Sıvı soğutma, veri merkezi su kullanımını nasıl sıfıra yakın indiriyor: basit bir açıklama

Yapay zekâ veri merkezlerinde bir inşaat patlamasını tetiklerken, rahatsız edici bir yan etki giderek daha çok inceleme çekti: bu tesislerin serin kalmak için tükettiği muazzam su miktarı. Yaygın biçimde paylaşılan bir teknik yazıda öne çıkarılan bir soğutma tasarımı, sistemleri yaklaşık 45 santigrat derecede ılık çalıştırmanın ve böylece su kullanımını sıfıra yakın indirmenin bir yolunu tarif ediyor.
Buluşu anlamak için veri merkezlerinin neden su kullandığını bilmek yardımcı olur. İçindeki çipler ısı üretir ve bu ısının bir yere gitmesi gerekir. Birçok tesis, terlemeye çok benzer biçimde işleyen buharlaşmalı soğutmaya dayanır: ısıyı taşımak için su buharlaştırılır. Etkilidir ama havaya kaybedilen büyük su hacimleri tüketir.
Daha yeni yaklaşım, soğutucunun çiplerin üzerine soğuk hava üflemek yerine doğrudan çiplere borulandığı sıvı soğutmadır. Sıvı, ısıyı havadan çok daha verimli taşır; yapay zekâ hızlandırıcıları her rafa geleneksel sunucuların yapabildiğinden çok daha fazla güç sığdırdıkça bu giderek gerekli hâle gelir.
Tasarımdaki ana içgörü çalışma sıcaklığıdır. Geleneksel soğutma, soğutucuyu soğuk tutmaya çalışır; bu da çoğu zaman enerji aç soğutucular ya da su israf eden buharlaşma gerektirir. Sistem yaklaşık 45 santigrat derecede ılık çalışacak biçimde tasarlanarak, tesis ısıyı dışarı atmak için su buharlaştırmaya ihtiyaç duymadan dış havaya verebilir.
Bu ılık çalışma stratejisi su tüketimini kesen şeydir. Soğutucu dışarıya göre zaten ılık olduğunda, ısı buharlaşmalı kuleler yerine kuru soğutucular -aslında büyük radyatörler- aracılığıyla atılabilir. Aksi takdirde atmosfere kaynatılarak salınacak su, basitçe gerekmez.
Çevresel riskler önemli. Veri merkezleri, su çekimlerinin tarım ve hanelerle rekabet ettiği bölgelerde, özellikle ucuz arazi ve güç için cazip olan sıcak ve kurak iklimlerde eleştiriyle karşılaştı. Su talebinin çoğunu ortadan kaldıran bir tasarım, sektörün en keskin yerel çatışmalarından birini doğrudan ele alıyor.
Tartılacak ödünleşmeler var. Donanımı daha ılık çalıştırmak, çiplerin güvenli sınırlar içinde kalmasını sağlamak için dikkatli mühendislik gerektirir ve bileşenler güvenilirliği ya da performansı kaybetmeden daha yüksek soğutucu sıcaklıklarına dayanacak biçimde tasarlanmalıdır. Yaklaşım, çipten soğutma döngüsüne kadar tüm sistem bunun etrafında kurulduğunda en iyi çalışır.
Zamanlama önemli; çünkü yapay zekâ iş yükleri ısı sorununu yoğunlaştırıyor. Modern hızlandırıcılar küçük bir alanda o kadar çok hesaplama yoğunlaştırır ki tek başına hava soğutması ayak uydurmakta zorlanır; bu da sektörü ne olursa olsun sıvı soğutmaya itiyor. Bu sıvı sistemleri aynı zamanda su tasarrufu sağlayacak biçimde tasarlamak, bir zorunluluğu çevresel bir kazanca dönüştürür.
Elbette su, veri merkezinin ayak izinin yalnızca bir parçası. Bu tesisler hâlâ önemli ölçüde elektrik çekiyor ve bu gücün kaynağı genel iklim etkilerini şekillendiriyor. Su kullanımını azaltmak enerji sorusunu silmez ama yerel olarak en tartışmalı baskılardan birini ortadan kaldırır.
Açıklamanın daha geniş dersi, şimdi yapılan altyapı seçimlerinin yapay zekânın kaynak ayak izini yıllarca şekillendireceğidir. Bir sistemin çalıştığı sıcaklık kadar temel bir şeyi yeniden düşünerek mühendisler, tüm bir sektörün ne kadar su tükettiğini değiştirebilir; bu, dikkatli tasarımın hesaplama patlamasının çevresel maliyetini nasıl köreltebileceğinin bir örneği.
Bunları da okuyun

Passkey nedir? Parola yerine geçen yöntem ve onu hâlâ sunmayı reddedenler
Yeni bir web sitesi, parolaların yerini almak için tasarlanan teknoloji olan passkey'leri hâlâ sunmayan şirketleri ifşa ediyor. Bu açıklayıcı yazı, passkey'lerin ne olduğunu, hesapları nasıl daha zor ele geçirilir kıldığını ve büyük hizmetlerde benimsenmesinin neden hâlâ dengesiz olduğunu ele alıyor.

Yapay zekânın mühendislik işlerini bitireceği söyleniyordu: yeni veriler neden tersini gösteriyor
Yapay zekânın yazılım mühendisliği işlerini yok edeceği yönündeki tahminler tutmadı; yeni veriler bu rollerin en dayanıklılar arasında olduğunu öne sürüyor. Analistler, işin doğası değişse de yapay zekâ araçlarının mühendisleri gereksiz kılmaktan çok daha üretken hâle getirdiği bir örüntüye işaret ediyor.

Google, Play Store'u dış ödemelere açıyor: uygulamalar ve kullanıcılar için ne değişiyor
Google, antitröst baskısı ve hukuki uzlaşmaların itmesiyle uygulama geliştiricilerinin Play Store'da alternatif ödeme sistemleri kullanmasına nihayet izin veriyor. Bu değişiklik geliştiricilerin ödediği komisyonları düşürebilir ve Android'de dijital satın almaların nasıl işlediğini yeniden şekillendirebilir; ancak kullanıcılar için pratik etki hâlâ belirginleşiyor.

OpenAI ve Broadcom, büyük ölçekli yapay zekâ çıkarımı için özel bir çip tanıttı
OpenAI ve Broadcom, büyük dil modellerini ölçekli biçimde çalıştırmak için özel olarak tasarlanmış bir çip duyurdu; şirket içi silikona yönelen bu adım Nvidia'ya bağımlılığı azaltabilir. Çip, halihazırda eğitilmiş modellerden yanıt üretme işi olan çıkarımı hedefliyor; bu iş artık yapay zekâ hizmetlerini çalıştırma maliyetine egemen.

Hollywood ve OpenAI: yapay zekanın sinema ekonomisini nasıl yeniden şekillendirdiği
İtalyan yönetmen Luca Guadagnino'nun yapay zeka temalı yeni filmi "Artificial", Hollywood'un büyük stüdyolarıyla OpenAI ve diğer AI şirketleri arasındaki yakınlaşmanın bir yansıması. The Verge'in haberi, bu yakınlaşmanın sinema endüstrisi için ne anlama geldiğini ortaya koyuyor.
