AI Mendorong Pendinginan Cair Dominasi Pusat Data

Pendinginan cair mengatasi masalah ini dengan memungkinkan komponen beroperasi lebih cepat dan lebih padat. Dengan demikian, pusat data dapat menjalankan beban kerja AI dan HPC yang lebih intensif di ruang yang sama, meningkatkan kepadatan komputasi secara signifikan.

Aspek Keberlanjutan dan Pengelolaan Air

Dalam hal keberlanjutan, kedua metode memiliki pro dan kontra yang perlu dipertimbangkan. Pendinginan udara memang cenderung hemat air, namun metode ini sangat intensif energi.

Sebaliknya, pendinginan cair jauh lebih hemat energi. Namun, sistem yang lebih tua yang menggunakan pendinginan evaporatif (penguapan) harus terus-menerus diisi ulang dari sumber eksternal, yang boros air.

Perkembangan teknologi mengatasi masalah ini. Sistem pendinginan air hangat yang lebih baru membatasi kehilangan air secara signifikan. Organisasi juga secara aktif beralih dari sistem loop terbuka menuju sistem loop tertutup. Sistem loop tertutup memanfaatkan penukar panas cair-ke-udara, membuat pendinginan cair lebih efisien dan jauh lebih berkelanjutan.

Kesiapan Masa Depan dan Metrik PUE

Goldman Sachs memperkirakan bahwa permintaan energi pusat data akan melonjak hingga 160% pada akhir dekade ini akibat teknologi AI. Oleh karena itu, efisiensi yang ditawarkan pendinginan cair akan semakin krusial bagi keberlangsungan bisnis.

Efisiensi diukur menggunakan metrik Power Usage Effectiveness (PUE). PUE adalah rasio total daya yang dibutuhkan pusat data dibagi dengan daya yang dikonsumsi oleh peralatan IT.

Pusat data yang dioptimalkan dengan pendinginan cair mampu mencapai nilai PUE yang jauh lebih rendah. Nilai rendah ini menandakan pengoperasian yang sangat efisien. Para pemimpin pusat data harus segera mengambil keputusan yang tepat mengenai pendinginan, sebab kemampuan bersaing di masa depan bergantung pada infrastruktur yang mampu menahan tekanan energi yang dibawa oleh revolusi AI.