AIの世界における「Building to Suit in an AI World」シリーズを続けるにあたり、AIの展開が従来のクラウドやエンタープライズ展開よりもいかに高密度で、データセンター設計に大きな変化をもたらしているかを探ってみよう。AIが普及する前の2011年から2020年の間に平均ラック密度 2.4kWから8.4kWに増加しました。現世代のNVIDIA GPUアーキテクチャであるBlackwellは、ラックあたり120kWを想定して設計されています。 ラックあたり120kWから ラックあたり41kW 一世代前（Hopper）ではラックあたり41kWだった。3月には、NVIDIAのジェンセン・フアン最高経営責任者（CEO）が、2027年末までに600kWのラックを実現するロードマップを発表した。
AIモデルのトレーニングに使用されるGPUは、従来のワークロードに使用されるCPUよりもはるかに消費電力が高いため、AIの導入は非常に高密度になっている。プロセッサーを近くに配置することで、より大きなクラスターサイズが可能になり、クラスターサイズを大きくすることで、より強力なモデルが可能になる。(詳細は ロケーションに合わせた構築.)
このような密度では、AIの導入は空冷では処理しきれないほどの熱を発生させるため、液冷が必要となる。同時に、現在AIをサポートしているデータセンターのほとんどは、従来のワークロードもサポートしており、これらのワークロードは密度がはるかに低く、空冷で効果的に冷却できる。そのため、データセンターは空冷と液冷の両方をサポートできる必要がある。AIの開発と導入は非常に初期段階にあり、今後多くのイノベーションが起こることを考えると、密度は上昇し続ける可能性が高い。データセンターは現在の密度をサポートし、将来の密度にも柔軟に対応できる必要がある。
密度要件に合わせた建築
AIデータセンターは設計が異なるだけでなく、運用も異なる。 AI対応データセンター・ソリューションの提供は、テクノロジー、実装、そして日々の実行が重要です。当社が提供するAI対応データセンター製品 創意工夫また、業界をリードするSOP、MOP、EOPにより、クラス最高の体験をお約束します。最高マーケティング・製品責任者として フィリップ・マランジェラ で説明されている。 一品 AI時代にデータセンターのインフラを適応させることについて、「空冷から液冷への移行に伴い、AI/HPC展開のための安全、安心、持続可能な環境を確保するため、運用手順、トレーニング、準備態勢も完全に再構成しました。
最新のデータセンターでは、高密度のAIワークロードと低密度の従来型ワークロードの両方をサポートする必要があります。 Ingenuityは、10kWから500kWを超えるラック密度を柔軟にサポートします。GPU、CPU、ストレージ、ネットワークのさまざまな電力密度と冷却要件に対応するIngenuityは、同じデータセンター内で、AI専用ワークロードだけでなく、混合ワークロードもサポートします。私たちは、同じデータホール内でさまざまなIT負荷のバランスをとる柔軟性を備えており、内蔵のサーマルストレージを活用して継続的な冷却機能を実現しています。
今日のAIワークロードをサポートするために構築されたデータセンターは、将来のAIワークロードもサポートできる柔軟性が必要です。NVIDIA DGX認定パートナーとして、私たちはチップメーカーと緊密に協力し、将来世代のAIチップの電力と冷却要件をサポートする技術的ソリューションを確保しています。回路のバックプレーンのように、当社のAI対応データセンターは、AI導入を実行するための基盤として機能します。この設計は、さまざまな冷却技術をサポートする柔軟性を備えており、AIアーキテクチャの進化に合わせて、コスト効率の高い方法で将来の集積度をサポートできるよう適応可能です。
データセンターは、電力需要が増大しても持続可能でなければならない。AIには課題と機会の両方がある。課題には、AIやHPCにより高い電力密度が必要とされる技術的要件が含まれ、機会には、AI技術の急速な成長と採用が含まれます。私たちは、これらの課題と機会に取り組む一方で、以下の持続可能性戦略を通じて気候変動への影響を軽減することに専心しています。 サステナビリティ戦略を通じ、気候変動への影響を軽減することに専心しています。例えば、当社の高密度アプリケーション向けの効率的な冷却設計は、電力使用効率（PUE）の最適化に役立っています。
結論
AIのワークロードに関連する高密度化が急速に進んでいるため、データセンターの設計方法が大きく変化しています。成功のためには、高密度のAIワークロードと低密度の従来型ワークロード、そしてAIの進化に伴う将来のワークロードの両方をサポートするのに十分な柔軟性を備えた設計で、卓越した運用と持続可能性にコミットする開発者が必要です。EdgeConneXのような開発者です。
前回の記事 AIの世界に適した建築シリーズ