علماء روس يقترحون تبريد مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي بتوفير يصل إلى 22% من الكهرباء

اقترح باحثون روس نهجًا جديدًا لتبريد مراكز البيانات التي تعمل فيها حوامل خوادم عالية الكثافة لمهام الذكاء الاصطناعي. فبدلًا من الاكتفاء بتصريف الحرارة الزائدة إلى الخارج، يعيد النظام استخدامها، وبذلك قد يخفض استهلاك التبريد للطاقة بنسبة تصل إلى 22%.

كيف يعمل المخطط

تتمثل الفكرة الأساسية في التعامل مع الحرارة المنبعثة من خوادم الذكاء الاصطناعي بوصفها مورِدًا مفيدًا، لا أثرًا جانبيًا ينبغي التخلص منه بأي ثمن. ويقوم النهج على التبريد بالامتزاز باستخدام بنى قائمة على هلام السيليكا المتوسط المسامية. تتميز هذه المادة بسطح داخلي واسع، وتناسب العمليات التي تتطلب قدرة على ربط وسيط العمل وإطلاقه بكفاءة ضمن دورة التبريد. ولهذا تُعدّ مرشحًا مثيرًا للاهتمام لأنظمة هندسية موفِّرة للطاقة.

وبتبسيط الفكرة، يعمل المخطط على النحو الآتي: تُصدر حوامل الخوادم عالية الكثافة كمية كبيرة من الحرارة، وتُوجَّه هذه الحرارة إلى دارة التبريد فتساعد في تشغيل دورة الامتزاز. وبفضل ذلك يُرفع جزء من العبء عن العناصر الأكثر استهلاكًا للطاقة في البنية التقليدية للتبريد.

وتزداد أهمية ذلك في مراكز البيانات المزودة بمسرّعات الذكاء الاصطناعي، لأن التبريد بات يشكل بشكل متزايد أحد أبرز عوامل التكاليف التشغيلية. وكلما زادت كثافة المعدات، ازداد أثر أي تحسين هندسي.

من أين يأتي التوفير

تتطلب أنظمة التبريد الكلاسيكية في مراكز البيانات غالبًا استهلاكًا ملحوظًا للكهرباء، إذ يتعين عليها تصريف الحرارة من الخوادم باستمرار والحفاظ على نظام تشغيل مستقر للمعدات. أما في المخطط الجديد، فلا تُنفق جزء من الطاقة من جديد، بل تُستخلص من الحرارة المتراكمة أصلًا داخل المنشأة نفسها.

وبحسب الدراسة، فإن هذا التحول في المنطق، من «التخلص من الحرارة» إلى «إعادة استخدامها»، هو ما يمنح إمكانية توفير تصل إلى 22%. وتبرز أهمية ذلك خصوصًا حيث يبقى الحمل الحراري مرتفعًا بشكل شبه دائم.

• إعادة استخدام الحرارة المهدرة من حوامل الخوادم
• تخفيف العبء عن عناصر التبريد الانضغاطية التقليدية
• كفاءة أعلى في سيناريوهات التركيز الكثيف لمعدات الذكاء الاصطناعي
• خفض محتمل في التكاليف التشغيلية للكهرباء

ومع ذلك، فإن رقم 22% ليس ضمانًا شاملًا لأي مركز بيانات. فالكفاءة النهائية ستتوقف على كثافة الحوامل، وبنية الأنظمة الهندسية، ودرجة حرارة البيئة الخارجية، ومدى عمق دمج المخطط الجديد في البنية التحتية القائمة. لكن حتى حجم التوفير بحد ذاته يوضح لماذا يبحث السوق بنشاط متزايد لا عن رقائق أقوى فحسب، بل عن طرق جديدة لإدارة حرارتها. وبالنسبة للمشغّلين، لم يعد الأمر موضوعًا نظريًا، بل مسألة اقتصادية تتعلق بالتوسع.

أين يمكن تطبيقه

يثير هذا التطوير اهتمامًا أكبر لدى المواقع التي ترتفع فيها حصة الحوسبة المخصصة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيلها. فخوادم GPU وغيرها من المسرّعات تولّد حملًا حراريًا مرتفعًا جدًا لكل وحدة مساحة، ولذلك بدأت أساليب التبريد القياسية تصطدم بتكلفة التشغيل. وإذا أمكن حل جزء من هذه المشكلة بمواد ودارات تعيد استخدام الحرارة الداخلية، فإن اقتصاديات القاعات والحوامل الجديدة تصبح أكثر جاذبية بشكل ملحوظ. ويكتسب ذلك أهمية خاصة للمشاريع التي يتحول فيها كل ميغاواط إضافي من القدرة بسرعة إلى نفقات دائمة.

ومن المهم أيضًا أن الحديث يدور حتى الآن لا عن منتج جاهز واسع الانتشار يمكن تركيبه غدًا في أي غرفة خوادم، بل عن نهج تقني أثبتته دراسة. وعادةً ما تأتي بعد ذلك تجارب تطبيقية تجريبية، واختبار الموثوقية تحت حمل مستمر، وتقييم تكلفة الصيانة، والمقارنة مع بدائل مثل التبريد السائل أو المبرّدات (chillers) الأكثر كفاءة.

غير أن الاتجاه يبدو عمليًا: فهو يعالج مشكلة حقيقية في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، ولا يقدّم تحسينًا مجردًا لأغراض العروض التقديمية. وإذا أكدت التجارب التطبيقية الحسابات، فسيتجاوز الاهتمام بهذه الأنظمة سريعًا حدود المختبرات.

ماذا يعني ذلك

مع نمو مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، يصبح التبريد جزءًا من استراتيجية الحوسبة لا يقل أهمية عن اختيار GPU أو بنية الشبكة. وإذا أكدت تقنيات مثل التبريد بالامتزاز القائم على هلام السيليكا المتوسط المسامية الأثر المعلن في التشغيل الفعلي، فسيتمكن المشغّلون من بناء مواقع أكثر كثافة وكفاءة اقتصادية دون نمو متناسب في فواتير الكهرباء.

وهذه إشارة للسوق: فالسباق على كفاءة الذكاء الاصطناعي لم يعد يدور على مستوى النماذج والرقائق فحسب، بل على مستوى البنية التحتية الهندسية أيضًا.