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Come far crescere l’IA nei data center di Singapore usando meglio energia e raffreddamento
Per accogliere più carichi di lavoro legati a IA e cloud, i data center di Singapore possono migliorare l’uso di energia e raffreddamento negli impianti esistenti, senza presumere che una sola tecnologia vada bene per... Jon Curry di Digital Realty ha descritto la sfida come quella di raffreddare in modo efficiente...
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Key takeaways
- Per accogliere più carichi di lavoro legati a IA e cloud, i data center di Singapore possono migliorare l’uso di energia e raffreddamento negli impianti esistenti, senza presumere che una sola tecnologia vada bene per...
- Jon Curry di Digital Realty ha descritto la sfida come quella di raffreddare in modo efficiente mentre cresce la domanda di capacità di calcolo; il clima tropicale di Singapore rende il compito più complesso.
- Un approccio pratico parte dalla misurazione delle condizioni negli impianti, riduce gli sprechi di raffreddamento, sceglie gli interventi in base a struttura e carichi di lavoro e li testa prima di estenderli.
AI Prompt
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Gli operatori dei data center di Singapore devono trovare un equilibrio: sostenere la crescita dei carichi di lavoro legati a intelligenza artificiale, cloud e calcolo ad alte prestazioni, facendo i conti con i limiti di spazio, potenza ed energia per il raffreddamento. Una delle opportunità più concrete è ricavare più capacità utile dagli impianti esistenti con interventi operativi e aggiornamenti mirati, invece di pensare che basti aggiungere apparecchiature di raffreddamento. 17
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La sfida è raffreddare meglio, non solo raffreddare di più
Il clima tropicale e la disponibilità limitata di terreno frenano una crescita senza vincoli dei data center a Singapore. 17 In un’intervista a Singapore Business Review, Jon Curry, vicepresidente delle Operations Asia-Pacifico di Digital Realty, ha descritto la sfida come la necessità di mantenere efficientemente al fresco gli impianti mentre aumenta la domanda di capacità di calcolo. L’umidità e le poche possibilità di ricorrere al raffreddamento naturale complicano ulteriormente il compito.
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Anche i limiti alla disponibilità di energia incidono sulle decisioni d’investimento. Secondo Singapore Business Review, cresce l’attenzione verso retrofit, infrastrutture a maggiore densità, gestione dei flussi d’aria, raffreddamento e monitoraggio dei consumi: l’obiettivo è ottenere più capacità dai siti già attivi. 33
Questa strategia è importante, ma i miglioramenti di efficienza non dimostrano, da soli, che il consumo totale di elettricità diminuirà. Singapore punta anche ad ampliare la capacità dei data center per rispondere alla crescente domanda di calcolo. 1 Perciò non basta chiedersi se il raffreddamento diventa più efficiente: occorre valutare se gli impianti riescono a sostenere i carichi di lavoro richiesti evitando consumi energetici superflui.
Un percorso pratico per migliorare l’efficienza
Quello che segue è uno schema operativo, non una serie di citazioni verificate di Curry o di altre persone intervistate.
1. Rilevare le condizioni in tutto l’impianto
Prima di modificare i controlli del raffreddamento, gli operatori possono mappare temperatura, umidità, flussi d’aria e domanda di calcolo nelle diverse aree del sito. Misurazioni affidabili aiutano a capire dove serve raffreddare e dove, invece, il raffreddamento potrebbe essere eccessivo. Se mancano sensori o dati sulle condizioni ambientali, è opportuno colmare queste lacune prima di affidarsi a raccomandazioni automatiche.
2. Ottimizzare prima le attività esistenti
Prima di investire in cambiamenti importanti alle apparecchiature, si possono rivedere le impostazioni di raffreddamento, i flussi d’aria e il monitoraggio energetico. Sono tra gli ambiti che Singapore Business Review indica come prioritari per migliorare gli impianti esistenti. 33 Le opportunità più efficaci dipendono però dalle condizioni e dai requisiti operativi di ciascun sito.
3. Scegliere il raffreddamento in base ai carichi di lavoro
Con l’aumento dei carichi di lavoro legati all’IA, cresce l’interesse per il raffreddamento a liquido. Singapore ha introdotto uno standard pensato per favorirne l’adozione nei data center situati in climi tropicali. 2 Questo non significa che il raffreddamento a liquido sia la scelta giusta per ogni impianto: occorre considerare le apparecchiature, la densità dei rack, i vincoli di un eventuale retrofit e i requisiti di affidabilità del sito specifico.
4. Verificare gli interventi prima di estenderli
Le modifiche al raffreddamento e i controlli automatizzati andrebbero verificati in condizioni operative rappresentative prima di essere introdotti su scala più ampia. Il progetto Sustainable Tropical Data Centre Testbed di Singapore è destinato a esaminare sistemi di raffreddamento e pratiche di gestione energetica adatte al clima tropicale. 37
Cosa dimostrano le fonti, e cosa no
Le fonti sostengono l’opportunità generale di migliorare gli impianti esistenti, gestire i flussi d’aria e valutare soluzioni di raffreddamento adatte ai climi tropicali. 2
33 Non comprovano invece affermazioni dettagliate su lacune nei sensori degli impianti più vecchi, su specifiche competenze necessarie per i gemelli digitali o su test a Singapore e Melbourne che avrebbero effettuato regolazioni in tempo reale durante i picchi di carico. Non forniscono neppure una stima misurata dell’elettricità che potrebbe essere resa disponibile per altri usi.
Queste possibilità vanno quindi considerate come ipotesi da verificare e documentare, non come risultati già dimostrati. L’obiettivo pratico è chiaro: basare le decisioni sul raffreddamento su dati raccolti nell’impianto, scegliere interventi coerenti con i carichi di lavoro e verificarne le prestazioni prima di estenderli.
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Per accogliere più carichi di lavoro legati a IA e cloud, i data center di Singapore possono migliorare l’uso di energia e raffreddamento negli impianti esistenti, senza presumere che una sola tecnologia vada bene per... Jon Curry di Digital Realty ha descritto la sfida come quella di raffreddare in modo efficiente mentre cresce la domanda di capacità di calcolo; il clima tropicale di Singapore rende il compito più complesso.
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Un approccio pratico parte dalla misurazione delle condizioni negli impianti, riduce gli sprechi di raffreddamento, sceglie gli interventi in base a struttura e carichi di lavoro e li testa prima di estenderli.
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lkyspp.nus.edu.sglkyspp.nus.edu.sg › docs › casesSilicon vs. Sustainability - Singapore's AI Dilemma
sbr.com.sgSingapore data centre constraints push investment into efficiency
edb.gov.sgSingapore to expand data centre capacity by at least one-third ...