De snelle opmars van kunst­ma­tige intel­li­gentie (AI) heeft een ingrij­pende trans­for­matie teweeg­ge­bracht in de werking van datacen­ters. Deze techno­logie, inmid­dels een essen­tieel onder­deel van zowel de publieke als private sector, stelt datacen­ters voor unieke uitda­gingen op het gebied van energie­ver­bruik, koeling, connec­ti­vi­teit en fysieke infra­struc­tuur. In een techni­sche analyse belicht Panduit hoe AI de datacen­ter­in­fra­struc­tuur beïnvloedt en wat dit betekent voor de toekomst.

Energieverbruik en AI-workloads

AI-toepas­singen zoals machine learning en deep learning vereisen een ongekende hoeveel­heid reken­kracht, wat leidt tot een forse toename in energie­ver­bruik. Waar tradi­ti­o­nele datacen­ter­wor­kloads voorna­me­lijk afhan­ke­lijk zijn van centrale verwer­kings­een­heden (CPU’s), maken AI-processen gebruik van grafi­sche verwer­kings­een­heden (GPU’s) en tensor proces­sing units (TPU’s). Deze gespe­ci­a­li­seerde hardware verbruikt aanzien­lijk meer energie. Zo kan het verbruik van high-end GPU’s zoals de NVIDIA A100 en H100 variëren van 400 tot 800 watt, terwijl een gemid­delde CPU slechts rond de 100 watt zit.

---

---

De combi­natie van duizenden GPU’s in hypers­cale datacen­ters resul­teert in energie­ver­bruiken die kunnen oplopen tot tientallen megawatt per jaar, aldus Panduit.

Koelingsuitdagingen en innovatieve oplossingen

Door de toename in energie­ver­bruik stijgt ook de warmte­pro­ductie, wat tradi­ti­o­nele lucht­koe­lings­sys­temen onder druk zet. Deze techno­lo­gieën bereiken hun limieten bij rack-dicht­heden boven de 20 kilowatt, terwijl AI-racks gemak­ke­lijk 30 tot 50 kilowatt of meer kunnen verbruiken.

Om deze koelings­uit­da­gingen aan te pakken, inves­teren datacen­ters steeds vaker in vloei­stof­koe­ling en zelfs geavan­ceerde oplos­singen zoals immersion cooling. Bij deze techno­logie worden servers volledig onder­ge­dom­peld in een thermisch gelei­dende vloei­stof, wat de warmte­over­dracht tot vijf keer effici­ënter maakt dan bij lucht­koe­ling. Daarnaast worden energie-effici­ënte klimaat­be­heer­sings­sys­temen geïmple­men­teerd, zoals warmte­te­rug­win­ning, waarbij gegene­reerde warmte wordt herge­bruikt voor bijvoor­beeld stadsverwarming.

Verhoogde netwerkeisen

Naast reken­kracht vraagt AI ook om razend­snelle gegevens­over­dracht. Dit heeft geleid tot een versnelde adoptie van geavan­ceerde netwerk­tech­no­lo­gieën. AI-geopti­ma­li­seerde datacen­ters stappen steeds vaker over van Ethernet naar Infini­Band-netwerken. Deze bieden hogere bandbreedtes tot 800 Gbps en lagere latency, essen­tieel voor real-time AI-processen.

Glasve­zel­be­ka­be­ling wordt steeds vaker toege­past om te voldoen aan de hoge datasnel­heden en lage latentie-eisen. Panduit benadrukt dat zorgvuldig kabel­be­heer onmis­baar is om signaal­ver­lies en inter­fe­rentie te minimaliseren.

Ruimtebeheer en fysieke infrastructuur

AI beïnvloedt ook de fysieke inrich­ting van datacen­ters. De verhoogde rack-dicht­heden en zwaar­dere hardware vereisen versterkte racks en vloeren. In sommige gevallen wordt appara­tuur verspreid over meerdere verdie­pingen om de belas­ting beter te verdelen.

Modulaire datacen­ter­ont­werpen winnen aan popula­ri­teit omdat ze flexi­bi­li­teit bieden in een snel veran­de­rende IT-omgeving. Deze modulaire units kunnen eenvoudig worden aange­past of uitge­breid om te voldoen aan de groei­ende eisen van AI-workloads.

Automatisering en beheer

Geavan­ceerde beheer- en automa­ti­se­rings­sys­temen spelen een cruciale rol in AI-datacen­ters. AI zelf wordt ingezet om datacen­ters effici­ënter te beheren. Door middel van machine learning kunnen patronen in energie­ver­bruik, koelef­fi­ci­ëntie en netwerk­pres­ta­ties worden herkend. Dit stelt opera­tors in staat om proac­tief problemen te identi­fi­ceren en op te lossen, wat bijdraagt aan een maximale uptime.

Dankzij sensoren en voorspel­lende analyses kunnen onder­houds­be­hoeften nauwkeu­riger worden gepland, wat onver­wachte storingen minimaliseert.

Toekomstige trends

De ontwik­ke­lingen in AI en datacen­ters staan niet stil. Panduit wijst op enkele belang­rijke trends voor de toekomst:

• Edge compu­ting: Verwer­king van data dichter bij de bron om latency te verminderen.

• Duurzaam­heid: Integratie van hernieuw­bare energie­bronnen en streven naar koolstofneutraliteit.

• Kwantum­com­pu­ting: Hoewel nog in een pril stadium, belooft deze techno­logie een revolutie in datacen­ter­ont­werpen te ontketenen.

Conclusie

AI heeft de dynamiek van datacen­ters drastisch veran­derd. De groei­ende techno­lo­gi­sche vereisten op het gebied van energie, koeling, connec­ti­vi­teit en ruimte­be­heer dwingen opera­tors om voort­du­rend te innoveren. Volgens Panduit zullen datacen­ters die deze ontwik­ke­lingen omarmen niet alleen de uitda­gingen van vandaag kunnen overwinnen, maar ook een belang­rijke rol spelen in de verdere evolutie van AI-technologie.