Репортаж от Wedoany，Стартап под названием Ferveret применяет технологию охлаждения ядерных реакторов для отвода тепла от чипов в искусственного интеллекта центрах обработки данных. Его решение позволяет повысить вычислительную эффективность при нулевом потреблении воды. Компания основана бывшим постдоком Массачусетского технологического института (MIT) в области ядерной инженерии Резой Азизианом и доцентом MIT Маттео Буччи. Их адаптивная система фазового перехода (APC) ускоряет процесс теплопередачи, создавая на поверхности серверов более мелкие и чаще отрывающиеся пузырьки.
С расширением масштабов моделей ИИ энергопотребление систем охлаждения центров обработки данных становится отраслевой проблемой. Ожидается, что к концу этого десятилетия центры обработки данных в США будут потреблять от 9% до 17% всей электроэнергии в стране, причем около трети этой энергии уходит на охлаждение чипов, работающих с моделями ИИ. Решение Ferveret погружает компьютерные серверы в специальную жидкость, которая поглощает тепло гораздо эффективнее воздуха. Отличие от других жидкостных систем охлаждения заключается в том, что технология APC компании использует процесс переохлажденного кипения, применяемый в ядерных реакторах, с жидкостью с низкой температурой кипения, не содержащей PFAS («вечных химикатов»). Это создает на поверхности чипов более мелкие пузырьки, которые чаще отрываются и быстро повторно конденсируются в окружающей жидкости, ускоряя теплопередачу.
Ferveret уже проводит тестирование в сотрудничестве с разработчиком и оператором центров обработки данных CleanSpark, компанией по производству ускорителей ИИ FuriosaAI и одним из крупнейших операторов центров обработки данных в США Switch. В недавнем исследовании, проведенном совместно с факультетом компьютерных наук Samueli Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (UCLA), решение APC от Ferveret повысило эффективность вычислительной мощности на 15% по сравнению с самыми передовыми жидкостными системами охлаждения. Компания заявляет, что в сочетании с ее системой управления электропитанием для оптимизации рабочих условий центры обработки данных могут получать на 35% больше токенов (небольших фрагментов текста или данных) от своих моделей ИИ при том же объеме электроэнергии.
Основатель Реза Азизиан отметил: «Наша цель — сделать центры обработки данных максимально устойчивыми и помочь им использовать каждый ватт электроэнергии для генерации токенов, что является наиболее полезным результатом. Наша система позволяет работать с более мощными чипами, помогает центрам обработки данных тратить меньше энергии, и все это достигается при нулевом потреблении воды». Модульная система компании поставляется в виде небольших корпусов, каждый из которых вмещает один сервер, что упрощает развертывание и обслуживание. Кроме того, Ferveret предлагает программное обеспечение управления, которое позволяет в реальном времени регулировать мощность каждого сервера для повышения эффективности.
В настоящее время Ferveret является частью стартап-программы Inception компании Nvidia и ведет переговоры с крупными облачными компаниями, планируя объявить о расширении партнерства позднее в этом году. Основатели заявляют, что технология может помочь в строительстве центров обработки данных в удаленных регионах с обилием солнечного света, но нехваткой воды, включая Африку, Ближний Восток и некоторые районы США. «Вычислительная отрасль сталкивается с огромными проблемами в доступе к электроэнергии, а во многих регионах — и к водным ресурсам», — сказал Азизиан. — «С развитием отрасли эти ограничения будут только усиливаться. Основная цель операторов центров обработки данных — получать больше токенов из имеющейся у них электроэнергии. Мы доказали, что можем это сделать».
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
