de propósito general. Su infraestructura suele estar construida alrededor de servidores, almacenamiento y componentes de redes estándar que funcionan bien para cargas de trabajo convencionales. Sin embargo, la IA requiere algo completamente diferente. La intensidad computacional de los modelos de IA, especialmente aquellos utilizados en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, exige una nueva generación de entornos de computación de alto rendimiento (HPC, por sus siglas en inglés) que puedan soportar capacidades masivas de procesamiento paralelo.

Para habilitar la IA, los proveedores de TI están evolucionando su enfoque hacia el hardware. Esto incluye la integración de unidades de procesamiento gráfico (GPU), unidades de procesamiento tensorial (TPU) y otros aceleradores especializados diseñados para las cargas de trabajo de la IA.

Pero no se trata solo de agregar máquinas más poderosas; es necesario reestructurar todo el centro de datos para permitir que estos sistemas funcionen a su máximo potencial. Esto implica re-evaluar todo, desde la densidad de los racks hasta la disposición del cableado, el medio de refrigeración y la distribución de energía para un rendimiento y eficiencia óptimos.

 

Redefinir las estrategias de refrigeración para las cargas de trabajo de IA

Uno de los desafíos más inmediatos que presenta la IA es el aumento significativo en la emisión de calor. Los racks de alta densidad llenos de GPUs y otros aceleradores pueden generar mucho más calor que los racks tradicionales de servidores, lo que requiere una reconsideración completa de las estrategias de refrigeración.

Aunque los métodos tradicionales de refrigeración por aire son necesarios, pueden ser insuficientes para las cargas de trabajo de IA. Esto está llevando a los centros de datos a explorar soluciones avanzadas como la refrigeración líquida, que puede manejar cargas térmicas más altas de manera más eficiente y trabajar junto con la refrigeración por aire. Según la firma de análisis de la industria Dell’Oro Group, el mercado de la refrigeración líquida podría crecer a más de $15 mil millones en los próximos cinco años.

La refrigeración líquida, ya sea a través de enfriamiento directo al chip o enfriamiento por inmersión, ofrece una solución prometedora al transferir el calor de manera más eficiente desde el hardware. Esto no solo permite que los centros de datos mantengan densidades más altas, sino que también reduce la energía total requerida para la refrigeración. Además, estos sistemas a menudo se pueden integrar con estrategias de reutilización de calor, donde el exceso de calor se captura y se reutiliza para otras aplicaciones, mejorando la eficiencia energética general y la sostenibilidad.

La adopción de estas tecnologías de refrigeración representa un cambio significativo en cómo se diseñan y operan los centros de datos. Requiere no solo nuevos equipos, sino también un cambio de mentalidad, ya que los operadores de TI deben considerar ahora las implicaciones térmicas de los despliegues de IA desde el principio.

Este cambio exige una colaboración estrecha entre diseñadores de centros de datos, fabricantes de hardware y proveedores de soluciones de IA para garantizar que todos los aspectos de la infraestructura estén alineados para un rendimiento óptimo.

 

Potenciando la revolución de la IA: gestionando las demandas de energía

Las cargas de trabajo de IA son bien conocidas por su alto consumo energético. El poder computacional necesario para entrenar modelos de aprendizaje profundo o ejecutar simulaciones complejas fácilmente puede exceder la disponibilidad de energía de los centros de datos tradicionales. Esto ha provocado un aumento en la demanda de hardware más eficiente en términos de energía y soluciones de gestión energética que puedan controlar los costos y el impacto ambiental.

Un enfoque para gestionar estas demandas es el uso de la IA misma para optimizar el consumo de energía. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden emplearse para gestionar dinámicamente el consumo de energía y ajustar la refrigeración y distribución de energía en tiempo real para adaptarse a las necesidades de la carga de trabajo. Esto puede generar ahorros significativos en los costos de energía y minimizar la huella de carbono general del centro de datos.

Además, la integración de fuentes de energía renovables, como la solar o la eólica, se está volviendo cada vez más importante. A medida que las empresas y los reguladores impulsan operaciones más ecológicas, los centros de datos que puedan aprovechar energías alternativas estarán mejor posicionados para cumplir con estas expectativas. El desafío aquí radica en equilibrar la naturaleza intermitente de las fuentes renovables con la alta demanda de las cargas de trabajo de IA, un problema que puede resolverse con soluciones innovadoras en almacenamiento de energía y gestión de redes para proporcionar interacción con la red y servicios de balanceo.

 

Centros de datos listos para el futuro

A medida que la tecnología de IA sigue evolucionando, los centros de datos deben ser diseñados con una visión hacia la expansión futura y la flexibilidad. Las soluciones más avanzadas de hoy pueden convertirse en cuellos de botella mañana, por lo que es crucial construir con la escalabilidad en mente. Esto significa invertir en diseños escalables que puedan ser fácilmente actualizados o ampliados a medida que surjan nuevas tecnologías.

Un enfoque prometedor es el uso de centros de datos modulares prefabricados, que pueden ser desplegados rápidamente y configurados para satisfacer necesidades específicas. Estas unidades pueden añadirse o reconfigurarse según sea necesario, lo que permite a los operadores aumentar su capacidad según la demanda. Esta flexibilidad es especialmente valiosa para apoyar aplicaciones de IA, que pueden variar ampliamente en sus requisitos dependiendo del caso de uso.

Los centros de datos también deben ser adaptables, no solo en términos de capacidad, sino también en su capacidad para soportar una amplia gama de cargas de trabajo de IA. Esto podría significar incorporar una combinación de clusters de HPC, recursos de computación en el borde (Edge computing) e integración con la nube para manejar diferentes aspectos de la cadena de trabajo de la IA, desde la ingesta y el preprocesamiento de datos hasta el entrenamiento de modelos y la inferencia.

 

Un enfoque integral para los centros de datos listos para IA

En última instancia, transformar los centros de datos para la era de la IA no se trata solo de actualizar componentes individuales, sino de adoptar un enfoque holístico que repiense todo el ecosistema. Esto incluye la colaboración entre múltiples partes interesadas, desde fabricantes de hardware y desarrolladores de software hasta operadores de centros de datos y proveedores de energía.

Clave para esta transformación es la disposición a adoptar nuevas tecnologías y metodologías, y hacerlo con una visión hacia la sostenibilidad y la eficiencia. El rápido ritmo de desarrollo de la IA significa que los centros de datos deben ser ágiles y previsores, listos para adaptarse a medida que surjan nuevos desafíos y oportunidades.

Al final, los centros de datos que tengan éxito en la era de la IA serán aquellos que estén construidos con una comprensión clara de las demandas únicas de la IA, combinadas con un compromiso con la innovación y la sostenibilidad. Al rediseñar la infraestructura para respaldar la próxima generación de aplicaciones inteligentes, no solo cubrirán las necesidades del presente, sino que también sentarán las bases para las tecnologías inteligentes del futuro.