Zielona rewolucja OVHcloud: chłodzenie z AI ogranicza zużycie energii i wody

itreseller.com.pl 1 dzień temu

OVHcloud ogłasza nową generację systemu chłodzenia wspieranego przez sztuczną inteligencję. Smart Datacenter ma ograniczyć zużycie energii choćby o połowę i wody o 30%, a jednocześnie zwiększyć niezawodność i autonomię pracy serwerów. To kolejny krok francuskiego lidera chmury w stronę zrównoważonego centrum danych przyszłości.

Inteligentne chłodzenie w służbie efektywności

Po dwóch latach badań i testów OVHcloud zaprezentowało piątą generację szaf serwerowych, tworząc fundament nowej architektury chłodzenia Smart Datacenter. Kluczowym elementem jest nowy układ serwerów, który szeregowo łączy klastry w obiegu chłodzenia, a równoległe rozmieszczenie urządzeń ułatwia konserwację i minimalizuje straty energii.

Zastosowany moduł chłodzenia CDU (Cooling Distribution Unit) został całkowicie przeprojektowany. Jest o połowę bardziej kompaktowy, obsługuje kilka rzędów szaf jednocześnie i korzysta z ponad 30 czujników mierzących ciśnienie, przepływ i temperaturę wody. Dzięki temu system może w czasie rzeczywistym analizować warunki pracy i automatycznie dostosowywać ustawienia chłodzenia do aktualnego obciążenia.

„Z euforią prezentujemy nową generację rozwiązań chłodzenia ewaporacyjnego, w tym technologię Smart Racks. Dzięki naszej zintegrowanej pętli chłodzenia torujemy drogę dla inteligentnych centrów danych, które wykorzystują AI do rozwiązywania wcześniej niemożliwych wyzwań” – podkreśla Mirosław Klaba, dyrektor działu R&D OVHcloud.

Nowa konfiguracja hydrauliczna typu „pull” pozwala każdemu serwerowi na indywidualnie regulowany przepływ wody. CPU i GPU chłodzone są bezpośrednio, a ciepło z całej infrastruktury odprowadzane jest przez zamknięty obieg cieczy. Smart Dry Cooler, zamontowany na zewnątrz, zajmuje o 50% mniej miejsca i wykorzystuje o połowę mniej wentylatorów niż poprzednie konstrukcje, co obniża zużycie energii i poziom hałasu.

Nawet 30% mniej wody dzięki analizie danych i AI

Nowe chłodzenie OVHcloud to nie tylko inżynieria sprzętowa, ale także inteligentne przetwarzanie danych. Systemy Smart Racks gromadzą dane operacyjne z szaf, modułów chłodzenia i Dry Coolerów, przekazując je do „Data Lake”. Tam algorytmy analizują je w czasie rzeczywistym, ucząc się wzorców zużycia energii i wody.

Zintegrowana predykcyjna AI potrafi przewidzieć zapotrzebowanie na chłodzenie, regulując prędkość pomp, wentylatorów czy otwieranie zaworów. Co istotne, system może współpracować z lokalną stacją pogodową, co pozwala uwzględniać czynniki atmosferyczne i ograniczać zużycie zasobów w chłodniejsze dni.

Nowy projekt Dry Coolera eliminuje recyrkulację wody i złożone układy pomp, co przekłada się na 30% niższe zużycie wody i prostszą konserwację. Wskaźniki WUE (Water Usage Effectiveness) i PUE (Power Usage Effectiveness) należą dzięki temu do najlepszych w branży.

System jest również zdolny do priorytetyzacji celów – może automatycznie zwiększyć zużycie energii w celu oszczędzenia wody lub ograniczyć hałas, jeżeli wymaga tego lokalne sąsiedztwo. To przykład, jak sztuczna inteligencja wspiera adaptacyjne zarządzanie zasobami w czasie rzeczywistym.

Raport OVHcloud o (nie)gotowości przedsiębiorstw: Tylko 7% firm w Polsce faktycznie korzysta z AI

Ekologia napędzana technologią

OVHcloud od ponad dwóch dekad rozwija własne technologie chłodzenia cieczą, pozostając pionierem w tej dziedzinie w Europie. Firma posiada już ponad 100 patentów związanych z efektywnym zarządzaniem termicznym i jest jednym z liderów inicjatyw na rzecz zrównoważonej chmury.

Nowe rozwiązania powstały w duchu zobowiązań przyjętych w ramach koalicji na rzecz zrównoważonej AI, ogłoszonej przez firmę w lutym 2025 roku. Wdrożenie inteligentnych szaf serwerowych Smart Racks rozpoczęto w kampusie Roubaix we Francji, gdzie pracuje już niemal 60 szaf z 2 000 serwerów nowej generacji.

OVHcloud planuje rozszerzyć tę technologię na wszystkie swoje centra danych w Europie i Ameryce Północnej. Celem jest stworzenie sieci obiektów o minimalnym śladzie węglowym, zdolnych do samodzielnej optymalizacji pracy z pomocą sztucznej inteligencji.

Idź do oryginalnego materiału