Термално управљање АИ чипом
Тренутно, други технолошки гиганти као што су Мицрософт, Гоогле и Мета такође проширују своје центре података како би обучили и покренули своје моделе вештачке интелигенције. Према извештајима, Мицрософт и ОпенАИ планирају да изграде пројекат центра података који ће укључивати суперкомпјутер са милионима наменских серверских чипова, а тренутни пројекат би могао да кошта 115 милијарди долара, укључујући суперкомпјутер са вештачком интелигенцијом под називом Старгате, за који се очекује да ће бити лансиран 2028. Извршни директор Мета Марк Зуцкерберг је такође изјавио у јануару ове године да ће рачунарска инфраструктура компаније укључивати 30.000 Х100 графичких картица до краја 2024. Он је такође додао: „Ако су укључени и други ГПУ-ови, постоји приближно 600.000 Х100 еквивалентних израчунавања.“
АИГЦ се заснива на великим моделима и великим подацима. Велики модел се односи на модел који се може прилагодити низводним задацима након обуке на великим и широким подацима. Након појаве великог модела, (1) параметри модела се повећавају по величини; (2) Разноврсна потражња убрзава разноврсну надоградњу рачунарске снаге: Рачунарска снага се може поделити на основну рачунарску снагу, интелигентну рачунарску снагу и суперкомпјутерску снагу према усклађивању потражње. У 2021. укупна рачунарска снага глобалних рачунарских уређаја достигла је 615 ЕФлопса, са стопом раста од 44%. Очекује се да ће до 2030. порасти на 56ЗФлопс, са ЦАГР од 65%. Интелигентна рачунарска снага ће се повећати са 232ЕФлопс на 52.5ЗФлопс, са ЦАГР који прелази 80%; Након појаве великог модела, донео је нови тренд раста рачунарске снаге, са просечним временом удвостручавања рачунарске снаге од 9,9 месеци.
Иза побољшања рачунарске снаге, чипови морају имати већу рачунарску ефикасност и завршити више прорачуна за краће време, што неминовно доводи до повећања потрошње енергије чипа. Карактеристике високе густине и високе потрошње енергије центара података у суперрачунарским центрима чине проблеме расипање топлоте све истакнутијим. Савремени центри података, посебно суперрачунарски центри, обично садрже велики број уређаја велике снаге који генеришу значајну количину топлоте током рада. Ако се топлота не може благовремено и ефикасно распршити, то не само да ће утицати на перформансе уређаја, већ може довести и до кварова на хардверу. Према ИДЦ-овом извештају, око 40% потрошње енергије у дата центрима се користи за системе хлађења, што указује да су ефикасна решења за хлађење кључна за рад дата центара.
Традиционални системи за ваздушно хлађење више нису у стању да задовоље потребе за хлађењем тренутних суперкомпјутера, тако да је технологија течног хлађења постепено постала главни избор у индустрији. Примена технологије течног хлађења омогућава центрима података да сместе више рачунарских уређаја у истом простору, уз смањење потрошње енергије система за хлађење. Примена технологије течног хлађења не само да побољшава ефикасност рачунара, већ и значајно смањује потрошњу енергије и оперативне трошкове. Технологија течног хлађења може да се носи са више рачунарских задатака са истом потрошњом енергије кроз ефикаснију проводљивост топлоте.
Са све већом потражњом за обуком АИ и рачунарством високих перформанси, технологија течног хлађења ће играти важнију улогу у будућим суперрачунарским центрима. Очекује се да ће технологија течног хлађења постати стандардна конфигурација у суперрачунарским центрима и великим дата центрима у наредним годинама како би се одговорило на растуће рачунарске захтеве и изазове одвођења топлоте.
