2027 तक, हरित डेटा केंद्रों का बाज़ार आकार लगभग 147 बिलियन डॉलर बढ़ जाएगा

लोकप्रिय चैटजीपीटी जैसे जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के तेजी से विकास के साथ, डेटा केंद्रों में कंप्यूटिंग पावर की मांग बढ़ गई है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोग बड़ी मात्रा में डेटा पढ़ते हैं और पारंपरिक सॉफ़्टवेयर की तुलना में अधिक बिजली की खपत करते हैं। जेनरेटिव एआई मॉडल के प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले जीपीयू में बिजली की खपत अधिक होती है और इसके लिए अतिरिक्त शीतलन ऊर्जा की भी आवश्यकता होती है।

अनुमान के मुताबिक, मैक्रो डेटा के संदर्भ में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता 2030 तक वैश्विक बिजली की मांग का 3% से 4% तक हो सकती है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता सर्वरों में वृद्धि के कारण, डेटा केंद्रों में बिजली की खपत काफी बढ़ रही है। मैकिन्से का अनुमान है कि 2030 तक डेटा केंद्रों में बिजली की खपत दोगुनी से अधिक हो जाएगी।

बिजली की खपत और लागत में वृद्धि बाजार की वृद्धि को बढ़ाने वाला एक प्रमुख कारक है। डेटा सेंटर की ऊर्जा खपत बहुत अधिक है, और स्वायत्त वाहन, स्ट्रीमिंग मीडिया और 5जी जैसे अधिक शक्तिशाली अनुप्रयोगों की बढ़ती मांग के साथ, डेटा सेंटर की ऊर्जा खपत तेजी से बढ़ सकती है, और उन्हें आपूर्ति करने के लिए बहुत अधिक बिजली की आवश्यकता होती है। विभिन्न उपकरण.

डेटा केंद्रों में भारी ऊर्जा मांग की चुनौतियों का समाधान करने के लिए, ऊर्जा-बचत हार्डवेयर, अभिनव शीतलन समाधान, हरित ऊर्जा और व्यापक सतत विकास रणनीतियों सहित विभिन्न उपाय किए जाने की आवश्यकता है।

ऊर्जा-बचत चिप्स का उपयोग डेटा केंद्रों में ऊर्जा दक्षता में सुधार की आधारशिला है। ऊर्जा बचत चिप्स में उन्नत वास्तुकला और बिजली प्रबंधन कार्य होते हैं, जो डेटा सेंटर हार्डवेयर बिजली की खपत को कम करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। ये चिप्स हार्डवेयर संसाधनों को अधिक प्रभावी ढंग से आवंटित और उपयोग कर सकते हैं, जिससे प्रति वाट प्रदर्शन में सुधार होता है। उदाहरण के लिए, Intel Xeon प्रोसेसर की पिछली पीढ़ियों की तुलना में, चौथी पीढ़ी के Xeon ने अंतर्निहित त्वरक का उपयोग करते समय लक्ष्य कार्यभार के लिए प्रति वाट औसत प्रदर्शन दक्षता में 2.9 गुना सुधार किया। 2022 में, एनवीडिया की H100 GPU AI चिप की ऊर्जा दक्षता पिछली पीढ़ी के उत्पाद A100 की तुलना में लगभग दोगुनी है।

इसके अलावा, डेटा केंद्रों में ऊर्जा की खपत को कम करने के लिए एक और प्रभावी उपाय बड़े पैमाने पर अधिक कुशल शीतलन समाधान को अपनाना है, जिससे शीतलन ऊर्जा खपत के अनुपात को कम किया जा सके, और एक प्रमुख संकेतक "पावर उपयोग दक्षता" (पीयूई) है। पिछले दशक में, कंप्यूटिंग आउटपुट में 6-गुना वृद्धि और भंडारण क्षमता में 25-गुना वृद्धि के बावजूद, वैश्विक डेटा केंद्रों का ऊर्जा उपयोग 2006 से 2018 तक केवल 6% बढ़ा। यह महत्वपूर्ण दक्षता है सुधार का श्रेय PUE में कमी को दिया जाता है।

अनुमान के मुताबिक, 2022 और 2027 के बीच ग्रीन डेटा सेंटर बाजार में 24.63% की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर के साथ 146.95 बिलियन डॉलर की वृद्धि होने की उम्मीद है। बड़े पैमाने पर लिक्विड कूलिंग (विशेषकर डायरेक्ट लिक्विड कूलिंग डीएलसी) की बढ़ती तैनाती के साथ, लिक्विड कूलिंग युग में प्रवेश करने वाले डेटा केंद्रों का PUE 1.3 से नीचे होगा। तरल शीतलन तकनीक न केवल डेटा केंद्रों की समग्र शीतलन दक्षता में सुधार कर सकती है, बल्कि उच्च-शक्ति घनत्व चिप्स की शीतलन आवश्यकताओं को भी पूरा कर सकती है, उच्च बिजली खपत वाले एयर कंडीशनिंग सिस्टम पर निर्भरता कम कर सकती है और टिकाऊ पर्यावरणीय विकास को बढ़ावा दे सकती है।