Amburgo (Germania) – La crescente diffusione dell’intelligenza artificiale sta trasformando i data center in infrastrutture ad alta densità di potenza, rendendo il raffreddamento un elemento sempre più strategico. Secondo quanto si legge nel white paper ‘End-to-End Cooling’ di Stulz, i tradizionali sistemi air cooling non sono più sufficienti per gestire i carichi termici delle nuove infrastrutture AI.
Per l’azienda, la risposta passa da un’architettura di raffreddamento integrata, nella quale liquid cooling e air cooling lavorano in sinergia. Il liquid cooling consente di dissipare direttamente il calore generato dai componenti più sollecitati, come Cpu e Gpu, mentre l’air cooling continua a gestire quello prodotto da memoria, convertitori di tensione, transceiver ottici e altri componenti elettronici. A questi si aggiungono i sistemi idraulici e di controllo, che devono operare in modo coordinato per garantire efficienza, scalabilità e continuità operativa.
L’integrazione dell’intero sistema è quindi fondamentale. Tra i principali criteri di progettazione figurano la ridondanza N+1 o 2N, la modularità, la possibilità di effettuare la manutenzione senza interrompere il funzionamento e il monitoraggio continuo della qualità del fluido.
Un’altra criticità è la rapidità con cui possono variare i carichi AI. Durante il training, la potenza assorbita dalle Gpu può passare da livelli ridotti al massimo carico in pochi secondi. La progettazione deve quindi tenere conto non solo dei consumi medi, ma soprattutto dei picchi di potenza e della loro velocità di crescita.
Il circuito a liquido può contribuire ad assorbire temporaneamente questi picchi grazie alla propria inerzia termica. Secondo i dati riportati da Stulz, 500 litri di una miscela acqua-glicole possono assorbire circa 19 MJ con un aumento della temperatura di 10 K, garantendo teoricamente fino a 38 secondi di compensazione per un carico non coperto di 500 kW. Si tratta tuttavia di un effetto tampone che non può sostituire una capacità di dissipazione adeguatamente dimensionata.
Per gestire i carichi dinamici diventano quindi essenziali anche il corretto dimensionamento delle tubazioni, i volumi di accumulo, il controllo coordinato delle Cdu e sistemi di regolazione Pid. Come riferimento progettuale, Stulz indica una portata di circa 1,5 l/min per kW.
L’obiettivo, conclude l’azienda, è superare una visione del raffreddamento basata su componenti separati e sviluppare un sistema unico e coordinato, capace di adattarsi rapidamente alle variazioni di carico tipiche delle applicazioni AI.
