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Pensando em redesenhar seu data center Prepare-se para as demandas futuras da IA

Gustavo Pérez •

A inteligência artificial generativa (GenAI) não é mais apenas uma tecnologia do futuro; tornou-se uma aplicação transformadora. Diferentemente da IA tradicional, que envolve a execução de tarefas específicas usando algoritmos e regras definidas, a GenAI cria novo conteúdo a partir de grandes volumes de dados. Mas é muito mais do que geração de conteúdo: impulsiona a inovação permitindo decisões em tempo real, simplificando processos complexos e acelerando avanços. Este rápido crescimento também cria uma demanda computacional sem precedentes e maiores densidades nos racks, exigindo novas gerações de resfriamento avançado, energia resiliente e arquiteturas escaláveis para sustentar as cargas de trabalho de IA.

O caminho a seguir exige respostas concretas: Como os data centers podem ser adaptados para suportar o maior processamento de dados, temperaturas e consumo de energia que a IA requer?

Embora esses desafios sejam globais, a América Latina os está experimentando de maneira particular. A transformação digital já estava em andamento na região, mas a pandemia acelerou sua adoção. Em mercados como o México, as empresas não estão apenas adotando GenAI, mas também monetizando-a, aproveitando-a para alcançar novos mercados, reduzir custos e melhorar as experiências dos clientes.

Mais IA significa mais calor

Mais processamento significa mais geração de calor. Atualmente, existem racks que consomem mais de 100 kW, e as projeções mostram que isso pode chegar a 1 MW nos próximos anos. Isso requer mais energia não só para operar, mas também para resfriar este equipamento crítico. O resfriamento tradicional por ar já não é suficiente para as novas GPUs de alta densidade. Estes sistemas requerem soluções de resfriamento avançadas, como resfriamento líquido ou implementações híbridas ar-líquido, que removem o calor tanto do ambiente do data center (ar) quanto diretamente das GPUs nos racks (líquido). Como resultado, não se trata apenas de maiores custos de resfriamento: as novas tecnologias são essenciais, e o resfriamento líquido é inerentemente mais eficiente energeticamente em comparação com o resfriamento por ar sozinho:

  • O resfriamento líquido direto ao chip pode eliminar eficientemente aproximadamente 70-75% do calor gerado pelo equipamento em um rack, deixando 25-30% do calor para que os sistemas de resfriamento por ar removam na sala.
  • Os sistemas de resfriamento por imersão submergem servidores e outros componentes em um fluido ou líquido dielétrico termicamente condutivo, eliminando a necessidade de resfriamento por ar. Esta abordagem maximiza as propriedades de transferência térmica do líquido e é a forma mais eficiente energeticamente de resfriamento líquido no mercado.
  • Os trocadores de calor de porta traseira substituem a porta traseira do rack de equipamentos de TI com um trocador de calor líquido que pode ser usado em conjunto com sistemas de resfriamento por ar para resfriar ambientes com densidades de rack mistas.

Usar uma estratégia de resfriamento líquido remove o calor na fonte e pode reduzir as métricas PUE do data center. Alguns sistemas de resfriamento líquido também permitem recuperar e reutilizar o calor. Esses ganhos podem reduzir as emissões indiretas ou reguladas por energia para as empresas. Como resultado, o resfriamento líquido pode ser uma parte essencial dos programas de sustentabilidade das empresas.

No video podcast What Is Next? with Vertiv, Amet Novillo, presidente da Equinix México e da Associação Mexicana de Data Centers, discute várias iniciativas, incluindo Equinix Heat Export. Este sistema extrai o calor dos chips e servidores e o entrega a um fornecedor de calor para reutilização. Com o aumento dos preços da energia e a disrupção global contínua, o acesso a esta fonte de calor mitiga a volatilidade de preços e a insegurança energética para as autoridades locais. A Equinix estabeleceu a meta corporativa de utilizar 100% de energia renovável até 2030, investindo em programas de eficiência e inovação que abordam tanto o uso de energia quanto o consumo de água.

Modernização do data center para a era da IA

A evolução da infraestrutura crítica requer repensar o design dos data centers, seja renovando um existente ou construindo um novo. Os projetos greenfield começam em terrenos não desenvolvidos e têm a vantagem de estrategizar designs otimizados, personalização completa e escalabilidade para tecnologias futuras. Os projetos brownfield focam em atualizar instalações existentes para suportar cargas altas e mistas, permitindo menores custos de aquisição, implementação mais rápida e a vantagem de localizações estabelecidas.

Independentemente da estratégia, os operadores também devem considerar tudo, desde o peso físico dos novos racks e equipamentos, até a seleção de sistemas que permitam um crescimento escalável para uma implementação mais rápida. Mas a modernização não se trata apenas de instalações e equipamentos, também depende das pessoas. Como destacou Amet Novillo, construir e operar instalações preparadas para IA requer profissionais qualificados em habilidades de gestão de energia, resfriamento e TI que ainda são escassos na região. Isso também se estende a áreas mais especializadas do setor, como cabeamento estruturado, fibra óptica e outros sistemas sensíveis.

Olhando para o futuro, o impacto da IA também será definido pelas indústrias que a adotarem primeiro. Por exemplo, na América Latina, o México já está vendo uma adoção acelerada em setores como varejo, serviços financeiros, manufatura e telecomunicações, onde a IA está sendo aplicada para melhorar as cadeias de suprimentos, melhorar as experiências dos clientes e aumentar a eficiência operacional.

O portfólio integral e crescente de soluções de infraestrutura digital crítica da Vertiv está projetado para apoiar o crescimento e desenvolvimento das iniciativas de transformação digital e ecossistemas de IA. Com suas equipes e talento, a Vertiv está pronta para se associar com os clientes da LATAM e apoiar estratégias comerciais para aproveitar todo o potencial da IA.

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