সরাসরি চিপ তরল কুলিং প্রযুক্তি
বর্তমানে, প্রায় সমস্ত ইন্টারনেট ট্রাফিক ডেটা সেন্টারের মাধ্যমে প্রেরণ করা হয়। ChatGPT-এর মতো জেনারেটিভ এআই অ্যাপ্লিকেশনের জনপ্রিয়তার পাশাপাশি, কম্পিউটিং পাওয়ারের অভূতপূর্ব চাহিদা রয়েছে। গ্লোবাল ডেটা সেন্টারগুলি যতটা সম্ভব উচ্চ-পারফরম্যান্স জিপিইউ এবং সিপিইউ স্থাপন করছে। এটি একইভাবে বিদ্যুত এবং শক্তির উচ্চ চাহিদা রাখে।
AI এবং উচ্চ-পারফরম্যান্স কম্পিউটিং এর বিকাশের সাথে, ডেটা সেন্টারে চিপস, সার্ভার এবং র্যাকগুলির কনফিগারেশন ক্রমশ ঘন হয়ে উঠেছে। এই উচ্চ ঘনত্বের জন্য আরও শক্তিশালী কুলিং সিস্টেমের প্রয়োজন যাতে সিস্টেমের কার্যকারিতা এবং নির্ভরযোগ্যতা বজায় রাখতে সরঞ্জামগুলি নিরাপদ তাপমাত্রার সীমার মধ্যে কাজ করতে পারে।
এটা বোঝা যায় যে ডেটা সেন্টারের শীতল খরচ তাদের ভৌত অবকাঠামো খরচের সবচেয়ে দ্রুত বর্ধনশীল অংশ হয়ে উঠেছে, যার একটি চক্রবৃদ্ধি বার্ষিক বৃদ্ধির হার 16%। উচ্চ-কর্মক্ষমতা ক্রিয়াকলাপ বজায় রাখার সময় ডেটা সেন্টারে শীতল খরচের বৃদ্ধির হার বিদ্যমান ক্ষমতাকে ছাড়িয়ে যায়। এমআইটি লিঙ্কন ল্যাবরেটরির তথ্য অনুসারে, 2030 সালের মধ্যে, ডেটা সেন্টারগুলি বিশ্বের বিদ্যুৎ সরবরাহের 21% পর্যন্ত খরচ করবে। AI এর শক্তি খরচ সমস্যা সমাধানের জন্য, শিল্প শুধুমাত্র শক্তির ব্যবহার দক্ষতা উন্নত করার জন্য বিশেষ AI কাস্টম চিপ তৈরি করে না, বরং ডেটা সেন্টারগুলিকে সর্বাধিক স্থায়িত্ব অর্জনে সহায়তা করার জন্য আরও দক্ষ কুলিং প্রযুক্তি গ্রহণ করে।
সম্প্রতি, ZutaCore নামক একটি কোম্পানি NVIDIA GPU-এর জন্য শিল্পের প্রথম ডাইইলেক্ট্রিক ডাইরেক্ট চিপ লিকুইড কুলড প্লেট প্রদর্শন করেছে। এটি একটি অ্যানহাইড্রাস, ডাইরেক্ট টু চিপ, টু-ফেজ লিকুইড কুলিং সিস্টেম যা বিশেষভাবে এআই এবং হাই-পারফরম্যান্স কম্পিউটিং ওয়ার্কলোডের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। কোম্পানিটি ইন্টেল, ডেল এবং ভিটাসের মতো অসংখ্য সরবরাহকারীদের সাথে অংশীদারিত্ব করেছে এবং একাধিক সার্ভার নির্মাতারাও এনভিডিয়া জিপিইউ প্ল্যাটফর্মের সার্টিফিকেশন এবং পরীক্ষা সম্পূর্ণ করতে জুটাকোরের সাথে সহযোগিতা করছে।
জুটাকোরের "হাইপারকুল" কুলিং দ্রবণ শীতল মাধ্যম হিসাবে তরলের উপর নির্ভর করে না এবং একটি বিশেষ অস্তরক তরল ব্যবহার করে। এই শীতলকরণ পদ্ধতিটি শীতল তরলকে সরাসরি চিপের সাথে যোগাযোগ করে যা শীতল করা প্রয়োজন, যা ঐতিহ্যগত বায়ু শীতল বা পরোক্ষ তরল শীতলকরণের তুলনায় আরও কার্যকরভাবে তাপ শোষণ এবং অপসারণ করতে পারে। হাইপারকুল প্রযুক্তি 100% তাপ পুনঃব্যবহার অর্জন করে ডেটা সেন্টার দ্বারা উত্পন্ন তাপ পুনরুদ্ধার এবং পুনরায় ব্যবহার করতে পারে।
এছাড়াও, প্রতিটি Nvidia H100 GPU-এর বর্তমান শক্তি খরচ 700 W এর মতো, যা তাপ, শক্তি খরচ এবং স্থান নিয়ন্ত্রণে ইতিমধ্যে চাপের মধ্যে থাকা ডেটা সেন্টারগুলির জন্য একটি উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জ। এটা বোঝা যায় যে হাইপারকুল শীতল শক্তির খরচ 80% কমাতে পারে, 1500W-এর বেশি GPU-কে সমর্থন করতে পারে এবং 300% দ্বারা র্যাক ঘনত্ব বাড়াতে পারে। সামগ্রিকভাবে, হার্ডওয়্যার দক্ষতা নিশ্চিত করতে এবং সরঞ্জামের জীবনকাল বাড়ানোর ক্ষেত্রে ডেটা সেন্টারে শীতলকরণ একটি মূল দিক। ডেটা সেন্টার স্কেল এবং কম্পিউটিং চাহিদা বৃদ্ধির সাথে, দক্ষ শীতল সমাধানগুলি ক্রমশ গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে।
ক্রমাগত অপ্টিমাইজড কুলিং প্রদানের মাধ্যমে, ডেটা সেন্টারের হার্ডওয়্যার উচ্চ কর্মক্ষমতা স্তরে কাজ চালিয়ে যেতে পারে, তাপমাত্রার সমস্যাগুলির কারণে কর্মক্ষমতা ওঠানামা এড়াতে পারে, যার ফলে প্রথাগত সুবিধার বাইরে কম্পিউটিং শক্তি অর্জন করা যায়। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং বড় ডেটা বিশ্লেষণের মতো উচ্চ-পারফরম্যান্স কম্পিউটিং-এর উপর নির্ভর করে এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য এটি বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ।
