{"id":12825,"date":"2023-09-21T14:23:26","date_gmt":"2023-09-21T14:23:26","guid":{"rendered":"https:\/\/network-king.net\/it-community-auf-dem-pruefstand-ki-stellt-rechenzentren-vor-herausforderungen\/"},"modified":"2023-09-21T14:26:50","modified_gmt":"2023-09-21T14:26:50","slug":"it-community-auf-dem-pruefstand-ki-stellt-rechenzentren-vor-herausforderungen","status":"publish","type":"articles","link":"https:\/\/network-king.net\/de\/it-community-auf-dem-pruefstand-ki-stellt-rechenzentren-vor-herausforderungen\/","title":{"rendered":"IT-Community auf dem Pr\u00fcfstand: KI stellt Rechenzentren vor Herausforderungen"},"content":{"rendered":"\n<p>Die H\u00fcrden des KI-Fortschritts: In der rasch wachsenden \u00c4ra der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) sehen sich Rechenzentren mit gro\u00dfen Anforderungen konfrontiert. Sie m\u00fcssen sich anpassen und umgestalten, um den stetig wachsenden Bedarf zu decken. Schneider Electric, ein f\u00fchrendes Unternehmen im Bereich Energiemanagement und Automatisierungssysteme, sch\u00e4tzt, dass KI derzeit eine Energieanforderung von beeindruckenden 4,3 GW verursacht. Diese Zahl soll voraussichtlich mit einer j\u00e4hrlichen Wachstumsrate von 26 % bis 36 % ansteigen. Bis zum Jahr 2028 ergibt das laut dieser Rechnung einen Energiebedarf von 13,5 GW bis 20 GW.<\/p>\n\n\n\n<p>Angesichts dieser enormen Entwicklung hat Schneider Electric ein wegweisendes <a href=\"https:\/\/www.se.com\/ww\/en\/download\/document\/SPD_WP110_EN\/?=1\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Dokument<\/a> erstellt. Es beleuchtet, wie die Merkmale und Trends von KI Herausforderungen f\u00fcr s\u00e4mtliche Aspekte der physischen Infrastruktur von Rechenzentren aufwerfen. Dies schlie\u00dft Stromversorgungssysteme, K\u00fchlung, Server-Racks und Managementsoftware ein. Dar\u00fcber hinaus bietet das Dokument praktische Ratschl\u00e4ge zur Bew\u00e4ltigung dieser H\u00fcrden und wirft einen Blick in die Zukunft, um zu skizzieren, wie das Design von Rechenzentren in den kommenden Jahren aussehen k\u00f6nnte. F\u00fcr die IT-Community ist diese Ressource von unsch\u00e4tzbarem Wert, um sich auf die KI-gesteuerte Zukunft vorzubereiten.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/network-king.net\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/schneider1.jpg\" alt=\"Die Grafik zeigt die Energieanforderungen in Rechenzentren: Im Jahr 2023 ben\u00f6tigt KI 8 % des gesamten Stroms eines Datenzentrums, im Jahr 2028 Sch\u00e4tzung zufolge bereits 15 % bis 20 %.\" class=\"wp-image-12809\" width=\"750\" height=\"189\" srcset=\"https:\/\/network-king.net\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/schneider1.jpg 1500w, https:\/\/network-king.net\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/schneider1-300x76.jpg 300w, https:\/\/network-king.net\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/schneider1-1024x258.jpg 1024w, https:\/\/network-king.net\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/schneider1-768x194.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 750px) 100vw, 750px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Die unaufhaltsame Welle der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) verlangt Rechenzentren einiges ab. Pankaj Sharma, gesch\u00e4ftsf\u00fchrender Vizepr\u00e4sident im Bereich f\u00fcr sichere Energie und Rechenzentren bei Schneider Electric, unterstreicht die speziellen Herausforderungen, die sich im Zuge dieses Fortschritts f\u00fcr das Design und Management von Rechenzentren ergeben. Sharma betont: \u201eKI-Anwendungen, insbesondere im Bereich Schulungscluster, verlangen immense Rechenleistung, die GPUs oder spezialisierte KI-Beschleuniger bereitstellen. Diese Anforderungen setzen unsere Rechenzentren unter erheblichen Druck, besonders in Bezug auf Energie- und K\u00fchlungsinfrastruktur. Angesichts steigender Energiekosten und wachsender Umweltbedenken sollten Rechenzentren vermehrt auf energieeffiziente Hardware setzen. Darunter fallen Hochleistungs-Strom- und K\u00fchlungssysteme sowie erneuerbare Energiequellen, um Betriebskosten zu senken und den \u00f6kologischen Fu\u00dfabdruck zu minimieren.\u201c<\/p>\n\n\n\n<p>Laut dem Leitfaden, den Sharma zitiert, lassen sich die Herausforderungen in der physischen Infrastruktur von Rechenzentren auf vier KI-Merkmale und Trends zur\u00fcckf\u00fchren: KI-Workloads (Schulung und Schlussfolgerung), thermische Designleistung (TDP) von GPUs, Netzwerklatenz sowie die Gr\u00f6\u00dfe von KI-Clustern.<\/p>\n\n\n\n<p>Die KI-Workloads allein bergen eine Reihe von Herausforderungen: (1) Die Implementierung einer 120\/208 V-Verteilung gestaltet sich als unpraktikabel; (2) kleine Stromverteilungsbl\u00f6cke f\u00fchren zu Platzverschwendung; (3) Standard-Rack-Stromverteilungseinheiten (PDUs) von 60\/63 A sind schwer umzusetzen; (4) Lichtb\u00f6gen erh\u00f6hen das Risiko und erschweren die Arbeitsabl\u00e4ufe; (5) ein Mangel an Lastvielfalt steigert das Risiko von ausl\u00f6senden \u00dcberlastschutzschaltern; (6) hohe Rack-Temperaturen bergen Gefahren und erh\u00f6hen das Fehlerpotenzial.<\/p>\n\n\n\n<p>Was die thermische Designleistung betrifft, so ziehen Server-Cluster f\u00fcr KI-Trainings eine Umwandlung von Luftk\u00fchlung auf Fl\u00fcssigk\u00fchlung nach sich. Doch auch in weniger dichten Clustern und bei Berechnungsservern, die auf traditionelle K\u00fchlung setzen, stehen tiefgreifende Herausforderungen bevor. Als Hauptprobleme im Bereich K\u00fchlung benennt der Leitfaden: (1) Luftk\u00fchlung, die f\u00fcr KI-Cluster mit \u00fcber 20 kW pro Rack nicht ausreicht; (2) Mangel an standardisierten Designs und Standortbeschr\u00e4nkungen, die die Einf\u00fchrung von Fl\u00fcssigk\u00fchlung erschweren; (3) Unsicherheit bez\u00fcglich zuk\u00fcnftiger thermischer Designleistungen (TDPs), was das Risiko veralteter K\u00fchlungsdesigns erh\u00f6ht; (4) Unerfahrenheit, die Installation, Betrieb und Wartung erschwert; (5) das gesteigerte Risiko von Lecks bei Fl\u00fcssigk\u00fchlungssystemen sowie (6) begrenzte Optionen f\u00fcr den nachhaltigen Einsatz von Fl\u00fcssigk\u00fchlung.<\/p>\n\n\n\n<p>Bei Server-Racks tauchen vier zentrale Probleme im Kontext von KI-Workloads auf: (1) Standardbreite-Racks, die keinen Raum f\u00fcr Strom- und K\u00fchlungseinrichtungen bieten; (2) Standardtiefe-Racks, die nicht genug Platz f\u00fcr tiefe KI-Server und Verkabelung bieten, (3) Standardh\u00f6he-Racks, die nicht die erforderliche Anzahl von Servern aufnehmen k\u00f6nnen; (4) Standard-Racks, die das Gewicht von KI-Ausr\u00fcstung nicht tragen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<p>Das Nebeneinander von hochdichten, fl\u00fcssigkeitsgek\u00fchlten Clustern und herk\u00f6mmlichen, luftgek\u00fchlten IT-Systemen stellt hohe Anforderungen an fortschrittliche Management-Software. Selbst wenn einige KI-Trainings-Workloads nicht zwingend eine hohe Verf\u00fcgbarkeit erfordern, drohen Ausfallzeiten benachbarter, gesch\u00e4ftskritischer Racks aufgrund von unzureichendem Design und \u00dcberwachung. Zwei zentrale Herausforderungen im Kontext von Managementsoftware und hochdichten KI-Trainings-Workloads sind: (1) die Bew\u00e4ltigung hoher Leistungsdichten und die Anforderungen von KI-Clustern, die Unsicherheiten im Design hervorrufen sowie (2) kleinere Fehlermargen, die betriebliche Risiken in einer dynamischen Umgebung erh\u00f6hen.<\/p>\n\n\n\n<p>Der Leitfaden enth\u00e4lt Richtlinien zur Bew\u00e4ltigung dieser Herausforderungen und pr\u00e4sentiert einige vielversprechende Technologien und Designans\u00e4tze: (1) speziell auf KI optimierte rPDUs (Rack PDU); (2) Durchschnittsspannung f\u00fcr 415\/240 V-Transformatoren; (3) Festk\u00f6rpertransformatoren, (4) Festk\u00f6rperschutzschalter; (5) nachhaltige Dielektrikum-Fluide; (6) ultratiefe IT-Racks sowie (7) erweiterte Interaktion und Optimierung in Verbindung mit Stromnetzen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die H\u00fcrden des KI-Fortschritts: In der rasch wachsenden \u00c4ra der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) sehen sich Rechenzentren mit gro\u00dfen Anforderungen konfrontiert. 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