Hohe Dichte, schnelles Wachstum, andersartige Anforderungen, unglaubliche Investitionen Legrand: Die KI verändert die Rechenzentren

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KI-Anwendungen revolutionieren die Datacenter-Branche, aber nicht ohne Herausforderungen. Die größten Probleme sind der erhöhte Stromverbrauch und die hohe Leistungsdichte, die die Künstliche Intelligenz erfordert. Das muss und hat erhebliche Auswirkungen auf die Anforderungen an die physische Infrastruktur von Rechenzentren hat.

In den späten 1970er Jahren lag die Leistungsdichte von Rechenzentren in der Regel zwischen 2 und 4 Kilowatt (kW). Bereits heute ist es nicht ungewöhnlich, dass die Leistungsdichte 40 kW übersteigt, um KI- oder HPC-Workloads (High-Performance Computing) zu bewältigen. Im November des vergangenen Jahres hat Silicon Valley Power bekannt gegeben, dass die für 2035 prognostizierte jährliche Belastung von Rechenzentren „fast doppelt so hoch ist wie die aktuelle Systembelastung“.

Wie Colm Shorten, Senior Director of Data Centers bei JLL Real Estate, hervorhebt, habe sich die Infrastruktur von Rechenzentren in den vergangenen 20 Jahren kaum verändert. „Das Grundlegende war immer, sicherzustellen, dass das Rechenzentrum läuft, mit Strom versorgt wird, ein Netzwerk hat, gekühlt wird und Sicherheit bietet. Normalerweise liefen sie im mittleren bis hohen einstelligen Bereich, etwa 8 bis 12 kW, wobei 19 kW als hoch angesehen werden.“ Und er setzt hinzu, dass es daher Betriebsmodelle gibt, die bisher immer wieder verwendet wurden, sei es auf der Grundlage der Betriebszeit oder der Five-Nine-Verfügbarkeit.

Erwachen aus dem Dornröschenschlaf

Da wirke die KI geradezu disruptiv. „Wenn man viel Strom erzeugt, erzeugt man auch viel Wärme. Und wenn man viel Wärme erzeugt, muss man diese Wärme ableiten und loswerden.“ Die Folge davon aber sei, dass ein Umdenken stattfinden müsse, wie diese Racks zu kühlen und wie die Racks mit Strom zu versorgen sind, fügte David Bradley, Regionaldirektor für Irland und Mittelosteuropa bei Legrand Data Center Solutions, hinzu.

Grob gerechnet bedeutet die jetzige Entwicklung im Chipdesign und der Rechenleistung, dass sich die Leistungsdichte der Racks alle sechs bis sieben Jahre verdoppelt. Die Verdichtung von KI-Server-Clustern erfordert eine Umstellung von Luft- auf Flüssigkeitskühlung, was Standortbeschränkungen, Veralterungsrisiken, Installationskomplikationen und begrenzte nachhaltige Flüssigkeitsoptionen mit sich bringt. Spezialisierte Kühlmethoden wie Wärmetauscher an der Rückseite der Racks werden ebenfalls notwendig, um Redundanz und Effizienz zu gewährleisten.

Zugleich erweitern sich für viele Unternehmen die Optionen. Beispielsweise erfordert das KI-Training weniger Redundanz, muss aber auf Kosteneffizienz setzen. Bradley sagt: „Das Training von KI ist nicht latenzabhängig, was bedeuten könnte, dass man neue Rechenzentren etwas außerhalb der zentralen FLAPD-Region (Frankfurt, London, Amsterdam und Paris) einrichten könnte.“

Shorten fügt hinzu: „In der Vergangenheit haben wir in der Regel einen Standort in einer Cloud-Region oder einem dicht besiedelten Ballungsraum gefunden, dort ein Rechenzentrum gebaut und es mit Strom versorgt. Jetzt bringen wir das Rechenzentrum zum Strom.“ Das heißt jedoch nicht dass die Anforderungen an die Zuverlässigkeit der Stromversorgung sinken.

Dies erfordert hochzuverlässige Mechanismen und ein nahtloses Umschalten zwischen den Stromquellen, um Ausfallrisiken für das Rechenzentrum insgesamt abzuwenden. Betriebsrisiken wie Stromstöße und harmonische Verzerrungen, die durch nichtlineare Komponenten verursacht werden, stellen eine ständige Bedrohung für die Effizienz und Sicherheit dar und gipfeln oft in Überhitzungsproblemen.

Das aber heißt auch, dass die Datacenter-Betreiber über die Zukunftssicherheit ihrer Einrichtungen nachdenken müssen. Er sagt: „Wir müssen eine so genannte Hybridlösung entwickeln; denn wenn wir ein rein traditionelles Modell bauen, besteht die Gefahr, dass es in zwei bis vier Jahren veraltet ist.“

Schnelllebigkeit der IT und langfristige Investionen

Aber leicht ist das nicht, wenn man bedenke, dass der Bau und die Entwicklung eines Rechenzentrums zwischen 7 und 10 Millionen Dollar pro Megawatt kostet. Ein großes Rechenzentrum mit 100 Megawatt, gehe in die Milliarden.

„Dann muss diese Anlage 15 bis 30 Jahre halten“, so Shorten. „Natürlich gibt es zwischendurch eine technische Auffrischung, aber wenn man nach sechs oder sieben Jahren die Kühltechnologie oder die Stromverteilung ändern muss, und gleichzeitig einige KI-Komponenten, fast zur Massenware werden, dann wird es schwierig.“

Bradley bringt ein Beispiel: „Man könnte 200 bis 300 Kilogramm Gewicht auf ein Regal aufbringen, hat aber einen (Doppel-)Boden, der das nicht aushält.“ Er verweist zudem auf mögliche Domino-Effekte: Wird an einer Stelle nachgerüstet, hat das Auswirkungen an anderer Stelle in dem Geflecht aus Datacenter-Gewerken. „Man muss sich also mit den Anforderungen der KI befassen - im Wesentlichen mit dem Strom- und Kühlungsbedarf der KI - und dann das Design danach ausrichten.“

Nicht alle neuen Anforderungen schafft die KI

Zu den Problemen, die der Umgang mit Künstlicher Intelligenz aufwirft, gehören Änderungen im rechtlichen Rahmen. Die Regulierungsbehörden könnten die Entwicklung der Technologie nur schwer vorhersagen, was zu unterschiedlichen Regulierungsansätzen wie dem KI-Gesetz der EU und der NIS2-Richtlinie geführt habe. Dies mache es für die Betreiber von Rechenzentren schwierig, die Compliance-Anforderungen zu erfüllen und ihre Infrastruktur entsprechend anzupassen.

Auch werde es für Rechenzentren schwieriger, die Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Schon 2022 offenbarte der „Data Center Industry Survey des Uptime Institute“, dass rund 63 Prozent der Rechenzentrumsbetreiber in den kommenden fünf Jahren eine verpflichtende Nachhaltigkeitsberichterstattung erwarteten.

Jetzt, seit dem 1. Januar 2024, wirkt sich die Richtlinie zur Nachhaltigkeitsberichterstattung (Corporate Sustainability Reporting Directive, CSRD) auf einige in der EU ansässige Unternehmen aus und macht eine Berichterstattung über neue Messgrößen wie die Effektivität des Wasser- und Kohlenstoffverbrauchs erforderlich. Das bedeutet unter Umständen die Infrastruktur einerseits länger zu erhalten aber auch Kühlmittel zu recyceln, mit nachhaltigen Lieferanten zusammenzuarbeiten und erneuerbare Energiequellen einzusetzen.

Datacenter-Ausfallanalyse 2023 des Uptime Institute

Ausfallrate sinkt langsam – Kosten pro Ausfall steigen

Uptime-Intelligence-Studie zum Stomsparen bei der Rechenzentrums-IT

Weder knapp noch leicht: Hardware kann Energie sparen - große Mengen

Wie das Uptime Institut im vergangenen Jahr berichtete, haben fast 40 Prozent der Unternehmen seit 2020 einen größeren Ausfall aufgrund menschlichen Versagens erlitten. Davon wurden fast 85 Prozent durch Mitarbeiter verursacht, die Verfahren nicht befolgten, oder durch Mängel in den angewandten Prozessen. Das heißt, dass Rechenzentren fortschrittliche Verschlüsselungs-, biometrische Authentifizierungs- und Cyber-Sicherheitslösungen implementieren müssen, um unbefugten Zugriff zu verhindern und Anomalien zu überwachen.

Abhilfe schafft….

Nicht für alles, aber für Vieles hält Legrand Technik bereit.

• Designs wie die ‚Rear Door Coolers‘ von Usystems könnten das Wärme-Management optimieren und milderten die Probleme mit dem Platzmangel und nachhaltigen Kühloptionen, heißt es von Legrand. Die Kühler ermöglichten eine Lastabfuhr von bis zu 92 kW pro Rack.

• Die „Nexpand“-Schränke sind mit Zubehör für das Luftstrom- und Kabel-Management ausgestattet, Lücken werden abdichtet.

• Systeme zur Flüssigkeitskühlung, wie Direct-to-Chip- oder Immersionskühlung, werden ebenfalls zunehmend eingesetzt, um Umgebungen mit hoher Dichte zu verwalten, da sie die Wärme effektiver ableiten als herkömmliche Luftkühlungsmethoden.

• Intelligente Rack-Stromverteilungseinheiten (PDUs) wie „Raritan PX4“ und die „PRO4X“-Rack-PDUs wurden entwickelt, um den hohen Stromverbrauch und die hohe Dichte zu bewältigen, die AI mit sich bringt. Zudem sind moderne PDUs mit den neuesten Netzwerksicherheitsprotokollen ausgestattet und bieten verschiedene Optionen für die Benutzerauthentifizierung, Passwortverwaltung und Datenverschlüsselungsmethoden.

• Modulare Lösungen und anpassbare Schränke bieten die Flexibilität und Skalierbarkeit, die für künftiges Wachstum erforderlich sind.

• Stromschienen mit Überwachungspunkten können potenzielle Verbesserungen der Energie-Effizienz und Zuverlässigkeit aufzeigen und dazu beitragen, dass die Energieverteilung besser auf dynamische Anforderungen reagieren kann. Stromschienen, die mit überdimensionierten Neutralleitern und Leistungsmessern ausgestattet sind, zum Beispiel „Starline Critical Power Monitor“, können auch die Betriebsrisiken von Stromstößen und Oberwellenverzerrungen mindern. Der „Track Busway“ von Starline trägt außerdem dazu bei, die Zeit für die Elektroinstallation um 90 Prozent zu verkürzen, da er über einen neuartigen Zugangsschlitz verfügt, der flexible Layout-Änderungen ohne Service-Unterbrechung ermöglicht.

• High-Density-Glasfasersysteme wie „Infinium Acciaim“ können alle Anforderungen an niedrige Latenzzeiten für KI-Inferenz und andere Netzwerkanforderungen erfüllen und so schnelle Reaktionszeiten und eine effiziente Datenübertragung zwischen städtischen Knotenpunkten und Rechenzentren gewährleisten.

• Intelligente Schrankverriegelungssysteme, wie „Smart Lock“ von Nexpand, erfüllen die gesetzlichen Anforderungen von PCI DSS, SOX, HIPAA, GDPR und EN50600. Damit lassen sich Schränke aus der Ferne öffnen und das System lässt erkennen, wer einen Schrank geöffnet hat, etwa weil es mit einer Video-Überwachung gekoppelt werden kann.

• Der Einsatz Energie-effizienter Hardware und erneuerbarer Energiequellen ist entscheidend für die Reduzierung der Betriebskosten und des CO₂-Ausstoßes von Rechenzentren. Umweltüberwachungsgeräte wie „Smart Sensors“ von Raritan können die Temperatur, die Luftfeuchtigkeit und den Luftstrom ganzer Einrichtungen überwachen und ermöglichen so ein präzises Cooling-Management, das die Energieverschwendung minimiert. Die Überwachungsdaten helfen zudem bei der Vorhersage potenzieller Geräte-Ausfälle, verringern die Wahrscheinlichkeit unerwarteter Ausfallzeiten und liefern Informationen für Entscheidungen über Infrastruktur-Upgrades, Layout-Änderungen oder den Austausch von Geräten, die den Energieverbrauch senken.

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