Technologie de refroidissement liquide direct des puces
À l’heure actuelle, presque tout le trafic Internet est transmis via des centres de données. Outre la popularité des applications d’IA générative telles que ChatGPT, il existe une demande sans précédent en puissance de calcul. Les centres de données mondiaux déploient autant que possible des GPU et des CPU hautes performances. Cela entraîne également des exigences plus élevées en matière d’électricité et d’énergie.
Avec le développement de l’IA et du calcul haute performance, la configuration des puces, des serveurs et des racks dans les centres de données est devenue de plus en plus dense. Cette haute densité nécessite des systèmes de refroidissement plus puissants pour garantir que l'équipement puisse fonctionner dans une plage de température sûre afin de maintenir les performances et la fiabilité du système.
Il est entendu que les coûts de refroidissement des centres de données sont devenus la partie des coûts d'infrastructure physique qui connaît la croissance la plus rapide, avec un taux de croissance annuel composé de 16 %. Le taux de croissance des coûts de refroidissement dans les centres de données dépasse les capacités existantes tout en maintenant des opérations hautes performances. Selon les données du MIT Lincoln Laboratory, d'ici 2030, les centres de données consommeront jusqu'à 21 % de l'approvisionnement électrique mondial. Afin de résoudre le problème de consommation d'énergie de l'IA, l'industrie développe non seulement des puces personnalisées spécialisées en IA pour améliorer l'efficacité de l'utilisation de l'énergie, mais adopte également une technologie de refroidissement plus efficace pour aider les centres de données à atteindre une durabilité maximale.
Récemment, une société appelée ZutaCore a présenté la première plaque diélectrique à refroidissement liquide à puce directe du secteur pour les GPU NVIDIA. Il s'agit d'un système de refroidissement liquide biphasé anhydre, directement sur la puce, conçu spécifiquement pour les charges de travail d'IA et de calcul haute performance. La société s'est associée à de nombreux fournisseurs tels qu'Intel, Dell et Vitus, et plusieurs fabricants de serveurs collaborent également avec ZutaCore pour finaliser la certification et les tests de la plate-forme GPU Nvidia.
La solution de refroidissement « HyperCool » de ZutaCore ne repose pas sur un liquide comme moyen de refroidissement et utilise un liquide diélectrique spécial. Cette méthode de refroidissement met directement en contact le liquide de refroidissement avec la puce qui doit être refroidie, ce qui peut absorber et éliminer la chaleur plus efficacement que le refroidissement par air traditionnel ou le refroidissement liquide indirect. La technologie HyperCool peut également récupérer et réutiliser la chaleur générée par les centres de données, permettant ainsi une réutilisation de la chaleur à 100 %.
De plus, la consommation électrique actuelle de chaque GPU Nvidia H100 atteint 700 W, ce qui constitue un défi important pour les centres de données déjà sous pression en matière de contrôle de la chaleur, de la consommation d'énergie et de l'espace. Il est entendu qu'HyperCool peut réduire la consommation d'énergie de refroidissement de 80 %, prendre en charge les GPU dépassant 1 500 W et augmenter la densité des racks de 300 %. Dans l’ensemble, le refroidissement des centres de données est un aspect clé pour garantir l’efficacité du matériel et prolonger la durée de vie des équipements. Avec l'augmentation de la taille des centres de données et de la demande informatique, les solutions de refroidissement efficaces deviennent de plus en plus importantes.
En fournissant en permanence un refroidissement optimisé, le matériel du centre de données peut continuer à fonctionner à des niveaux de performances élevés, évitant ainsi les fluctuations de performances causées par des problèmes de température, atteignant ainsi une puissance de calcul bien au-delà des installations traditionnelles. Ceci est particulièrement crucial pour les applications qui s’appuient sur le calcul haute performance, telles que l’intelligence artificielle et l’analyse du Big Data.
