La infraestructura necesaria para la inteligencia artificial (IA) Generativa requiere una capacidad informática considerable, especialmente en el entrenamiento e inferencia de modelos avanzados. Incluso sin la necesidad de entrenar desde cero, las demandas de procesamiento de la IA superan ampliamente las de las aplicaciones tradicionales.
Los servidores de IA generativa equipados con GPU presentan mayores requisitos en términos de tamaño, peso, cableado, redes, alimentación y refrigeración en comparación con los servidores estándar. Por ello, su implementación en centros de datos exige una planificación meticulosa.
Recomendaciones para centros de datos de IA Generativa
Dell Technologies ha identificado cuatro áreas clave para preparar los centros de datos para la IA generativa:
- 1. Diseño de la Capacidad del Centro de Datos. Es esencial contar con un plan detallado sobre el tamaño del centro de datos y la distribución del espacio para la instalación de servidores y racks. La optimización del flujo de aire y el mantenimiento son aspectos críticos. Además, es fundamental prever espacio para futuras ampliaciones. La organización de los racks debe facilitar el acceso y el mantenimiento de los servidores y la infraestructura. Para ello, se recomienda establecer un programa de mantenimiento regular, que incluya revisiones periódicas y el reemplazo de filtros de aire, ventiladores y unidades de refrigeración según sea necesario.
Cuatro recomendaciones para preparar el centro de datos para la IA generativa
- 2. Gestión Eficaz del Flujo de Aire. El flujo de aire es crucial para gestionar el calor generado por los servidores y los sistemas de infraestructura. La infraestructura de IA consume mucha más energía que los servidores tradicionales, lo que genera más calor y hace que la gestión del flujo de aire y la refrigeración sean aún más importantes. Las organizaciones deben implementar estrategias de gestión estructurada del flujo de aire, como la contención en pasillos fríos y calientes. Dirigir el aire frío directamente a las entradas de los servidores y alejar el aire caliente de escape del equipo aumenta la eficiencia de la refrigeración y reduce los costes de energía.
- 3. Optimización de la Alimentación y la Refrigeración. Para servidores GPU de alta densidad, es fundamental optimizar la alimentación y la refrigeración para garantizar un rendimiento estable y evitar interrupciones. La inversión en fuentes de alimentación eficientes, transformadores avanzados y sistemas de respaldo, como SAI y PDU, mejora la gestión del consumo energético y reduce el impacto ambiental. Dado que las cargas de trabajo de IA generan un alto nivel de calor, la refrigeración tradicional puede no ser suficiente. Implementar soluciones de refrigeración líquida permite una disipación de calor más eficiente, asegurando mayor estabilidad y longevidad en configuraciones de alta densidad.
- 4. Gestión Eficiente de Cables. La implementación de IA requiere una gestión eficiente de cables, con enrutamiento aéreo y separación de cables de alimentación y datos para minimizar interferencias y mejorar la seguridad y fiabilidad. Dentro del rack, es esencial reducir el desorden para evitar bloqueos de aire y facilitar el mantenimiento, ya que una mala organización puede generar acumulación de calor y afectar la infraestructura de conmutación.
