علماء روس يقترحون تبريدًا لمراكز بيانات AI مع خفض استهلاك الكهرباء بنسبة تصل إلى 22%

اقترح الباحثون الروس نهجاً جديداً لتبريد مراكز البيانات حيث تعمل رفوف الخوادم عالية الكثافة لمهام الذكاء الاصطناعي. بدلاً من مجرد إزالة الحرارة الزائدة للخارج، يعيد النظام استخدامها ويمكنه بالتالي تقليل استهلاك الطاقة للتبريد بنسبة تصل إلى 22%.

كيفية عمل النظام

الفكرة الأساسية هي أن الحرارة من خوادم الذكاء الاصطناعي لا تُنظر إليها كأثر جانبي يجب القضاء عليه بأي ثمن، بل كمورد مفيد. يعتمد النهج على التبريد بالامتزاز باستخدام هياكل تعتمد على هلام السيليكا الميزوپوري. تتمتع هذه المادة بسطح داخلي متقدم وهي مناسبة للعمليات التي تكون فيها القدرة على ربط وإطلاق وسط العمل بكفاءة في دورة التبريد مهمة. هذا يجعلها مرشحاً مثيراً للاهتمام لأنظمة الهندسة الموفرة للطاقة.

لتبسيط الأمر، يعمل النظام بهذه الطريقة: تولد رفوف الخوادم عالية الكثافة حرارة كبيرة، والتي يتم توجيهها إلى دارة تبريد وتساعد في الحفاظ على دورة الامتزاز. يؤدي هذا إلى إزالة جزء من الحمل من عناصر التبريد التقليدية الأكثر كثافة في استهلاك الطاقة. بالنسبة لمراكز البيانات التي تحتوي على معجلات الذكاء الاصطناعي، هذا ذو صلة خاصة، لأن التبريد أصبح بشكل متزايد أحد العوامل الرئيسية في نفقات التشغيل. كلما كان توضع المعدات أكثر كثافة، كان تأثير أي تحسين هندسي أكثر وضوحاً.

مصدر الاقتصاد

غالباً ما تتطلب أنظمة التبريد التقليدية في مراكز البيانات تكاليف كهربائية كبيرة، لأنه يجب عليها إزالة الحرارة من الخوادم بشكل مستمر والحفاظ على التشغيل المستقر للمعدات. في النظام الجديد، لا يتم إنفاق جزء من الطاقة مجدداً، بل يتم استخراجه من الحرارة المتراكمة بالفعل في الجسم نفسه. وفقاً للدراسة، هذا التحول في المنطق بالذات — من "التخلص من الحرارة" إلى "إعادة استخدام الحرارة" — هو الذي يوفر إمكانية توفير حتى 22%. هذا مهم بشكل خاص حيث تبقى الحمل الحراري عند مستوى عالٍ بشكل دائم تقريباً.

• إعادة استخدام الحرارة المهدرة من رفوف الخوادم
• تقليل الحمل على عناصر التبريد القائمة على الضاغط التقليدي
• كفاءة أعلى في سيناريوهات توضع معدات الذكاء الاصطناعي الكثيفة
• تقليل محتمل في تكاليف الكهرباء التشغيلية

مع ذلك، فإن الرقم 22% ليس ضماناً عالمياً لأي مركز بيانات. ستعتمد الكفاءة النهائية على كثافة الرفوف وهندسة أنظمة الهندسة ودرجة حرارة البيئة الخارجية وعمق دمج النظام الجديد في البنية التحتية الموجودة. لكن حتى ترتيب حجم الادخار يظهر لماذا يبحث السوق بشكل متزايد ليس فقط عن رقائق أقوى، بل أيضاً عن طرق جديدة لإدارة تبديد حرارتها. بالنسبة للعاملين، هذا لم يعد موضوعاً نظرياً، بل مسألة اقتصاديات التوسع.

حيث يكون قابلاً للتطبيق

يهم هذا التطور أكثر المنصات التي تزداد فيها نسبة الحوسبة لتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي. تنشئ خوادم GPU والمعجلات الأخرى حملاً حرارياً عالياً جداً لكل وحدة مساحة، لذلك تبدأ الأساليب القياسية للتبريد في الاصطدام بحدود تكلفة التشغيل. إذا كان يمكن حل جزء من هذه المشكلة من خلال مواد ودوائر تعيد استخدام الحرارة الداخلية، فإن اقتصاديات المرافق والرفوف الجديدة تصبح جذابة بشكل ملحوظ. هذا مهم بشكل خاص للمشاريع حيث يتحول كل ميجاوات إضافي من الطاقة بسرعة إلى نفقة دائمة.

من المهم أيضاً ملاحظة أن هذا لم يعد يتعلق بمنتج جاهز للسوق الشامل يمكن نشره في أي غرفة خوادم غداً، بل بنهج تكنولوجي مؤكد من خلال البحث. ما يعقب هذا عادة هو النشر التجريبي واختبار الموثوقية تحت الحمل المستمر وتقييم تكاليف الصيانة والمقارنة مع بدائل مثل التبريد السائل أو المبردات الأكثر كفاءة. لكن الاتجاه يبدو عملياً: فهو يعالج نقاط الألم الحقيقية في بنية ذكاء اصطناعي، وليس تقديم تحسين مجرد لأغراض العرض التقديمي. إذا أكدت التجارب التجريبية الحسابات، فسيتوسع الاهتمام بمثل هذه الأنظمة بسرعة خارج المختبرات.

ما يعنيه هذا

مع نمو مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، يصبح التبريد جزءاً مهماً من استراتيجية الحوسبة مثل اختيار GPU أو هندسة الشبكة. إذا أكدت تقنيات مثل التبريد بالامتزاز القائم على هلام السيليكا الميزوپوري تأثيرها المعلن في التشغيل الفعلي، فسيتمكن العاملون من بناء مرافق أكثر كثافة واقتصادية دون زيادات متناسبة في فواتير الكهرباء. بالنسبة للسوق، هذا إشارة: الدفع نحو كفاءة الذكاء الاصطناعي لم يعد فقط على مستوى النماذج والرقائق، بل أيضاً على مستوى البنية التحتية الهندسية.