تشغيل مراكز البيانات المستدامة
يتوسع الذكاء الاصطناعي (AI) بسرعة ويتغلغل في العديد من جوانب حياتنا اليومية بدءاً من توليد المحتوى إلى روبوتات الدردشة عبر الإنترنت التي تقدم خدمة العملاء. ويقف وراء ذلك نمو هائل في معالجة البيانات، ويتطلب الكثير منها بنية تحتية قوية للحوسبة. وقبل أن تصبح نماذج الذكاء الاصطناعي جاهزة للاستخدام، تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي التدريب والاستدلال الذي يتم عادةً في مراكز البيانات المتقدمة.
داخل مركز بيانات حديث، قد يجد المرء عادةً عدة آلاف من الخوادم عالية الأداء. ويتطلب كل منها طاقة كبيرة، سواء للتشغيل أو التبريد. ومع النمو السريع على نطاق واسع، يتضخم استهلاك الطاقة في قطاع مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي مما يؤدي إلى مخاوف بشأن الاستدامة والأثر البيئي لهذه الثورة التكنولوجية.
تقدر وكالة الطاقة الدولية (IEA) أن مراكز البيانات تستحوذ على 1.51 تيرابايت 3 تيرابايت من إجمالي الطلب على الكهرباء - حوالي 415 تيراواط/ساعة (TWh) في عام 2024. ومن المتوقع أن يزيد الاستهلاك إلى أكثر من الضعف ليصل إلى حوالي 945 تيراواط ساعة، لترتفع إلى حوالي 31 تيراواط 3 تيراواط ساعة بحلول عام 2030. مع تجميع مراكز البيانات معًا في كثير من الأحيان، يمكن أن يكون هناك ضغط كبير على مناطق شبكة الطاقة.
هندسة المستقبل: تكييف بنية طاقة مركز البيانات مع الذكاء الاصطناعي
بالمقارنة مع الاستخدام المعتاد للويب مثل البحث، فإن الطاقة اللازمة للذكاء الاصطناعي أعلى بكثير، وغالباً ما تكون بمعامل عشرة. ويرجع ذلك في المقام الأول إلى وحدات معالجة الرسومات القوية (GPUs) اللازمة، حيث يمكن أن تستهلك كل منها مئات الواط. نماذج التدريب ثقيلة على الطاقة بشكل خاص - على سبيل المثال يتطلب تدريب GPT-4 25,000 وحدة معالجة رسومات NVIDIA A100 لمدة 3 أشهر، مما يستهلك 50 جيجاوات/ساعة من الطاقة ويكلف $100 مليون، وفقًا لـ OpenAI.
وبعيدًا عن التباطؤ، يتضاعف استهلاك الذكاء الاصطناعي للطاقة كل ستة أشهر، حيث تستهلك هذه الصناعة طاقة تعادل استهلاك دولة صغيرة. وعلى هذا النطاق، تمثل الخسائر مصدر قلق حقيقي. فبينما تتحرك الكهرباء أثناء النقل والتوزيع، يتم إهدار ما يصل إلى 61 تيرابايت 3 تيرابايت من الطاقة بسبب المقاومة في الكابلات. ويتم تحويل الطاقة من الشبكة إلى وحدة المعالجة العامة أكثر من أربع مرات، مما يؤدي إلى فقدان 121 تيرابايت 3 تيرابايت من الطاقة في المتوسط.
يمكن أن يستهلك كل خادم من آلاف الخوادم 40 كيلووات (kW)، لذلك يتم استخدام ناقل للخدمة الشاقة لنقل الطاقة إلى الرفوف. معيار 12 فولت من التيار المباشر (Vالعاصمة) الحافلة إلى 48 فولتالعاصمة لتقليل التيارات. ولكن لتلبية الطلب على الطاقة للذكاء الاصطناعي، فإن ارتفاع +/-400 فولتالعاصمة من المرجح أن تكون بنية الحافلات مطلوبة.
الشكل 1: تتطلب مراكز البيانات مراحل تحويل الطاقة المتعددة
تُعد أشباه موصلات الطاقة ضرورية لتحويل الطاقة بكفاءة لتلبية احتياجات معالجات الذكاء الاصطناعي ووحدات معالجة الرسومات. تحل كربيد السيليكون (SiC) ونيتريد الغاليوم (GaN) محل السيليكون لأنها تتيح محولات طاقة مدمجة للغاية وذات كفاءة في استخدام الطاقة، مما يحسن بشكل كبير من التكلفة الإجمالية للملكية (TCO) لمراكز البيانات.
حلول مبتكرة لتحقيق الكفاءة والاستدامة
يمر توصيل طاقة مركز البيانات من الشبكة إلى حامل وحدة معالجة الرسومات بالعديد من تحويلات الطاقة. تُعد حلول الطاقة الذكية من SiC والسيليكون (Si) مفيدة لكل فرع من فروع شجرة الطاقة. تمر الطاقة أولاً من خلال محول الحالة الصلبة (SST) ومفتاح التحويل الأوتوماتيكي (ATS) الذي يتم دعمه بمولد ديزل. 20 كيلو فولتمكيف الهواء إلى خط ثلاثي الأطوار بجهد 400 فولتمكيف الهواء, ثم تمر عبر مصدر طاقة غير متقطع (UPS). يمكن استخدام وحدات EliteSiC المنفصلة ووحدات الطاقة المنفصلة لتوفير كفاءة وكثافة طاقة أعلى عند نقطة الدخول هذه في مركز البيانات. ثم تقوم وحدة توزيع الطاقة بعد ذلك بتحويل الطاقة ثلاثية الطور 400 فولتمكيف الهواء إلى 230 فولت أحادي الطور 230 فولتمكيف الهواء خط على مستوى الحامل.
في الحامل حيث توجد خوادم وحدة معالجة الرسومات (GPU)، يحدث باقي تحويل الطاقة. داخل وحدة الإمداد بالطاقة (PSU) ووحدة النسخ الاحتياطي للبطارية، يُعد الجمع بين وحدات JFETs المتتالية من SiC وPowerTrench T10 Si MOSFETs مثاليًا لحلول تحويل التيار المتردد إلى تيار مستمر عالية الطاقة. تُعد JFETs JFETs المتتالية SiC ذات التيار العالي ضرورية للانتقال من 3 كيلوواط إلى 5 كيلوواط من وحدة تزويد الطاقة المطلوبة في الجيل التالي من البنية فائقة النطاق.
تُستخدم EliteSiC 650 فولت MOSFETs و T10 MOSFETs من onsemi في تحويل 230 فولتمكيف الهواء جهد الخط إلى 48 فولتالعاصمة أولًا ثم إلى 12 فولتالعاصمة على طول تدفق الطاقة. تعد كفاءة التحويل هي المفتاح هنا للحفاظ على مواصفات الحامل المفتوح V3 (ORV3) التي تبلغ 97.51 تيرابايت في ذروة الكفاءة. تقلل هذه الكفاءة العالية من الطاقة المهدرة وتساعد على خفض نفقات التشغيل ومتطلبات التبريد. كما تُستخدم T10 Si MOSFETs والدوائر المتكاملة لإدارة الطاقة في تحويل جهد 48 فولت إلى جهد محول ناقل وسيط (IBC) بجهد 12 فولت لتشغيل فرع Vcore (جهد وحدة المعالجة المركزية الأساسية) من شجرة الطاقة. علاوة على ذلك، بالنسبة لهياكل الناقل 400/800 فولت، توفر وحدات SiC JFETs و SiC Combo JFETs حماية موثوقة من التيار الزائد للتبديل السريع/المصهر الإلكتروني قبل مرحلة IBC.
مستقبل إدارة الطاقة في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي
الكفاءة هي معلمة الطاقة الأكثر أهمية في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي. هذا يعني أنه يجب تقليل الفاقد إلى أدنى حد ممكن، وذلك لأن التبريد يمكن أن يستهلك ما يصل إلى 501 تيرابايت في الساعة من الطاقة المستخدمة في مراكز البيانات، بينما تستهلك معدات تكنولوجيا المعلومات النصف الآخر، مثل الخوادم وأنظمة التخزين والبنية التحتية للطاقة.
تُعدّ onsemi شركة رائدة في مجال حلول مراكز البيانات القائمة على الذكاء الاصطناعي، وهي أحد الموردين القلائل الذين يمكنهم تلبية احتياجات شجرة الطاقة بأكملها من الشبكة إلى وحدة معالجة الرسومات. سيتطلب المستقبل تقنيات متقدمة ذات فجوة نطاق عريضة، مثل EliteSiC و GaN العمودي من onsemi، لتحويل الطاقة القوي بترددات أعلى، وكفاءات أعلى تسمح بتصاميم أكثر إحكاماً. يمكن أن تعمل هذه الأجهزة بشكل موثوق في درجات حرارة أعلى، مما يتطلب تبريداً أقل ويتيح حلولاً أكثر إحكاماً بالإضافة إلى تقليل تكاليف التشغيل.