El Centro de Supercomputación de San Diego (SDSC, por sus siglas en inglés) de la Escuela de Ciencia de Datos e Informática Halıcıoğlu de la Universidad de California en San Diego servirá como campo de pruebas para un nuevo proyecto financiado por la Comisión de Energía de California (CEC, por sus siglas en inglés) con un presupuesto de 8,48 millones de dólares, que podría transformar la forma en que los centros de datos de IA reciben y gestionan la electricidad.
El proyecto convertirá a SDSC en uno de los primeros centros de datos de IA operativos en Estados Unidos en demostrar una nueva arquitectura de energía diseñada para reducir el desperdicio energético, disminuir los costos y mejorar la confiabilidad de la red. Más allá de la tecnología en sí, la iniciativa también incluye lo que el equipo del proyecto describe como uno de los primeros esfuerzos de California centrados en la equidad para el desarrollo de la fuerza laboral en centros de datos, creando oportunidades profesionales en los sectores de rápido crecimiento de la IA y la infraestructura energética.
Satisfacer las crecientes demandas energéticas de la IA
A medida que la inteligencia artificial continúa expandiéndose, también lo hace la energía necesaria para su funcionamiento. Los ordenadores que la impulsan consumen cada vez más energía. Un solo rack de hardware de IA puede requerir hasta 50 veces más electricidad que un rack de servidores convencional instalado hace tan solo unos años.
El desafío no radica solo en la cantidad de energía que consumen estos sistemas, sino también en cómo se suministra esa energía. Los centros de datos tradicionales dependen de múltiples etapas de conversión antes de que la electricidad llegue a los equipos informáticos, y cada etapa desperdicia energía en forma de calor.
Para abordar este problema, el equipo de la UC San Diego está colaborando con líderes de la industria para desarrollar un sistema de suministro de energía que elimine muchas de las etapas de conversión. El proyecto, con sede en el SDSC, servirá como plataforma de pruebas para que la electricidad se transmita de forma más directa y eficiente desde la red eléctrica hasta los equipos informáticos.
«Esta investigación tiene el potencial de transformar radicalmente la forma en que los centros de datos de IA interactúan con la red eléctrica», declaró el rector Pradeep K. Khosla. «Al reducir los costos y disminuir nuestro impacto ambiental, allana el camino para la expansión sostenible de esta tecnología crucial».
Un camino más inteligente desde la red eléctrica hasta el rack.
En el centro del proyecto se encuentra Alderbuck Energy, con sede en San Diego, cuyo equipo desarrolla soluciones de conversión de energía y gestión inteligente de energía para centros de datos y otros clientes de alta demanda. El transformador de estado sólido bidireccional (SST) de Alderbuck, que convierte la corriente alterna de media tensión directamente en corriente continua de 800 voltios mediante un único dispositivo compacto, desempeñará un papel fundamental en este nuevo proyecto financiado por la CEC. Al simplificar la cadena de suministro de energía, el equipo espera que el sistema mejore la eficiencia, reduzca los requisitos de equipos y disminuya los costos de instalación y operación. El proyecto tiene como objetivo suministrar dos megavatios de carga de computación de IA, reduciendo la superficie ocupada por los equipos de energía en más del 50 % y logrando un ahorro energético proyectado de aproximadamente el 25 %.
“Los centros de datos ya no son solo consumidores de electricidad, sino que pueden participar activamente en la estabilidad de la red”, afirmó Brian Balderston, director de infraestructura y centros de datos de la División de Servicios de Datos de Investigación del SDSC.
Pero la justificación de esta arquitectura comienza con la eficiencia: cada etapa de conversión innecesaria entre la red eléctrica y el procesamiento supone una pérdida de energía, y a escala de IA, esto se acumula rápidamente. «Este proyecto nos muestra cómo sería una mejor solución en la práctica y aportará la evidencia del mundo real que convertirá esta arquitectura de prometedora a probada», afirmó.
Balderston explicó que el proyecto va más allá del hardware, ya que combina el controlador de gestión de red de Alderbuck con el software de orquestación informática de Emerald AI, una plataforma de gestión de flexibilidad para infraestructuras de IA. Juntos, permiten que el sistema mantenga un suministro eléctrico fiable dentro del centro de datos, a la vez que responde a las condiciones de la red eléctrica en general, transformando así el centro de datos de una carga pasiva en un recurso activo de la red.
La función de Emerald AI es lograr que los centros de datos de IA respondan a la red eléctrica, transformándolos en valiosos socios de la red. Su plataforma, Emerald Conductor, actúa como la interfaz inteligente entre el sistema informático de una instalación y su infraestructura eléctrica, controlando dinámicamente el consumo eléctrico de las tareas de IA mediante la ralentización, el desplazamiento o la pausa breve de las cargas de trabajo por lotes, al tiempo que protege el rendimiento de las tareas que no pueden tolerar retrasos.
Este enfoque se validó por primera vez en un estudio revisado por pares publicado en Nature Energy , en el que Emerald AI, NVIDIA, Oracle, Salt River Project y el Electric Power Research Institute lograron reducir el consumo de energía de un clúster de IA en funcionamiento en Phoenix en un 25 % durante tres horas sin incumplir los compromisos de rendimiento. Esta prueba fue la primera de cinco demostraciones en vivo que Emerald AI ha realizado en centros de datos comerciales de Arizona, Illinois, Virginia, Oregón y el Reino Unido. Esto incluye una prueba reciente en Londres, en la nueva AI Factory de Nebius, donde Emerald AI y National Grid demostraron que la infraestructura de IA de alto rendimiento podría reducir la demanda de electricidad hasta en un 40 % sin pérdida de rendimiento. El software de Emerald AI se está integrando ahora con la plataforma DSX Flex de NVIDIA para establecer la arquitectura de referencia para las fábricas de IA con flexibilidad energética.
La diversa combinación de cargas de trabajo de investigación científica y de IA del centro SDSC, que se ejecuta dentro de la microrred del campus de UC San Diego con sus propios recursos energéticos distribuidos, proporciona un entorno de pruebas excepcionalmente completo. Los datos de flexibilidad de carga de trabajo reales que genera se integrarán directamente en la nueva herramienta de capacidad de carga flexible de UC San Diego, proporcionando modelos validados para ayudar a los responsables políticos y a las empresas de servicios públicos de California a planificar grandes cargas de CC.
«La mayoría de los planes de interconexión aún consideran la demanda máxima de un centro de datos como una cifra fija que la red eléctrica simplemente satisface o no», afirmó Ayse Coskun, científica jefa de Emerald AI y profesora de la Universidad de Boston. «A través de una serie de demostraciones prácticas, hemos demostrado que esta suposición es errónea. Una parte importante de la computación de IA posee una flexibilidad que puede utilizarse para dar soporte activo a la red eléctrica».
“Lo que distingue al proyecto liderado por la UC San Diego es la combinación. «Estamos integrando el software de Emerald AI con la nueva tecnología de transformadores de estado sólido de Alderbuck en una instalación que ejecuta cargas de trabajo de investigación heterogéneas reales, todo dentro de una microrred del campus», continuó Coskun. «Esa es una prueba mucho más amplia, y es la que producirá la evidencia y los modelos validados que un planificador de servicios públicos de California podrá utilizar para la nueva herramienta de capacidad de carga flexible».
