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I data center basati sull'intelligenza artificiale necessitano di raffreddamento perché l'elaborazione genera calore
I carichi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale vengono eseguiti su macchine fisiche. Quando le GPU, le CPU, la memoria, i dispositivi di archiviazione e le apparecchiature di rete consumano energia elettrica, quasi tutta quell'energia elettrica finisce per trasformarsi in calore all'interno del data center.
Un server web convenzionale può gestire richieste di lieve entità, ma l'addestramento e l'inferenza dell'IA possono mantenere gli acceleratori in funzione a un elevato livello di utilizzo per lunghi periodi. I rack densamente popolati di GPU concentrano molto più calore in uno spazio più ridotto rispetto alle tradizionali apparecchiature IT aziendali.
Il raffreddamento non è quindi un sistema di comfort facoltativo. Fa parte dell'infrastruttura necessaria per mantenere i chip entro temperature di funzionamento sicure, evitare il throttling, proteggere l'hardware e garantire un servizio affidabile agli utenti.
I cluster di GPU complicano il problema del raffreddamento
I moderni data center basati sull'intelligenza artificiale spesso raggruppano migliaia di GPU in cluster. Queste GPU sono progettate per il calcolo parallelo, motivo per cui risultano così utili per l'addestramento delle reti neurali e per l'elaborazione dei carichi di lavoro di inferenza.
La stessa densità che rende potente l’infrastruttura di intelligenza artificiale genera anche un carico termico. Un numero maggiore di acceleratori per rack comporta un maggiore consumo energetico, una maggiore connettività di rete, una maggiore quantità di memoria e una maggiore quantità di calore da dissipare dai server.
Ecco perché i data center dedicati all’intelligenza artificiale sono strettamente legati sia alla disponibilità di energia elettrica che alla capacità di raffreddamento. Un sito può disporre di spazio sufficiente o di connettività in fibra ottica, ma essere comunque limitato dalla disponibilità di energia elettrica, dalla capacità di smaltimento del calore o da vincoli idrici locali.
Come funziona il raffreddamento ad acqua
L'acqua è utile per il raffreddamento perché è in grado di dissipare il calore in modo efficiente. Molti data center utilizzano circuiti di acqua refrigerata, torri di raffreddamento, sistemi di raffreddamento evaporativo o sistemi ibridi che combinano aria e acqua a seconda delle condizioni esterne.
In un sistema evaporativo, una parte dell'acqua viene fatta evaporare intenzionalmente per dissipare il calore. Ciò può ridurre il fabbisogno di energia elettrica necessario per il raffreddamento meccanico, soprattutto rispetto al funzionamento intensivo dei refrigeratori in condizioni climatiche calde, ma può comportare un aumento del consumo idrico locale.
Non tutti i data center adottano lo stesso sistema di progettazione. Alcune strutture ricorrono maggiormente al raffreddamento ad aria, altre utilizzano un sistema di raffreddamento a liquido a circuito chiuso in prossimità dei chip, mentre altre ancora impiegano acqua riciclata o non potabile. L’impronta idrica dipende dall’architettura di raffreddamento, dal clima e dalla strategia operativa.
Il consumo diretto di acqua è solo una parte del quadro complessivo
Per "consumo diretto di acqua" si intende l'acqua consumata presso la sede del data center, solitamente per il raffreddamento o il controllo dell'umidità. Si tratta dell'aspetto più evidente del problema, soprattutto quando una struttura ricorre al raffreddamento evaporativo in una regione soggetta a stress idrico.
Anche il consumo indiretto di acqua può avere la sua importanza. La produzione di energia elettrica può richiedere acqua per il raffreddamento delle centrali elettriche o per la produzione di combustibile, a seconda della rete locale. Un data center che consuma poca acqua in loco può comunque essere collegato al consumo idrico attraverso l’elettricità che consuma.
Questo è uno dei motivi per cui le stime pubbliche presentano notevoli variazioni. Una valutazione seria deve specificare se tiene conto dell’acqua utilizzata in loco, dell’acqua nella catena di approvvigionamento, dell’acqua legata al consumo di energia elettrica, dei prelievi, dei consumi o di tutte queste categorie.
La posizione modifica l'impatto nel mondo reale
Un litro d’acqua consumato in una regione fresca e ricca d’acqua non ha lo stesso impatto locale di un litro consumato in una regione calda e arida con bacini idrografici sotto pressione. La stessa tecnologia di raffreddamento può quindi avere conseguenze molto diverse a seconda del luogo.
Il clima influisce sulla frequenza con cui si ricorre al raffreddamento naturale, al raffreddamento evaporativo o al raffreddamento meccanico. Il mix energetico influisce sulle emissioni di carbonio. La disponibilità locale di acqua determina se la domanda aggiuntiva sia minima, controversa o difficile da gestire dal punto di vista operativo.
Ecco perché la sostenibilità dei data center non può essere ridotta a un unico dato globale. La domanda fondamentale non è solo quanta acqua venga utilizzata, ma anche dove venga utilizzata, quando venga utilizzata e quali opzioni alternative di raffreddamento o di alimentazione fossero disponibili.
Acqua, elettricità e carbonio sono collegati tra loro
La riduzione del consumo idrico può talvolta comportare un aumento del consumo di energia elettrica. Ad esempio, un progetto che escluda il raffreddamento per evaporazione potrebbe fare maggiore ricorso a refrigeratori meccanici, il che può far aumentare il fabbisogno energetico nei periodi di caldo.
Può verificarsi anche il contrario: l’utilizzo dell’acqua per il raffreddamento evaporativo può ridurre il consumo di energia elettrica e, di conseguenza, le emissioni, qualora la rete elettrica abbia un’elevata intensità di carbonio. L’opzione migliore dipende dallo stress idrico locale, dall’intensità di carbonio della rete elettrica, dalle condizioni meteorologiche e dalla densità delle apparecchiature.
Ecco perché è importante una rendicontazione trasparente. Indicatori come il PUE per l’efficienza energetica e il WUE per il consumo idrico sono utili, ma devono essere considerati nel contesto locale. Un progetto a basso consumo idrico non è automaticamente a basse emissioni di carbonio, e un progetto a basso consumo energetico non è automaticamente a basso consumo idrico.
I data center basati sull'intelligenza artificiale possono consumare meno acqua?
Sì, ma non esiste un'unica soluzione universale. Tra le opzioni figurano una migliore gestione del flusso d'aria, temperature di funzionamento più elevate, sistemi di raffreddamento a liquido a circuito chiuso, raffreddatori a secco, acqua riciclata, acqua non potabile, scelte più oculate relative all'ubicazione degli impianti e hardware di intelligenza artificiale più efficiente.
Anche l'ottimizzazione dei modelli di intelligenza artificiale è importante. Modelli più piccoli, inferenza efficiente, elaborazione in batch, caching e specializzazione hardware possono ridurre il fabbisogno di potenza di calcolo per un determinato servizio, il che a sua volta riduce indirettamente la produzione di calore e le esigenze di raffreddamento.
Allo stesso tempo, la domanda complessiva può comunque crescere se l’utilizzo dell’IA si espande più rapidamente di quanto non migliori l’efficienza. L’obiettivo concreto non è quindi solo un raffreddamento più efficiente, ma anche una maggiore trasparenza, un’attenta selezione dei siti e una pianificazione delle infrastrutture che tenga conto dello stress idrico locale.