Los cambios de la Inteligencia Artificial han provocado transiciones aceleradas y con ello, desafíos importantes en el diseño funcional y la operación de los centros de datos, pues a medida que las aplicaciones de IA se han vuelto más frecuentes y de mayor impacto en sectores industriales, desde la salud y finanzas, hasta sectores como la manufactura, el transporte y el entretenimiento. Cabe resaltar que también se ha tenido influencia en la demanda de potencia de procesamiento. Es decir, los centros de datos deben adaptarse para satisfacer de manera efectiva las necesidades cambiantes de energía de las aplicaciones impulsadas por IA.
A medida que la IA se convierte en una carga de trabajo dominante en los centros de datos, las organizaciones deberán comenzar a pensar de manera intencionada en diseñar una pila completa para resolver los problemas que conlleva el uso de la IA. Ya se está viendo una demanda masiva de aceleradores de cómputo de IA, pero equilibrarlo con el nivel adecuado de tejido, almacenamiento y el habilitar la escala, requiere de plataformas de software bien estructuradas.
Así, actualmente existe el desafío de diseñar centros de datos optimizados dentro de una infraestructura que soporte el cambio en las cargas de trabajo e impulsadas por medio de la inteligencia artificial (IA). Dicho diseño, establecería el estándar de oro para los centros de datos optimizados para IA.
El Diseño de los Centros de Datos del Futuro
La proyección a corto plazo del aumento en las cargas de trabajo por medio de la inteligencia artificial se reflejará en la tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) con un 26-36% para 2028. Lo que significa que de igual manera, aumentará la demanda de energía en los centros de datos existentes y en los nuevos. Atender esta demanda energética implica varias consideraciones de infraestructura clave como son: energía, refrigeración, racks y herramientas de software.
Las aplicaciones de IA, especialmente los training cluster, son utilizados para cargas intensivas computacionales y requieren de gran potencia para el procesamiento que brinda un GPUs o algún acelerador IA especializado. Lo anterior, se traduce en una carga para la infraestructura de energía y refrigeración de los centros de datos y, a medida que aumentan los costos de energía y crecen las preocupaciones ambientales, los centros de datos deben centrarse en contar con un hardware eficiente que soporte las cargas de energía y con ello, un sistema de refrigeración de alta eficiencia que al mismo tiempo, sea una fuente de energía renovable para ayudar a reducir los costos operativos, así como la huella de carbono.
Desbloquear todo el potencial de la IA
Para enfrentar este tema, las empresas deben buscar soluciones como el desarrollo especializado de aprendizaje automático y un software de gestión de datos que proporcione visibilidad sobre el uso de datos. Además, que garantice que los datos sean seguros y confiables antes de su implementación. Junto a la implementación de soluciones de los centros de datos, diseñadas para ofrecer cómputo sostenible de extremo a extremo, se puede diseñar e implementar con éxito la IA de una manera responsable.
Se deben explorar las intersecciones críticas entre la IA y la infraestructura de los mismos, abordando consideraciones clave tales como la orientación sobre las cuatro principales características y tendencias de la IA que sustentan los desafíos de infraestructura física en energía, refrigeración, racks y gestión de software.
Así, en una era en que la IA obliga a la industria a remodelar y redefinir su competitividad, Schneider Electric lanzó la guía titulada La disrupción de la IA: desafíos y orientación para el diseño de centros de datos, para el diseño de centros de datos, para que no sólo sean capaces de respaldar la IA, sino que también sean optimizados de manera completa.
Además, la guía proporciona información de valor y funge como modelo integrador para las organizaciones que se enfocan en aprovechar la IA al máximo potencial en sus centros de datos. Incluyendo una visión prospectiva de las tecnologías emergentes, tales como los clusters de IA de alta densidad del futuro, lo que permitirá nuevos enfoques de diseño para ayudar a abordar la evolución de la IA.
