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AI時代の電力需要にどう応える？シンガポールのデータセンターが探る冷却効率

シンガポールのデータセンターでは、新しい冷却技術を一律に導入するより、既存設備の使い方を改善して計算能力を高めることが選択肢になります。 Digital Realtyのジョン・カリー氏は、AIなどで計算需要が伸びるなか、施設を冷やすことだけでなく、効率よく冷やすことが課題だと説明しています。

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研究の答え

重要なポイント

シンガポールのデータセンターでは、新しい冷却技術を一律に導入するより、既存設備の使い方を改善して計算能力を高めることが選択肢になります。
Digital Realtyのジョン・カリー氏は、AIなどで計算需要が伸びるなか、施設を冷やすことだけでなく、効率よく冷やすことが課題だと説明しています。
施設の状態や業務負荷を測り、改善策を選び、実環境に近い条件で検証してから広げることが実務上の基本です。

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シンガポールのデータセンター事業者は、AIやクラウド、高性能コンピューティングの需要に応えながら、土地や電力、冷却能力の制約にも向き合っています。鍵となるのは、冷却装置を増やせば解決すると考えるのではなく、既存施設の運用改善や必要な設備更新を通じて、今ある資源からより多くの計算能力を引き出すことです。17 33

問題は「冷やすこと」だけではなく「効率よく冷やすこと」

熱帯気候と限られた土地は、シンガポールでデータセンターを無制限に増やすうえでの制約となっています。17 Singapore Business Reviewのインタビューで、Digital Realtyのアジア太平洋地域オペレーション担当副社長ジョン・カリー氏は、計算需要が増えるなか、施設を冷やし続けるだけでなく、効率よく冷やすことが課題だと述べています。高い湿度や、自然に冷却しにくい環境も難しさにつながります。4

電力の制約は、事業者の投資先にも影響しています。Singapore Business Reviewによると、新たな施設の建設だけでなく、既存施設の改修、高密度のインフラ、空気の流れの管理、冷却、エネルギー監視などに関心が集まっています。33

ただし、効率が上がれば、電力の総使用量も必ず減るという意味ではありません。シンガポールは、計算需要の拡大に対応するためデータセンター容量の増強も目指しています。1 そのため見るべきなのは、冷却の効率だけではなく、必要な計算処理を支えながら、不要なエネルギー消費をどれだけ避けられるかです。

効率改善を進めるための現実的な手順

以下は、運用改善を検討するための一般的な枠組みです。カリー氏やほかの関係者の発言を再現したものではありません。

1. 施設内の状態を把握する

冷却設定を変える前に、施設内の温度、湿度、空気の流れ、計算負荷を把握します。信頼できるデータがあれば、冷却が必要な場所と、過剰になっている可能性がある場所を見つけやすくなります。センサーや環境データに不足がある場合は、自動化された提案に頼る前に、その不足を補う必要があります。

2. 大規模な設備更新の前に運用を見直す

大きな設備変更を決める前に、冷却の設定、空気の流れ、エネルギー監視を点検する方法があります。これらは、既存施設の活用を進める際の重点分野として報じられています。33 どの改善が有効かは、施設の状態や運用上の要件によって異なります。

3. 冷却方式は設備と負荷に合わせて選ぶ

AIの計算負荷が増えるなか、液冷への関心も高まっています。シンガポールでは、熱帯地域のデータセンターで液冷技術の導入を後押しする規格が設けられました。2 ただし、液冷がすべての施設に適していると確認されたわけではありません。事業者は、機器との適合性、ラックの発熱密度、改修の制約、信頼性の要件を施設ごとに検討する必要があります。

4. 展開を広げる前に効果を確かめる

冷却設定や自動制御を変更する場合は、導入を広げる前に、通常の運用に近い条件で動作を確認することが重要です。シンガポールの「Sustainable Tropical Data Centre Testbed」関連の取り組みでは、熱帯環境に適した冷却システムやエネルギー管理の方法を検討する予定です。37

確認できること、まだ確認できないこと

情報源は、既存施設の改善、空気の流れの管理、熱帯環境に適した冷却方式の検討が重要であることを示しています。2 33 一方、古い施設でのセンサー不足の実態、デジタルツインに必要な人材構成、シンガポールとメルボルンで負荷の急増に合わせて冷却を調整した試験については、詳細を裏付ける情報がありません。また、どれだけの電力をほかの用途に回せるかという定量的な見積もりも示されていません。

こうした可能性は、実証済みの成果ではなく、事業者が検証し記録すべき課題として扱う必要があります。施設ごとのデータをもとに冷却を判断し、負荷に合った改善策を選び、効果を確かめてから導入を広げる。それが、需要の伸びに対応しつつ無駄な電力消費を避けるための現実的な進め方です。

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