Folleto
Suministrando energía a los centros de datos desde la red eléctrica hasta el chip.
El desarrollo de la IA
En términos generales, la IA consiste en simular el comportamiento inteligente en las máquinas. Coloquialmente, el término inteligencia artificial se aplica cuando una máquina imita funciones cognitivas que los humanos asocian con otras mentes humanas, como el aprendizaje y la resolución de problemas.
La inteligencia artificial, como concepto, existe desde el desarrollo de la computadora electrónica. El término se acuñó por primera vez en la década de 1950 y dio lugar al desarrollo de programas informáticos diseñados específicamente para imitar la capacidad humana de resolución de problemas. Sin embargo, a pesar de la intensa actividad investigadora de las décadas de 1960 y 1970, las limitaciones de hardware y software hicieron que estos primeros programas solo pudieran realizar un número reducido de tareas, requiriendo a menudo la intervención humana.
Sin embargo, más recientemente, los avances en la capacidad de procesamiento computacional han reavivado el interés por la IA, y la mayoría de las empresas más grandes del mundo ahora cuentan con departamentos de investigación específicos dedicados a impulsar este concepto, desde automóviles sin conductor hasta servicios de traducción de voz en tiempo real y asistentes inteligentes activados por voz como Siri y Alexa.
Muchos de estos nuevos productos y servicios basados en IA dependen en gran medida de la nube. La IA puede requerir una gran capacidad de procesamiento, y los dispositivos locales o periféricos rara vez tienen el rendimiento suficiente para gestionarlo todo por sí solos. Por ejemplo, es probable que tu altavoz inteligente pueda reconocer la palabra clave, como “Alexa”, localmente. Sin embargo, las frases y consultas más complejas deben transmitirse a través de internet para su procesamiento en la nube a nivel de servidor y así generar una respuesta analítica.
De forma similar, en las aplicaciones B2B, los datos recopilados localmente generalmente deberán enviarse a servidores, ya sea de forma centralizada para una empresa o ubicados en un centro de datos en la nube. Por ejemplo, una fábrica puede tener cientos de sensores que recopilan datos para monitorizar la eficiencia y realizar mantenimiento predictivo, con todo el procesamiento de IA realizado de forma remota en la nube AWS de Amazon, por ejemplo. La IA también está contribuyendo a que nuestras ciudades sean inteligentes, controlando los semáforos para gestionar la fluidez del tráfico, por ejemplo, y habilitando edificios inteligentes, con calefacción, iluminación y aire acondicionado controlados por IA.
Requisitos energéticos para la IA en los datos centros
Los centros de datos consumen enormes cantidades de electricidad, no solo para alimentar los equipos informáticos, sino también para el funcionamiento de los sistemas de refrigeración y aire acondicionado. Las estimaciones sobre el consumo de los centros de datos como porcentaje de la demanda mundial total de electricidad varían, pero un informe reciente de Yale Environment 360 sitúa la cifra en 21 TP34T, cifra que se ha incrementado debido al aumento del tráfico de internet y las videoconferencias provocado por la COVID-19.[1]. El informe también predice que el tráfico de internet se habrá duplicado entre 2020 y 2022, con un aumento similar en las conexiones de IoT, lo que impulsará una demanda exponencial de servicios de centros de datos.
Gracias a las mejoras en la eficiencia, toda esta actividad adicional no está provocando un gran aumento en el consumo de energía, que se espera que se mantenga estable al menos en el futuro cercano. Además de las mejoras en la eficiencia de los equipos de TI, esto también se ve favorecido por la transición de centros de datos más pequeños a centros de datos en la nube a gran escala y por el ahorro de energía debido a la virtualización de servidores.[2]. La eficiencia de un centro de datos se suele medir mediante un indicador llamado PUE (Power Use Effectiveness), que es la relación entre la energía total utilizada por el centro de datos y la energía utilizada para el procesamiento. Este valor se ha reducido de alrededor de 2,0 a un típico 1,2 en centros de datos grandes y modernos.[3].
¿Y qué hay de la IA? Como era de esperar, está impulsando el consumo de electricidad cada vez más. El organismo industrial AFCOM estima que un rack promedio en un centro de datos consume alrededor de 7 kW de energía, mientras que las aplicaciones de IA suelen consumir más de 30 kW.[4]. Se trata de un salto considerable, y queda por ver si las eficiencias mencionadas anteriormente seguirán limitando la demanda general a medida que aumente el uso de la IA.
Este aumento en el consumo de energía de la IA se debe en gran parte a sus altas exigencias de procesamiento, que requieren CPU y GPU de alta velocidad. Cada vez que le pedimos a nuestros altavoces inteligentes que respondan una pregunta, o YouTube nos recomienda un nuevo video, estos procesadores deben activarse para proporcionar la IA que respalda estos servicios.
Cómo se mantienen al día los sistemas de energía
Cualquier mejora en la eficiencia de las fuentes de alimentación ofrece un doble beneficio: reduce el consumo eléctrico de los equipos informáticos y disminuye la necesidad de refrigeración. Ante la creciente presión sobre las empresas para reducir sus emisiones de carbono, no se trata solo de dinero; también es fundamental reducir el consumo energético al máximo por motivos medioambientales.
Además, a medida que el nivel de potencia del rack pasa de <10kW a >30kW para IA de computación intensiva, 12V está pasando a 48V como el voltaje de distribución de CC preferido dentro del rack. La I mejorada2Las pérdidas por resistencia en la red de distribución suelen superar la pérdida adicional de conversión de 48 V a 12 V a nivel de la placa para una ganancia neta de eficiencia del sistema, pero una distribución de 48 V aumenta la necesidad de una conversión de 48 V de alta eficiencia.
Para cargas generales de centros de datos, como almacenamiento y CPU en servidores, se requiere un riel regulado de 12 V, capaz de suministrar niveles de potencia cada vez mayores para satisfacer las crecientes demandas de los equipos de TI de alto rendimiento. Esto implica que los sistemas de alimentación deben maximizar la densidad de potencia para que todo quepa en el menor espacio posible, manteniendo la eficiencia y, por lo tanto, reduciendo los costos generales.
Para lograr este tipo de alta eficiencia y densidad, sin comprometer el rendimiento térmico, se necesitan nuevos enfoques. Por ejemplo, Flex Power Modules ha desarrollado convertidores de relación regulada híbrida (HRR), que combinan los beneficios de la conversión CC/CC de relación fija con los de la regulación completa, lo que permite convertidores CC/CC digitales como los de Flex Power Modules.’ BMR491 para lograr eficiencias de 98% o superiores, a la vez que se suministran hasta 2,4 kW de potencia máxima en un paquete de un cuarto de ladrillo.
Otra tendencia que está ayudando a reducir las pérdidas del sistema de energía en los últimos años es la eliminación del requisito de aislamiento para las fuentes de alimentación de 48 V en los racks de centros de datos. Los convertidores de bus intermedio (IBC) de alta eficiencia, como los módulos de potencia Flex,’ BMR310 El convertidor de capacitancia conmutada (SCC) es una topología no aislada que proporciona una alimentación de 12 V localmente a partir de la alimentación de 48 V donde sea necesario. Para aplicaciones de IA, y específicamente para GPU de alto rendimiento, los SCC proporcionan una alimentación no regulada y no aislada, lo que permite una eficiencia muy alta, una altura muy reducida y un tamaño general compacto.
La conversión de 48 V a voltaje de bus intermedio requiere entonces una etapa de conversión final para la carga. Las placas de circuitos integrados actuales son bloques funcionales complejos y diversos que a menudo tienen diferentes requisitos de energía. Los convertidores de punto de carga (PoL), como los módulos de potencia Flex,’ BMR474, puede tomar la entrada de 12 V y proporcionar las salidas de bajo voltaje para rieles individuales y optimizarse para cada riel utilizando la flexibilidad de configuración de PMBus. Luego hay una creciente necesidad de corrientes muy altas para los procesadores de trabajo que todavía se satisfacen mejor utilizando convertidores reductores multifase. El BMR510 Por ejemplo, se trata de una etapa de potencia integrada de dos fases que opera en un rango de entrada de 4,5 a 16 V y está diseñada para aplicaciones exigentes de alta potencia, como CPU y GPU. Este módulo de potencia incorpora dos etapas de potencia reductoras y cada fase puede suministrar hasta 70 A de pico por fase. Se pueden combinar varios módulos de dos fases para proporcionar un sistema multifásico con el número adecuado de fases necesarias para los requisitos térmicos y de corriente de pico totales. BMR510 Se trata de un diseño apilado que monta dos etapas de potencia integradas sobre el inductor, lo que proporciona un módulo que ahorra espacio en la placa de circuito impreso y que está optimizado para la refrigeración por la parte superior.
Conclusión
La IA ha pasado rápidamente del concepto a la realidad, y ahora es una tecnología familiar y ampliamente implementada. Si bien el consumo energético general de los centros de datos se mantiene estable gracias a una mayor eficiencia, existe el potencial de que la IA incremente el consumo eléctrico a un ritmo acelerado.
Los diseñadores de sistemas eléctricos deben esforzarse constantemente por reducir las pérdidas en sus subsistemas, para mantener los costos y las emisiones de carbono bajo control, y deben estar atentos a las nuevas tecnologías y componentes que les ayuden a alcanzar ese objetivo.
[1] https://e360.yale.edu/features…
[2] https://energyinnovation.org/wp-content/…
[3] https://www.nature.com/articles/d41586-018-06610-y
[4] https://www.networkworld.com/article/968130/8-ways-to-prepare-your-data-center-for-ai-s-power-draw.html
