Schneider Electric presenta una guía pionera en la industria de los centros de datos que aborda los nuevos retos de diseño de infraestructura física para estas instalaciones, con el fin de respaldar la transición hacia cargas de trabajo impulsadas por Inteligencia Artificial (IA). Con este documento, la compañía establece el estándar para el diseño de centros de datos optimizados para IA.  

Bajo el título "The AI Disruption: Challenges and Guidance for Data Center Design”, esta guía proporciona al sector conocimientos y actúa como un plan integral para las organizaciones que buscan aprovechar al máximo la IA dentro de sus centros de datos, incluyendo una perspectiva anticipada de las tecnologías emergentes que, en el futuro, respaldarán los clústeres IA de alta densidad.  

La disrupción provocada por la Inteligencia Artificial ha provocado cambios y desafíos significativos en el diseño y la operación de los centros de datos. A medida que estas aplicaciones se han popularizado y han impactado a más sectores, desde la salud y las finanzas, hasta la producción, el transporte o el entretenimiento, la demanda de procesamiento también se ha incrementado. Los centros de datos deben adaptarse para responder de forma efectiva a las cambiantes necesidades energéticas de las aplicaciones IA. 

Abriendo el camino hacia el diseño de centros de datos del futuro 

Está previsto que las cargas de trabajo IA crezcan a una tasa de crecimiento compuesto anual (CAGR) del 26% al 36% para 2028, lo que implicará un incremento en la demanda de energía de los centros de datos nuevos y existentes. Para atender esta demanda es necesario tener en cuenta las consideraciones clave detalladas en la guía de Schneider Electric, que aborda las cuatro categorías de infraestructura física: energía, refrigeración, racks y herramientas de software

En una era en la que la Inteligencia Artificial está remodelando industrias y redefiniendo la competitividad, la guía de Schneider Electric facilita que las empresas puedan diseñar centros de datos que no solo sean capaces de respaldar la IA, sino que estén completamente optimizados para esta tecnología. Así, el documento presenta conceptos innovadores y mejores prácticas.

“El avance de la IA plantea demandas únicas en el diseño y la gestión de los centros de datos. Para hacer frente a estos retos, es importante tener en cuenta varias propiedades y tendencias clave de las cargas de trabajo IA que afectan tanto a los centros de datos nuevos como a los ya existentes,” afirma Pankaj Sharma, vicepresidente ejecutivo de la división Secure Power y Data Center Business de Schneider Electric. “Las aplicaciones IA, especialmente los clústeres de entrenamiento, son altamente intensivas en computación y requieren una gran cantidad de potencia de procesamiento de los GPUs o aceleradores especializados en IA. Esto ejerce una presión importante sobre la infraestructura de alimentación y refrigeración de los centros de datos. Y, a medida que los costes energéticos y la preocupación por el medioambiente crecen, estas instalaciones deben centrarse en el hardware eficiente energéticamente, como los sistemas de alimentación y refrigeración de alta eficiencia y las fuentes de energía renovables, para ayudar a reducir los costes operativos y la huella de carbono”. 

“El mercado de la Inteligencia Artificial está creciendo rápidamente y creemos que esta se convertirá en una tecnología fundamental para las empresas, permitiéndoles desbloquear resultados de forma más rápida y mejorar significativamente la productividad,” dice Evan Sparks, director de producto de Inteligencia Artificial en Hewlett Packard Enterprise. “A medida que la Inteligencia Artificial se convierte en una carga de trabajo dominante en el centro de datos, las organizaciones deben empezar a pensar proactivamente en un diseño integral que les permita resolver sus problemas de IA. Ya estamos viendo una gran demanda de aceleradores de cómputo para IA, pero equilibrarlo con un nivel adecuado de infraestructura y almacenamiento y permitir esta escala requiere plataformas de software bien diseñadas. Para abordarlo las empresas deben buscar soluciones como el desarrollo de software especializado en machine learning y gestión de datos, que proporcionen visibilidad sobre el uso de estos y que garanticen su seguridad y fiabilidad antes de su implementación. Junto con el despliegue de soluciones de centros de datos de extremo a extremo pensadas para ofrecer un cómputo sostenible, podemos facilitar que nuestros clientes diseñen e implementen con éxito la IA y lo hagan de forma responsable”. 

Desbloqueando el potencial completo de la IA 

La guía "The AI Disruption: Challenges and Guidance for Data Center Design” de Schneider Electric explora las intersecciones críticas de IA e infraestructura del centro de datos, abordando consideraciones clave como: 

  • Orientación sobre las características clave de la IA que sustentan los retos de la infraestructura física en lo que se refiere a alimentación, refrigeración, racks y gestión de software. 
  • Recomendaciones para evaluar y respaldar las extremas densidades de potencia de rack de los servidores de entrenamiento IA. 
  • Guía para lograr una transición exitosa de la refrigeración por aire a la refrigeración líquida para dar respaldo a la creciente potencia de diseño térmico (TDP) de las cargas de trabajo de IA. 
  • Especificaciones de rack propuestas para acomodar mejor los servidores de IA que requieren una alta potencia, colectores y tuberías de refrigeración y un gran número de cables de red. 
  • Orientación sobre el uso de sistemas de gestión de la infraestructura del centro de datos (DCIM), sistemas de gestión de energía eléctrica (EPMS) y sistemas de gestión de edificios (BMS) para para crear gemelos digitales del centro de datos, las operaciones y la gestión de activos. 
  • Perspectivas futuras de tecnologías emergentes y enfoques de diseño para ayudar a las empresas a abordar la evolución de la IA. 


icone-de-courrier-electronique-rouge (1).png

Reciba las últimas noticias sobre la industria Data Center directamente en su bandeja de entrada