एआई चिप थर्मल प्रबंधन
वर्तमान में, माइक्रोसॉफ्ट, गूगल और मेटा जैसे अन्य तकनीकी दिग्गज भी अपने कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल को प्रशिक्षित करने और चलाने के लिए अपने डेटा केंद्रों का विस्तार कर रहे हैं। रिपोर्टों के अनुसार, माइक्रोसॉफ्ट और ओपनएआई एक डेटा सेंटर प्रोजेक्ट बनाने की योजना बना रहे हैं जिसमें लाखों समर्पित सर्वर चिप्स वाला एक सुपर कंप्यूटर शामिल होगा, और वर्तमान परियोजना की लागत 115 बिलियन डॉलर हो सकती है, जिसमें स्टारगेट नामक एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता सुपर कंप्यूटर भी शामिल है, जिसके 2028 में लॉन्च होने की उम्मीद है। मेटा के सीईओ मार्क जुकरबर्ग ने भी इस साल जनवरी में कहा था कि कंपनी के कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर में 2024 के अंत तक 30000 H100 ग्राफिक्स कार्ड शामिल होंगे। उन्होंने यह भी कहा, 'यदि अन्य GPU को शामिल किया जाए, तो लगभग 600000 H100 समकक्ष गणनाएं होंगी।'
एआईजीसी बड़े मॉडल और बड़े डेटा पर आधारित है। एक बड़ा मॉडल एक ऐसे मॉडल को संदर्भित करता है जो बड़े पैमाने और व्यापक डेटा पर प्रशिक्षण के बाद डाउनस्ट्रीम कार्यों के लिए अनुकूल हो सकता है। एक बड़े मॉडल के उद्भव के बाद, (1) मॉडल मापदंडों का परिमाण बढ़ जाता है; (2) विविध मांग कंप्यूटिंग शक्ति के विविध उन्नयन को तेज करती है: कंप्यूटिंग शक्ति को मांग मिलान के अनुसार बुनियादी कंप्यूटिंग शक्ति, बुद्धिमान कंप्यूटिंग शक्ति और सुपरकंप्यूटिंग शक्ति में विभाजित किया जा सकता है। 2021 में, वैश्विक कंप्यूटिंग उपकरणों की कुल कंप्यूटिंग शक्ति 44% की वृद्धि दर के साथ 615 ईफ्लॉप्स तक पहुंच गई। 2030 तक इसके 65% सीएजीआर के साथ 56जेडफ्लॉप तक बढ़ने की उम्मीद है। बुद्धिमान कंप्यूटिंग शक्ति 232EFlops से बढ़कर 52.5ZFlops हो जाएगी, CAGR 80% से अधिक हो जाएगा; बड़े मॉडल के उद्भव के बाद, यह कंप्यूटिंग शक्ति वृद्धि का एक नया चलन लेकर आया, जिसमें कंप्यूटिंग शक्ति के लिए औसतन 9.9 महीने का दोगुना समय लगा।
कंप्यूटिंग शक्ति में सुधार के पीछे, चिप्स में उच्च कंप्यूटिंग दक्षता होनी चाहिए और कम समय में अधिक गणना पूरी करनी चाहिए, जिससे अनिवार्य रूप से चिप ऊर्जा खपत में वृद्धि होगी। सुपरकंप्यूटिंग केंद्रों में डेटा केंद्रों की उच्च घनत्व और उच्च बिजली खपत की विशेषताएं गर्मी अपव्यय के मुद्दों को तेजी से प्रमुख बनाती हैं। आधुनिक डेटा केंद्रों, विशेष रूप से सुपरकंप्यूटिंग केंद्रों में आमतौर पर बड़ी संख्या में उच्च-शक्ति वाले उपकरण होते हैं जो ऑपरेशन के दौरान महत्वपूर्ण मात्रा में गर्मी उत्पन्न करते हैं। यदि गर्मी को समय पर और प्रभावी तरीके से समाप्त नहीं किया जा सकता है, तो यह न केवल डिवाइस के प्रदर्शन को प्रभावित करेगा, बल्कि हार्डवेयर विफलताओं का कारण भी बन सकता है। आईडीसी की रिपोर्ट के अनुसार, डेटा केंद्रों में ऊर्जा खपत का लगभग 40% शीतलन प्रणालियों के लिए उपयोग किया जाता है, जो दर्शाता है कि डेटा केंद्रों के संचालन के लिए प्रभावी शीतलन समाधान महत्वपूर्ण हैं।
पारंपरिक एयर कूलिंग सिस्टम अब मौजूदा सुपर कंप्यूटरों की कूलिंग जरूरतों को पूरा करने में सक्षम नहीं हैं, इसलिए लिक्विड कूलिंग तकनीक धीरे-धीरे उद्योग में मुख्यधारा की पसंद बन गई है। तरल शीतलन प्रौद्योगिकी का अनुप्रयोग शीतलन प्रणाली की ऊर्जा खपत को कम करते हुए डेटा केंद्रों को एक ही स्थान पर अधिक कंप्यूटिंग उपकरणों को समायोजित करने में सक्षम बनाता है। तरल शीतलन प्रौद्योगिकी के अनुप्रयोग से न केवल कम्प्यूटेशनल दक्षता में सुधार होता है, बल्कि ऊर्जा की खपत और परिचालन लागत में भी काफी कमी आती है। तरल शीतलन तकनीक अधिक कुशल ताप संचालन के माध्यम से समान ऊर्जा खपत के साथ अधिक कंप्यूटिंग कार्यों को संभाल सकती है।
एआई प्रशिक्षण और उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग की बढ़ती मांग के साथ, लिक्विड कूलिंग तकनीक भविष्य के सुपरकंप्यूटिंग केंद्रों में अधिक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगी। उम्मीद है कि बढ़ती कंप्यूटिंग मांगों और गर्मी अपव्यय चुनौतियों को पूरा करने के लिए आने वाले वर्षों में लिक्विड कूलिंग तकनीक सुपरकंप्यूटिंग केंद्रों और बड़े डेटा केंद्रों में एक मानक कॉन्फ़िगरेशन बन जाएगी।
