سيندا للتكنولوجيا الحرارية المحدودة

الإدارة الحرارية لرقاقة الذكاء الاصطناعي

وفي الوقت الحالي، يقوم عمالقة التكنولوجيا الآخرون مثل Microsoft وGoogle وMeta أيضًا بتوسيع مراكز البيانات الخاصة بهم لتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. ووفقا للتقارير، تخطط مايكروسوفت وOpenAI لبناء مشروع مركز بيانات سيتضمن حاسوبا فائقا مزودا بملايين شرائح الخوادم المخصصة، وقد يكلف المشروع الحالي 115 مليار دولار، بما في ذلك حاسوب فائق الذكاء الاصطناعي يسمى Stargate، من المتوقع إطلاقه في عام 2028. صرح مارك زوكربيرج، الرئيس التنفيذي لشركة Meta، أيضًا في يناير من هذا العام أن البنية التحتية للحوسبة للشركة ستتضمن 30000 بطاقة رسوميات H100 بحلول نهاية عام 2024. وأضاف أيضًا: "إذا تم تضمين وحدات معالجة الرسومات الأخرى، فهناك ما يقرب من 600000 H100 حسابات مكافئة".

 

AI computing

 

يعتمد AIGC على النماذج الكبيرة والبيانات الضخمة. يشير النموذج الكبير إلى نموذج يمكنه التكيف مع المهام النهائية بعد التدريب على بيانات واسعة النطاق وواسعة النطاق. بعد ظهور نموذج كبير، (1) يتم زيادة حجم معلمات النموذج؛ (2) يؤدي الطلب المتنوع إلى تسريع عملية الترقية المتنوعة لقدرة الحوسبة: يمكن تقسيم قوة الحوسبة إلى قوة حوسبة أساسية، وقوة حوسبة ذكية، وقوة حوسبة فائقة وفقًا لمطابقة الطلب. وفي عام 2021، وصل إجمالي القوة الحاسوبية لأجهزة الحوسبة العالمية إلى 615 إي فلوب، بمعدل نمو 44%. وبحلول عام 2030، من المتوقع أن يرتفع إلى 56ZFlops، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 65%. ستزداد قوة الحوسبة الذكية من 232EFlops إلى 52.5ZFlops، بمعدل نمو سنوي مركب يتجاوز 80%؛ بعد ظهور النموذج الكبير، جلب اتجاهًا جديدًا لنمو قوة الحوسبة، بمتوسط ​​وقت مضاعفة قدره 9.9 أشهر لقوة الحوسبة.

 

AIGC chip cooling

 

وراء تحسين قوة الحوسبة، يجب أن تتمتع الرقائق بكفاءة حوسبة أعلى وتكمل المزيد من العمليات الحسابية في وقت أقصر، مما يؤدي حتما إلى زيادة في استهلاك طاقة الرقائق. إن الكثافة العالية وخصائص استهلاك الطاقة العالية لمراكز البيانات في مراكز الحوسبة الفائقة تجعل مشكلات تبديد الحرارة بارزة بشكل متزايد. تحتوي مراكز البيانات الحديثة، وخاصة مراكز الحوسبة الفائقة، عادةً على عدد كبير من الأجهزة عالية الطاقة التي تولد كمية كبيرة من الحرارة أثناء التشغيل. إذا لم يكن من الممكن تبديد الحرارة في الوقت المناسب وبطريقة فعالة، فلن يؤثر ذلك على أداء الجهاز فحسب، بل قد يؤدي أيضًا إلى فشل الأجهزة. ووفقاً لتقرير IDC، يتم استخدام حوالي 40% من استهلاك الطاقة في مراكز البيانات لأنظمة التبريد، مما يشير إلى أن حلول التبريد الفعالة أمر بالغ الأهمية لتشغيل مراكز البيانات.

 

data canter liquid cooling

 

لم تعد أنظمة تبريد الهواء التقليدية قادرة على تلبية احتياجات التبريد لأجهزة الكمبيوتر العملاقة الحالية، لذلك أصبحت تكنولوجيا التبريد السائل تدريجيًا هي الخيار السائد في الصناعة. إن تطبيق تقنية التبريد السائل يمكن مراكز البيانات من استيعاب المزيد من أجهزة الحوسبة في نفس المساحة، مع تقليل استهلاك الطاقة لنظام التبريد. لا يؤدي تطبيق تقنية التبريد السائل إلى تحسين الكفاءة الحسابية فحسب، بل يقلل أيضًا بشكل كبير من استهلاك الطاقة وتكاليف التشغيل. يمكن لتقنية التبريد السائل التعامل مع المزيد من مهام الحوسبة بنفس استهلاك الطاقة من خلال توصيل حراري أكثر كفاءة.

 

data center immersion liquid cooling

 

ومع تزايد الطلب على التدريب على الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء، ستلعب تكنولوجيا التبريد السائل دورًا أكثر أهمية في مراكز الحوسبة الفائقة المستقبلية. ومن المتوقع أن تصبح تكنولوجيا التبريد السائل تكوينًا قياسيًا في مراكز الحوسبة الفائقة ومراكز البيانات الكبيرة في السنوات القادمة لتلبية متطلبات الحوسبة المتزايدة وتحديات تبديد الحرارة.

قد يعجبك ايضا

إرسال التحقيق