La alta demanda de sistemas de Inteligencia Artificial (IA) para centros de datos sigue evolucionando a nivel mundial. Se estima que al 2030, la IA alcance el 36% de todas las cargas de trabajo instaladas en los centros de datos.
De acuerdo con la firma McKinsey & Company, los centros de datos son cada vez más grandes. Albergando servidores de alta densidad y teniendo un mayor consumo de energía. Hace una década un centro de datos de 30 MW se consideraba grande, según la consultora. Pero hoy día, uno de 200 MW está en el rango de lo normal.
Los centros de datos preparados para la IA consumen grandes cantidades de energía debido a sus altas densidades de potencia promedio. Es decir el consumo de energía de los servidores en los racks. La proyección de McKinsey & Company muestra que a medida que aumenten las cargas de trabajo de la IA en los próximos años. Las densidades de potencia promedio se incrementarán hasta 30 kW para el 2027.
Los desafíos que genera este escenario para los centros de datos de IA van desde el acceso a energía confiable para poder operar, hasta el cumplimiento de las metas de descarbonización y de disminución en su impacto ambiental.
Ante estos urgentes desafíos de energía y sostenibilidad impulsados por la alta demanda de sistemas de IA. Schneider Electric refuerza su estrategia de descarbonizar la infraestructura digital y apoyar a las empresas en la implementación de soluciones para centros de datos sostenibles y de gran escala.
“En Schneider Electric seguimos dando forma al futuro de la IA. Con un enfoque estratégico brindamos soluciones de extremo a extremo para los centros de datos con cargas de trabajo de Inteligencia Artificial y de una manera sostenible”, asegura José Alberto Llavot, gerente de Preventa y Desarrollo de Negocios de Schneider Electric.
Recientemente Schneider Electric, líder de la transformación digital de la gestión de energía y de la automatización, anunció el lanzamiento de un nuevo diseño de referencia para centros de desarrollo. Co-creado con NVIDIA, que soporta clústeres de IA de alta densidad enfriados por líquido de hasta 132 kW por rack. Afrontando a través de lo último en tecnología, los desafíos de los centros de datos de hiperescala, de colocation y empresariales.
“Esta solución se desarrolló utilizando herramientas de software de Schneider Electric, incluyendo Ecodial y EcoStruxure™ IT Design CFD. Permitiendo que el diseño sea personalizado para cumplir con los requisitos específicos de la carga de trabajo de IA. Igualmente, ayuda a los usuarios a aprovechar los diseños de infraestructura más sostenibles y eficientes en energía para aplicaciones de alta densidad”. Detalla José Alberto Llavot.
A través de esta asociación con NVIDIA, ambas empresas muestran su expertise para crear centros de datos de IA que estén diseñados para la computación de alto rendimiento. Y para que los clientes puedan diseñar los avances tecnológicos del mundo sobre una infraestructura estable y resiliente.
Las soluciones de centros de datos listas para IA de extremo a extremo de Schneider Electric se centran en tres áreas clave. Desarrollar una estrategia energética para la era de la IA; desplegar infraestructura avanzada; y brindar consultoría en sostenibilidad. El objetivo es beneficiar a los propietarios y operadores de centros de datos a medida que implementan infraestructura de alta densidad y eficiencia energética para soportar cargas de trabajo de IA de la manera más sostenible posible.
Enfoque basado en la ciencia
Para reducir el consumo de energía, Schneider Electric aboga por un enfoque basado en la ciencia. Para el líder de la transformación digital de la gestión de la energía y la automatización, esto se puede lograr integrando la infraestructura de los centros de datos con aplicaciones impulsadas por Inteligencia Artificial.
“De esta manera las industrias pueden mitigar la huella energética de la IA. Pueden utilizar las capacidades de monitoreo y los conocimientos de la IA como herramientas para esfuerzos de descarbonización más amplios”, puntualiza el vocero de Schneider Electric.
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