A rápida adoção de tecnologias de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) impulsionou uma expansão sem precedentes do data center. Esse crescimento exige grandes quantidades de energia, apresentando desafios e oportunidades para alcançar a eficiência ideal da infraestrutura.

O tamanho e a complexidade crescentes dos modelos de IA exigem avanços no design do data center e nas melhores práticas operacionais. Desenvolver uma compreensão diferenciada de implicações mais amplas (por exemplo, consumo de energia, projeto de infraestrutura e sustentabilidade) é agora mais crucial do que nunca para navegar com sucesso na convergência dinâmica de energia e dados.

Esse artigo explora as considerações multifacetadas associadas ao crescimento do data center. Ao fazer isso, o artigo procura fornecer uma visão geral dos data centers emergentes de próxima geração. Ao discutir esses temas centrais, este trabalho equipa os leitores com uma compreensão abrangente do cenário de expansão do data center em evolução.

Transformação do setor energético

Para suportar as crescentes demandas de energia dos data centers – e garantir o fornecimento de energia confiável, eficiente e sustentável – o setor de energia deve se adaptar. Essa transformação abrange três áreas principais: atualização de redes elétricas com sistemas de controle avançados, integração de fontes de energia renováveis e desenvolvimento de tecnologias de rede inteligente para criar uma rede elétrica mais inteligente e responsiva:

Modernizando a rede

Sistemas desatualizados: Muitas partes da rede elétrica foram construídas em meados do século 20 e não estão equipadas para lidar com as complexidades das demandas de energia modernas e integração de energia renovável.

Atualizações essenciais: Aprimorar a rede com sensores avançados, sistemas de controle e soluções de armazenamento de energia ajudará a fornecer um fornecimento de energia confiável e eficiente.

Tecnologias inovadoras: Para aumentar a capacidade de transmissão, a indústria está investindo em Tecnologias de Aprimoramento da Rede (GETs), como classificação dinâmica de linha, usinas virtuais e armazenamento de energia em larga escala.

Implementação de tecnologias de rede inteligente

Distribuição de energia adaptável: as redes inteligentes ajustam dinamicamente a distribuição de energia para atender às diferentes demandas de energia. Essa abordagem é adequada para atender às demandas de energia variáveis dos data centers de IA modernos, reduzindo o desperdício de energia das cargas de trabalho de IA.

Programas de resposta à demanda: os data centers podem participar de programas que ajustam o uso de energia durante os horários de pico para ajudar a equilibrar a rede e potencialmente reduzir os custos de energia.

Confiabilidade aprimorada: recursos avançados de monitoramento e manutenção preditiva baseados em IA podem evitar interrupções e garantir a estabilidade da fonte de alimentação em todo o ecossistema.

Incorporando novas fontes de geração de energia

Energias renováveis e os desafios geográficos: As instalações de energia renovável requerem recursos naturais abundantes, exigindo um planejamento cuidadoso em torno da localização e da infraestrutura de transmissão adequada.

Fila de transmissão: Existe uma estimativa de 2,6+ terawatts de capacidade de geração de energia aguardando aprovação de interconexão de transmissão, com um tempo esperado de espera e construção de quatro a cinco anos.

Nova geração: Para atender aos requisitos sob demanda de energia consistente e confiável, os fornecedores de data center de IA estão implementando geração de energia no local e instalações avançadas de armazenamento de energia. Eles também estão aprimorando as interconexões com fontes de energia renováveis em escala de utilidade pública por meio da rede. Além das fontes de energia tradicionais, a indústria está investindo em energia geotérmica, nuclear avançada, hidrogênio limpo e armazenamento de energia de longa duração. Os fornecedores de data center de IA estão colaborando com o setor de energia em novos modelos de negócios, incluindo a colocation de data centers com locais de geração nuclear existentes.

Observe que, à medida que a indústria avança em interesses comuns na energia nuclear, provavelmente veremos reatores variando em tamanho e produção, com cada reator capaz de alimentar o equivalente a assentamentos menores, municípios maiores e cidades, conforme necessário:

Desafios de infraestrutura

A indústria deve repensar as abordagens atuais para questões centrais, incluindo desafios em largura de banda, latência, energia e resfriamento. Para ilustrar o impacto significativo dos desafios de infraestrutura no desempenho da rede, considere que a Meta relata que uma média de 33% do tempo de processamento de IA é gasto aguardando respostas da rede. Ao tomar medidas em direção a soluções holísticas e inovadoras, esses atrasos podem ser reduzidos ou evitados, minimizando ou eliminando tempos limite que não apenas afetam negativamente o atendimento ao cliente, mas aumentam os custos operacionais e dificultam a escalabilidade eficiente.

Evolução da infraestrutura de dados

O rápido crescimento da complexidade do modelo de IA e as crescentes demandas de energia associadas sobrecarregam continuamente os recursos globais de infraestrutura de dados. Além disso, esse crescimento mudou fundamentalmente os padrões de tráfego do data center, levando a uma mudança do tráfego norte-sul tradicional para uma extensa comunicação leste-oeste dentro dos data centers.

Data centers de última geração

A intensificação do debate entre arquiteturas distribuídas e centralizadas decorre das demandas concorrentes de escala e latência. Embora os data centers centralizados ofereçam economias de escala para computação e fornecimento de energia, os requisitos de latência de IA, sem dúvida, empurram as cargas de trabalho para a computação de borda e arquiteturas distribuídas – uma mudança que apresenta mais desafios de energia, pois os nodos de Edge devem equilibrar os benefícios do processamento de dados mais perto da fonte com possíveis perdas de eficiência energética de operações de menor escala (ou seja, A instalação de data centers menores para processar dados próximos à fonte traz a desvantagem da eficiência energética reduzida em comparação com instalações maiores).

Os modelos híbridos podem oferecer uma solução. Ao otimizar o uso e o desempenho de energia e usar soluções avançadas de rede e alocação dinâmica de recursos para ajustar o consumo de energia com base nos padrões de tráfego e distribuição de carga de trabalho, os modelos híbridos podem ajudar a impulsionar a eficiência energética e de dados na expansão contínua dos data centers.

Conclusão

À medida que a demanda global por acesso a modelos de IA de alto desempenho acelera, a convergência necessária de energia e dados continuará a impulsionar a inovação em três áreas principais: infraestrutura sustentável, sistemas integrados de dados de energia e hardware eficiente. O crescente apetite por acesso a sistemas avançados de IA afetará a geração, distribuição e consumo de energia, exigindo uma transformação global da infraestrutura de energia que incluirá uma melhor modernização da rede e a integração de diversas fontes renováveis.

Simultaneamente, as atualizações de data center necessárias para acompanhar os requisitos avançados de processamento e as demandas extremas de largura de banda ditarão mais inovação dentro do data center. No momento, a indústria enfrenta uma oportunidade única de liderar os mercados na criação de um futuro digital sustentável e com maior eficiência energética.

Seán Adam, vice-presidente de estratégia de mercado e inovação da AFL, também contribuiu para esse artigo.

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