Енергетика
Нов метод за охлаждане може да реши проблема с прегряването на AI центровете
Financial Tribune
Нов метод за охлаждане, вдъхновен от дърветата, може да реши проблема с прегряването на AI центровете, съобщава уебсайтът „Knowridge“.
Изкуственият интелект трансформира света, но идва с една скрита цена – огромна топлина. Модерните AI центрове за данни съдържат хиляди мощни процесори в ограничени пространства, които консумират огромни количества електроенергия. Повечето от тях се превръща в топлина, която трябва да се отстранява бързо, за да се избегне прегряване, забавяне или повреда на оборудването.
Професор Хади Гасеми от Университета в Хюстън, специалист по механично и аерокосмическо инженерство, предлага нов метод за охлаждане, който използва изключително тънки течни слоеве, подредени в разклонени, дървоподобни структури. Според изследването му този подход може да отстранява топлината поне три пъти по-ефективно от съвременните методи.
В съвременните центрове за данни охлаждането е сериозно предизвикателство. Традиционните методи, като помпане на течност през малки канали или пръскане на охладител върху горещи повърхности, често не успяват при екстремни нива на топлина. Течността може да се изпарява твърде бързо или да образува нестабилни слоеве, намалявайки способността ѝ да отвежда топлината. Това е особено проблемно за AI системите, където процесорите работят на висока мощност денонощно.
Решението на Гасеми използва т.нар. изпарение на тънък филм. Тънък слой течност се разстила върху гореща повърхност, като топлината се отвежда по-ефективно при изпарение. Дълго време този метод се е смятал за мощен, но дизайнът на повърхности, които работят надеждно при големи мащаби, е бил предизвикателство.
С помощта на компютърни симулации и AI инструменти екипът на Гасеми открива, че структури, наподобяващи дървесни разклонения, са най-ефективни. Те са изградени наполовина от твърд материал и наполовина от отворено пространство, което позволява равномерно разпространение на течността и ефективно отвеждане на топлината.
Допълнително предимство е, че новият дизайн може да отвежда топлината без необходимост компонентите да достигат много високи температури. В старите системи охлаждането често става ефективно едва при силно нагряване, което натоварва оборудването. Разклонените структури позволяват топлината да се разсейва по-рано, подобрявайки безопасността и надеждността.
С разрастването на AI се очаква търсенето на енергийно интензивни центрове за данни да нарасне. По-ефективното охлаждане може да намали потреблението на електроенергия, разходите за експлоатация и да удължи живота на скъп хардуер. То също така улеснява изграждането на по-мощни системи без термални ограничения.
Работата на Гасеми показва как комбинирането на физически знания и AI-базиран дизайн може да доведе до практични решения за реални инженерни проблеми. Въпреки че технологията все още е в изследователска фаза, тя очертава бъдеще, в което интелигентни системи за охлаждане поддържат дигиталния свят дори при нарастваща мощ на AI машините.
