Princípios de design a serem considerados na infraestrutura crítica de IA Fabio Olivetti*

A inteligência artificial (IA) é uma das áreas tecnológicas com as maiores projeções econômicas, impulsionando mudanças na forma como as empresas operam e inovam. Isso cria novas oportunidades de negócios e transforma setores inteiros. De acordo com o relatório IDC FutureScape, até 2027 as 5.000 principais empresas da América Latina destinarão mais de 25% de seus gastos centrais com TI a iniciativas de IA, o que resultará em um aumento de dois dígitos na taxa de inovação de produtos e processos.

Na região, isso representa uma oportunidade para que os operadores de data centers respondam a essas novas demandas. Pesquisas do Morgan Stanley indicam que a demanda de energia da IA generativa crescerá a uma taxa anual de 70% até 2027. Isso torna o gerenciamento de energia um dos maiores desafios para data centers habilitados para IA. Garantir disponibilidade e qualidade de energia de forma consistente é fundamental para manter eficiência e confiabilidade operacional.

Repensar o design da infraestrutura para o sucesso

As estratégias e os processos de design utilizados por décadas também precisam ser atualizados. Para enfrentar esses desafios, o mercado conta com princípios de design específicos para IA, pensados para atender aos novos requisitos de cargas de trabalho e densidade:

• Projetar energia e resfriamento de forma holística: É necessária uma abordagem integrada da infraestrutura para atender simultaneamente às demandas de energia e resfriamento da IA. Ao empregar tecnologias integradas altamente eficientes, como o resfriamento líquido direto ao chip combinado com uma infraestrutura de energia avançada, soluções projetadas de forma holística aumentam a eficiência geral, permitem escalabilidade e garantem que as cargas de trabalho de IA não sejam limitadas ou desaceleradas por restrições da infraestrutura.
• Utilizar de forma eficiente a energia disponível: A IA deverá gerar um crescimento sem precedentes no consumo de energia dos data centers. Os racks de IA precisam utilizar cada watt da maneira mais eficiente possível. Isso exige projetos que eliminem energia ociosa, alinhando os clusters de IA aos blocos de capacidade do data center e aproveitando os avanços mais recentes em eficiência de equipamentos. O monitoramento em tempo real e a otimização da distribuição de energia por meio do gerenciamento fora de banda ajudam a eliminar ineficiências e otimizar o uso de recursos. Na América Latina, data centers com capacidade superior a 50 MW serão inaugurados ou construídos em 2025; portanto, quanto mais eficientes forem os sistemas que atendem a essa maior demanda, menor será o consumo energético desse processamento.
• Equilibrar TCO, redundância e raio de impacto (blast radius): Maximizar o valor da infraestrutura de IA exige uma análise cuidadosa dos custos totais, da redundância e da possível extensão dos danos em caso de falha. Alcançar o equilíbrio adequado otimiza o investimento de capital, a gestão de riscos, a escalabilidade e a confiabilidade. Em caso de falhas do sistema, o gerenciamento remoto fora de banda pode reduzir os tempos de recuperação de horas para minutos.
• Preparar?se para picos nas cargas de trabalho de IA: As cargas de trabalho de IA podem apresentar grandes variações em seus requisitos de recursos, resultando em uma demanda computacional dinâmica. A infraestrutura deve ser projetada para suportar essas cargas por meio de capacidade de reserva e do uso de controles avançados em nível de sistema.
• Aproveitar tecnologias de resfriamento líquido e a ar: A combinação de tecnologias de resfriamento líquido e a ar permite que os pontos fortes de cada uma se complementem. O resultado é uma solução flexível, capaz de atender a diferentes necessidades de resfriamento conforme as cargas de trabalho, além de ser eficiente e escalável.
• Projetar pensando no futuro: Quem projeta infraestruturas para IA hoje precisa ter uma visão de longo prazo. Embora a IA já esteja gerando valor em diversos setores, ainda está em suas fases iniciais. A Vertiv se prepara para um futuro em que a capacidade computacional de um data center de 1 MW esteja concentrada em um único rack.

Simplificar a transição para alta densidade

Algumas empresas enfrentaram dificuldades devido à falta de espaço para racks de alta densidade ou encontraram limitações na infraestrutura elétrica que exigiram redesenhos estruturais. Um exemplo de sucesso é o Colovore, um data center no Vale do Silício projetado especificamente para suportar cargas de alta densidade associadas à IA, machine learning e big data. Com até 50 kW de capacidade por rack e um modelo de pagamento por kW, o Colovore otimizou sua infraestrutura para maximizar a eficiência energética e térmica em um espaço limitado.

Para facilitar a implementação da IA em seu data center, é necessário considerar sistemas modulares que permitam crescimento à medida que a carga de TI aumenta. Isso inclui o uso de chillers com alta temperatura de água e sistemas de free cooling, sistemas de UPS com capacidade de expansão em seus módulos de potência e sistemas de distribuição elétrica por meio de busway, entre outros.

Para simplificar essa transição para alta densidade, o mercado conta com soluções projetadas para permitir que as empresas executem sistemas de IA mesmo em ambientes que não estão preparados para alta densidade. Essas soluções combinam energia e resfriamento com gerenciamento remoto e manutenção ao longo do ciclo de vida, oferecendo uma solução completa, fácil de implantar e com até 50% menos tempo de implementação em comparação com instalações tradicionais de infraestrutura.

*Fabio Olivetti, gerente de ofertas de água gelada e alta densidade para a Vertiv LATAM.