{"id":12822,"date":"2023-09-20T19:13:59","date_gmt":"2023-09-20T19:13:59","guid":{"rendered":"https:\/\/network-king.net\/retos-de-los-centros-de-datos-ante-el-avance-de-la-ia\/"},"modified":"2023-09-20T19:15:15","modified_gmt":"2023-09-20T19:15:15","slug":"retos-de-los-centros-de-datos-ante-el-avance-de-la-ia","status":"publish","type":"articles","link":"https:\/\/network-king.net\/es\/retos-de-los-centros-de-datos-ante-el-avance-de-la-ia\/","title":{"rendered":"Retos de los centros de datos ante el avance de la IA"},"content":{"rendered":"\n

El extraordinario crecimiento del uso de la Inteligencia Artificial (IA) en diversos sectores de actividad est\u00e1 planteando retos y exigiendo cambios en el dise\u00f1o y el funcionamiento de los centros de datos para que puedan satisfacer una demanda cada vez mayor. Una estimaci\u00f3n de Schneider Electric<\/a>, empresa que opera en el campo de la gesti\u00f3n y automatizaci\u00f3n de sistemas energ\u00e9ticos, se\u00f1ala que la IA representa actualmente 4,3 GW de demanda energ\u00e9tica, cifra que se espera que crezca a una tasa anual compuesta del 26% al 36%, resultando en un total de entre 13,5 GW y 20 GW para 2028.<\/p>\n\n\n\n

Con este tel\u00f3n de fondo, Schneider Electric ha elaborado un documento<\/a> en el que explica c\u00f3mo los atributos y tendencias de la IA pueden crear retos para todos los elementos de la infraestructura f\u00edsica de los centros de datos, incluidos los sistemas de alimentaci\u00f3n, refrigeraci\u00f3n, racks y software de gesti\u00f3n. Tambi\u00e9n ofrece orientaci\u00f3n sobre c\u00f3mo abordar estos retos y presenta una visi\u00f3n de lo que nos espera en t\u00e9rminos de dise\u00f1o de centros de datos.<\/p>\n\n\n

\n
\"Visi\u00f3n<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

\u00abCon el avance de la IA, est\u00e1n surgiendo requisitos espec\u00edficos en el dise\u00f1o y la gesti\u00f3n de los centros de datos. Para hacer frente a los retos, es importante tener en cuenta diversos atributos y tendencias de las cargas de trabajo de IA que afectan tanto a los centros de datos nuevos como a los ya existentes\u00bb, afirma Pankaj Sharma, vicepresidente ejecutivo del negocio de energ\u00eda segura y centros de datos de Schneider Electric. \u00abLas aplicaciones de IA, especialmente los cl\u00fasteres de entrenamiento, son muy exigentes en cuanto a la potencia de procesamiento proporcionada por las GPU o los aceleradores de IA especializados. Esto ejerce una presi\u00f3n significativa sobre la infraestructura de energ\u00eda y refrigeraci\u00f3n de los centros de datos. Y con el aumento de los costes energ\u00e9ticos y la preocupaci\u00f3n por el medioambiente, los centros de datos necesitan adoptar hardware energ\u00e9ticamente eficiente, como sistemas de alimentaci\u00f3n y refrigeraci\u00f3n de alta eficiencia, y fuentes de energ\u00eda renovables para ayudar a reducir los costes operativos y su huella de carbono\u00bb, a\u00f1ade.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan la gu\u00eda, hay cuatro atributos y tendencias de la IA que subyacen a los retos de la infraestructura f\u00edsica de los centros de datos: las cargas de trabajo de la IA (formaci\u00f3n e inferencia), la potencia de dise\u00f1o t\u00e9rmico (TDP) de la GPU, la latencia de la red y el tama\u00f1o de los cl\u00fasteres de IA.<\/p>\n\n\n\n

Los retos que plantean las cargas de trabajo de IA son: (1) distribuci\u00f3n de 120\/208 V poco pr\u00e1ctica de desplegar; (2) peque\u00f1os bloques de distribuci\u00f3n de energ\u00eda que desperdician espacio; (3) PDU (unidades de distribuci\u00f3n de energ\u00eda) de rack est\u00e1ndar de 60\/63 A poco pr\u00e1cticas de desplegar; (4) mayores riesgos generados por la formaci\u00f3n de arcos el\u00e9ctricos que complican las pr\u00e1cticas de trabajo; (5) falta de diversidad de carga que aumenta el riesgo de disparo de los disyuntores aguas arriba; y (6) altas temperaturas de rack que aumentan el riesgo de fallos y otros peligros.<\/p>\n\n\n\n

En cuanto a la refrigeraci\u00f3n, la densificaci\u00f3n de los cl\u00fasteres de servidores para la formaci\u00f3n en IA est\u00e1 forzando la migraci\u00f3n de la refrigeraci\u00f3n por aire a la refrigeraci\u00f3n l\u00edquida. Adem\u00e1s, aunque los cl\u00fasteres menos densos y los servidores de inferencia siguen utilizando m\u00e9todos de refrigeraci\u00f3n de centros de datos m\u00e1s convencionales, el estudio enumera los principales retos de refrigeraci\u00f3n que deben abordarse: (1) refrigeraci\u00f3n por aire inadecuada para cl\u00fasteres de IA por encima de 20 kW\/rack; (2) falta de dise\u00f1os estandarizados y limitaciones del emplazamiento que complican la adopci\u00f3n de la refrigeraci\u00f3n l\u00edquida; (3) TDP futuros desconocidos que aumentan el riesgo de obsolescencia del dise\u00f1o de refrigeraci\u00f3n; (4) inexperiencia que complica los procesos de instalaci\u00f3n, operaci\u00f3n y mantenimiento; (5) refrigeraci\u00f3n l\u00edquida que aumenta el riesgo de fugas en el rack; y (6) opciones de fluidos limitadas para su uso en refrigeraci\u00f3n l\u00edquida de forma sostenible.<\/p>\n\n\n\n

En el caso de los bastidores, hay cuatro retos principales generados por las cargas de trabajo de IA: (1) bastidores de anchura est\u00e1ndar que no tienen espacio para equipos de alimentaci\u00f3n y refrigeraci\u00f3n; (2) bastidores de profundidad est\u00e1ndar que no tienen espacio para servidores de IA profundos y cableado; (3) bastidores de altura est\u00e1ndar que no tienen espacio para el n\u00famero necesario de servidores; y (4) bastidores est\u00e1ndar que no pueden soportar el peso de los equipos de IA.<\/p>\n\n\n\n

Mantener cl\u00fasteres de alta densidad refrigerados por l\u00edquido junto a sistemas inform\u00e1ticos tradicionales refrigerados por aire hace que ciertas herramientas de software de gesti\u00f3n sean m\u00e1s cr\u00edticas. Adem\u00e1s, aunque algunas cargas de trabajo de formaci\u00f3n de IA no requieran alta disponibilidad, un dise\u00f1o y una supervisi\u00f3n inadecuados pueden provocar la inactividad de bastidores adyacentes cr\u00edticos para la empresa. Los dos principales retos relacionados con el software de gesti\u00f3n en el contexto de las cargas de trabajo de formaci\u00f3n de IA de alta densidad son: (1) las altas densidades de potencia y la demanda de cl\u00fasteres de IA que generan incertidumbres de dise\u00f1o; (2) los m\u00e1rgenes de error m\u00e1s peque\u00f1os que aumentan los riesgos operativos en un entorno din\u00e1mico.<\/p>\n\n\n\n

En la gu\u00eda se presentan directrices para ayudar a abordar cada uno de estos retos. Adem\u00e1s, algunas tecnolog\u00edas y enfoques de dise\u00f1o futuros tambi\u00e9n deber\u00edan ayudar en este empe\u00f1o: (1) rPDU (PDU de rack) optimizadas para IA; (2) tensi\u00f3n media para transformadores de 415\/240 V; (3) transformadores de estado s\u00f3lido; (4) disyuntores de estado s\u00f3lido; (5) fluidos diel\u00e9ctricos sostenibles; (6) racks inform\u00e1ticos ultraprofundos; y (7) mayor interacci\u00f3n\/optimizaci\u00f3n con las redes.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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