Le développement rapide de l’intelligence artificielle (IA) n’est pas sans conséquence sur l’évolution des centres de données. Il nécessite des datacenters à haute densité qui ont des exigences accrues en matière d’alimentation, d’implantation et de refroidissement. En effet, l’IA et les calculs à hautes performances sont des nouvelles technologies qui utilisent des serveurs puissants, lesquels travaillent parfois en parallèle pour gérer des grandes quantités de données.
Pour faire face à tous ces enjeux, il est fait appel à des nouvelles solutions techniques permettant de s’adapter à ces évolutions le plus rapidement possible.

La montée en puissance des applications de l’IA

A ce jour, on observe que les applications de l’IA sont déjà très nombreuses et qu’elles se développent rapidement dans l’industrie, le domaine médical, le domaine financier ou encore pour satisfaire les exigences du véhicule autonome, voire pour répondre à des applications de calcul très sophistiquées.
Parallèlement, le nombre de datacenters ne cesse de progresser sur le plan mondial. S’agissant de la France, la filière prévoit d’investir 12 milliards d’euros dans les dix prochaines années, majoritairement en région parisienne.
Dans la conception et la gestion de l’infrastructure physique des datacenters, les géants de l’internet doivent prendre en compte des niveaux de densité de puissance de plus en plus élevés à tel point que les besoins en électricité vont augmenter de 30% par an pour atteindre une demande de 14 à 20 GW d’ici 2028/2030. Cette demande en énergie dépendra de la technologie des prochaines générations de serveurs, de l’amélioration des performances des microprocesseurs et de l’importance des travaux de recherche sur l’intelligence artificielle.
Dans ce contexte, les opérateurs de datacenters devront répondre aux nouveaux besoins des utilisateurs en sachant que ces besoins auront un impact sur les équipements d’alimentation en énergie, mais aussi sur les systèmes de refroidissement qui devront s’adapter à la haute puissance, tout en restant plus économes en énergie.

La mise à niveau de l’environnement technique

Pour satisfaire la montée en puissance des applications de l’IA, il conviendra de raisonner en termes d’évolutivité et de modularité des équipements d’énergie (ASI, batteries, distribution électrique, etc.).
S’agissant des performances, l’indicateur d’efficacité énergétique PUE (Power Usage Effectiveness) s’est amélioré ces dernières années mais il devient difficile de descendre au- dessous de 1,2 pour les meilleurs datacenters.
Sur un plan plus général, il conviendra de récupérer la «chaleur fatale» des datacenters. Cette récupération consiste en la captation de la chaleur produite par les équipements afin de l’utiliser pour la production d’énergie thermique dans les réseaux urbains ou dans les bâtiments tertiaires et industriels. …/…
Au final, la demande en énergie dépendra de nombreux facteurs technologiques, notamment des prochaines générations de serveurs, de l’amélioration des performances des microprocesseurs et du développement de l’intelligence artificielle.
Par ailleurs, la plupart des datacenters actuels peuvent supporter des pics de densité de puissance de 10 à 20 kW mais le déploiement de dizaines, voire de centaines de racks de plus de 20 kW pose des problèmes d’infrastructures.

Des solutions de refroidissement adaptées aux besoins

Le refroidissement a toujours été un élément important de la structure et du fonctionnement des datacenters, d’autant que ces datacenters ont une responsabilité environnementale à prendre en compte dans leur conception qui nécessite une décarbonatation.
Si la taille du dissipateur de chaleur est faible, ainsi que le débit d’air, le refroidissement par simple ventilation peut s’avérer être insuffisant avec la montée en puissance des capacités informatiques, de la densité accrue des racks et de l’extension des services. Dans ces conditions, le refroidissement avec des liquides dispose d’une meilleure capacité énergétique.
Une solution émerge pour les densités extrêmes et des puissances élevées à évacuer, c’est «l’immersion cooling». L’organisation en rangées de racks informatiques verticaux est remplacée par des réservoirs horizontaux et les équipements sont intégralement immergés dans un fluide diélectrique thermo-conducteur.
Ce refroidissement par immersion est une technologie prometteuse appelée à se développer lorsqu’elle sera mature et avec des normes plus précises.

Une évolution qui impactera tous les centres de données

Dans les centres de données, les opérateurs doivent réduire, autant que faire se peut, la consommation d’énergie tout en répondant rapidement aux nouveaux besoins de leurs clients. Cela aura un impact sur les équipements d’énergie et systèmes de refroidissement qui seront remplacés par des technologies adaptées à la hausse des puissances.
Des solutions de datacenters modulaires peuvent également répondre aux besoins de l’intelligence artificielle en fournissant l’infrastructure, la puissance de calcul, la puissance électrique et le refroidissement nécessaires. Portés par les avancées de l’IA et de l’internet des objets, les datacenters modulaires se sont imposés comme un élément essentiel à la réussite des opérations de nombreuses entreprises. En effet, la dépendance croissante à l’égard de l’informatique a mis en évidence les limites des datacenters classiques construits sur mesure. Ces limites portent sur le manque de flexibilité, le manque d’efficacité dû au surdimensionnement et les coûts élevés des travaux sur site.
On observera que l’arrivée de l’IA ne se limite pas aux grands datacenters de plusieurs milliers de mètres carrés en périphérie des grands centres européens car les possibilités d’utilisation de l’IA sont presque illimitées en allant de la fabrication industrielle vers la santé, la finance, le transport, les commerces, etc.

En conclusion, l’IA a déjà généré de nombreuses opportunités techniques, scientifiques et commerciales pour lancer de nouveaux outils. Néanmoins, cela présente des grands changements pour adapter les infrastructures des centres de données. C’est donc ce challenge auquel il convient de faire face pour engager de nouvelles étapes dans la conquête de l’intelligence artificielle.

René Revol

Références:

www.filière-3e.fr/2024/01/02: Optimiser l’alimentation sécurisée, l’urbanisation et le refroidissement des datacenters.