Thought Leadership
Die KI-Revolution hat längst begonnen und verändert die Unternehmenslandschaft grundlegend. Generative künstliche Intelligenz und Machine Learning sind zu einem unverzichtbaren Thema in öffentlichen Diskussionen geworden, wobei das Potenzial von KI als enorm eingeschätzt wird.
Große Unternehmen drängen mit eigenen KI-Lösungen auf den Markt und setzen dabei auf innovative Strategien. Für das Management steht mittlerweile die zentrale Frage im Mittelpunkt, wie KI erfolgreich in Unternehmensprozesse integriert werden kann, um wettbewerbsfähig zu bleiben und neue Geschäftschancen zu erschließen.
Lieferkettenmanagement, Forschung und Analyse sowie Produktmarketing sind nur einige Einsatzgebiete von KI, um Mehrwert für Unternehmen und deren Kunden zu generieren. Im Gesundheitswesen, in der Elektromobilität und in der Energieerzeugung und -versorgung kommt KI zunehmend zum Einsatz, da sich die Technologie immer weiter verbessert und auch bei den wichtigsten Interessengruppen immer mehr akzeptiert wird.
All diese Faktoren führen zu einer steigenden Nachfrage in der KI-Branche, die voraussichtlich in den nächsten zehn Jahren weiter wachsen wird.
Neue Technologien schaffen neue Anforderungen
Betreiber von Rechenzentren wissen, dass eine extrem hohe Rechenleistung erforderlich ist, um die Ergebnisse zu liefern, die die Nutzer von KI- und ML-Anwendungen erwarten. Diese Anwendungen werden von Hochleistungschips angetrieben, die dem neuesten Stand der IT-Entwicklung entsprechen.
Diese fortschrittlichen Chips verbrauchen viel Strom und erzeugen mehr Wärme als weniger anspruchsvolle Anwendungen. Rechenzentren müssen diese hohen Wärmelasten bewältigen und gleichzeitig in der Lage sein, ihre Kapazitäten an die steigende Nachfrage anzupassen. Skalierbarkeit lässt sich nicht immer durch zusätzlichen physischen Raum erreichen – oft müssen Rechenzentrumsingenieure und -betreiber eine technische Lösung finden, um mehr und leistungsstärkere Server im gleichen Raum unterzubringen. Sie müssen außerdem rund um die Uhr verfügbar sein: Die Anforderungen der KI-Anwendungen dürfen nicht wegen einer Wartung des Rechenzentrums unterbrochen werden.
Darüber hinaus ist der Stromverbrauch ein wichtiger Faktor und die Betreiber der Rechenzentren müssen besonders darauf achten, wie sie Strom verbrauchen. Nachhaltigkeit ist seit jeher ein wichtiges Thema in der Rechenzentrumsbranche, doch die steigende Aufmerksamkeit wird künftig zu intensiveren Diskussionen über PUE und Energiemanagement führen.
Neue Ansätze bei der Kühlung
Chips der nächsten Generation und andere KI-Infrastrukturen erfordern anspruchsvolle Kühlmethoden, um eine Überhitzung zu vermeiden. Eine Möglichkeit sind Lösungen, die zusätzliche Wärme abführen, indem sie das Luftvolumen erhöhen oder die Lufteinlasstemperaturen senken, was jedoch ineffizient und kostspielig sein kann. Wenn Luftkühlsysteme härter arbeiten müssen, um optimale Temperaturen aufrechtzuerhalten, kann es zu Geräteausfällen, unerwarteten Abschaltungen und erhöhten Energiekosten kommen.
Der Einsatz von Flüssigkeitskühlungstechnologien kann vor diesem Hintergrund eine leistungsstärkere Alternative sein, die gleichzeitig den Energieverbrauch senkt und einen nachhaltigeren Betrieb ermöglicht. Für die anspruchsvollsten Anwendungen ist die Flüssigkeitskühlung ohnehin die einzige Option. Durch den richtigen Einsatz von Flüssigkeitskühltechnologien können Rechenzentren die Energieeffizienz (PUE) erheblich verbessern, auch bei Anwendungen der nächsten Generation eingesetzt wird.
Flüssigkeitskühlung kann Rechenzentren dabei unterstützen, ihre Kapazität zu erhöhen und gleichzeitig Platz und Energie effizient zu nutzen. Sie bietet auch eine gutes Return-on-Investment und kann die Gesamtbetriebskosten von Rechenzentren senken. Flüssigkeitskühlsysteme sind eine effektive Lösung, um die erforderlichen Temperaturparameter zu erreichen und den Energieverbrauch von Kühlsystemen zu senken. Flüssigkeiten bieten eine wesentlich höhere Wärmeleitfähigkeit als Luft. Das trägt dazu bei, die Energieeffizienz zu steigern, Wärmelasten effektiv zu managen, Energiekosten zu senken und ökologisch nachhaltiger zu arbeiten.
Lösungen im großen Maßstab
Flüssigkeitskühlung muss keine Komplettlösung sein. Rechenzentren können sich dafür entscheiden, die Kühlung nur für ein einzelnes Rack oder mehrere Racks, auf denen KI- und Machine-Learning-Anwendungen laufen, zu implementieren, anstatt ganze Rechenzentren mit Flüssigkeitskühlung zu bauen, die viele Racks mit Hochleistungsrechenlösungen unterstützen.
Bei der Anwendung solcher Teillösungen ist es jedoch entscheidend, die zukünftigen Geschäftspläne zu berücksichtigen. Während maßgeschneiderte Kühllösungen für spezifische Herausforderungen sinnvoll sein können, spielen Faktoren wie Kosten und Energieeffizienz eine Rolle, weshalb eine Lösung für ein Problem möglicherweise nicht für ein anderes geeignet ist. Wie bei allen Rechenzentrumsprojekten erfordert jede Herausforderung eine individuelle Lösung, da universelle Ansätze selten effektiv sind.
Angesichts der wachsenden Nachfrage nach Hochleistungsrechnern aufgrund des starken Anstiegs von KI-Anwendungen müssen die Betreiber von Rechenzentren einen klaren Plan zur Skalierung ihrer Kühllösungen entwickeln. Dies könnte bedeuten, dass die nächste Generation von Rechenzentren vollständig auf Flüssigkeitskühlung oder hybride Kühltechnologien wie Rücktür-Kühler oder Direct-to-Chip-CDUs setzt, die Flüssigkeitskühlung auf Rack- und Chip-Ebene ermöglichen und gleichzeitig mit einer luftgekühlten Infrastruktur kombinieren.
Der größte Vorteil, den eine zukunftsorientierte Planung und ein Verständnis der IT-Arbeitslasten mit sich bringt, ist die Erkenntnis, dass fast alle potenziellen Kühllösungen kombiniert werden können, sodass Rechenzentrumsmanager ihre Strom- und Kühlkapazitäten an wechselnde Anforderungen anpassen können. Der Schlüssel zu nachhaltigem Wachstum ist eine Vielzahl flexibler Optionen zur Unterstützung von Geräten der nächsten Generation. Flüssigkeitskühlungstechnologien tragen zu dieser Flexibilität bei.
Energiemanagement für KI
Die Stromverteilung ist eine weitere wichtige Technologie für die Verwaltung von KI- und ML-Workloads. Intelligente Stromverteilungseinheiten (PDUs) sind mit einer Technologie ausgestattet, die den Stromverbrauch mehrerer Geräte in einem Rechenzentrum verteilt, überwacht und bei Stromspitzen oder anderen Problemen Warnungen ausgibt.
Die Fernüberwachungs- und -steuerungsfunktionen intelligenter PDUs können die Energieeffizienz verbessern und das Risiko von Ausfallzeiten verringern. Durch die Messung des Eingangsstroms kann beispielsweise der Strom, der in eine PDU fließt, aus der Ferne überwacht werden, was das Risiko einer Überlastung der PDU und der Auslösung von Leitungsschutzschaltern verringert. Diese Überwachung kann auch dazu beitragen, dass die PDUs nicht zu nahe an die Schutzschalterwerte herankommen, so dass die Betreiber von Rechenzentren potenzielle Probleme aus der Ferne beheben können, bevor sie auftreten.
Einige PDUs sind auch mit einer Einzeltopfmessung ausgestattet, bei der die Überwachungs- und Steuerungstechnologie nicht nur auf PDU-Ebene, sondern auch auf der Ebene jeder einzelnen Steckdose/Stromverbindung der PDU angewendet wird. Diese Technologie kann Betreibern helfen, den Stromverbrauch bestimmter Geräte besser zu verstehen und die Effizienz verschiedener Technologien zu vergleichen. Sie kann auch unausgelastete oder „Zombie“-Geräte identifizieren, die nicht in Betrieb sind, aber dennoch viel Strom verbrauchen. Durch die Möglichkeit, diese Geräte aus der Ferne zu identifizieren und abzuschalten, können Rechenzentrumsmanager sicherstellen, dass sie nur so viel Strom verbrauchen, wie sie tatsächlich benötigen.
Die Chancen, die sich für die Rechenzentrumsindustrie durch das Wachstum von KI und ML ergeben, sind mit Herausforderungen verbunden. Durch den Einsatz der richtigen Kühl- und Stromversorgungstechnologien können Betreiber der Rechenzentren die Leistung verbessern, die Nachhaltigkeit vorantreiben und den Betrieb entsprechend skalieren, um den wachsenden Anforderungen ihrer Kunden gerecht zu werden.
