8.10.2025
AI Datakeskukset: Sähkönlaatu on tärkeämpää kuin koskaan
Kasvava energiantarve, nopeat kuormitusvaihtelut ja uudenlaiset riskit: tekoälypohjaiset datakeskukset asettavat ennennäkemättömiä haasteita sekä sähköyhtiöille että operaattoreille. Janitzan tekoälydatakeskusten asiantuntija Roshan Rajeev tarjoaa näkemyksiään.
”Reaaliaikaiset energiatiedot ovat välttämättömiä tekoälykeskuksille.” Tämä oli Janitzan tekoälydatakeskusten asiantuntijan Roshan Rajeevin keskeinen viesti hänen esityksessään Data Center World (DCW) -tapahtumassa Washington D.C.:ssä. Esityksessään ”Tehokkaiden sähkönlaadun seuranta- ja lieventämisstrategioiden toteuttaminen tekoälytietokeskuksissa” Rajeev kuvasi yksityiskohtaisesti tekoälyn työkuormien vaikutuksia sähkönkulutukseen, sähköinfrastruktuuriin ja sähkönlaatuun.
”Reaaliaikaiset energiatiedot ovat välttämättömiä tekoälykeskuksille.” Tämä oli Janitzan tekoälydatakeskusten asiantuntijan Roshan Rajeevin keskeinen viesti hänen esityksessään Data Center World (DCW) -tapahtumassa Washington D.C.:ssä. Esityksessään ”Tehokkaiden sähkönlaadun seuranta- ja lieventämisstrategioiden toteuttaminen tekoälytietokeskuksissa” Rajeev kuvasi yksityiskohtaisesti tekoälyn työkuormien vaikutuksia sähkönkulutukseen, sähköinfrastruktuuriin ja sähkönlaatuun.
Hän kertoi, että tekoälydatakeskukset toimivat erittäin dynaamisissa kuormitusympäristöissä, jotka kehittyvät jatkuvasti. Äkilliset lyhytaikaiset resurssipiikit, kuten palvelinten käynnistykset, koulutusjakson aloittaminen tai samanaikainen käyttäjien pääsy, voivat aiheuttaa kuormituksen nopean kasvun. Nämä äkilliset muutokset voivat johtaa jännitteen laskuun ja erilaisiin sähkönlaatuongelmiin, kuten transientteihin ja "flicker".
Tekoälyn työkuormat luovat ainutlaatuisia sähköisiä rasitustekijöitä
Roshan Rajeevin mukaan erilaiset tekoälyn toiminnot tuottavat erilaisia kuormitusprofiileja. Mallien kouluttaminen aiheuttaa jatkuvaa, suurta laskennallista kuormitusta. Virrankulutus voi nousta megawattitasolle, mikä luo huomattavan peruskuormituksen laitokselle. Mallien päättely puolestaan aiheuttaa usein lyhytaikaisia, toistuvia virrankulutuksen piikkejä, jotka kestävät vain sekunteja tai minuutteja. Sähkökuormituksen jyrkät nousunopeudet – esimerkiksi 100 kW:n nousu 10 sekunnissa – voivat rasittaa sähköinfrastruktuuria huomattavasti. Jotkin komponentit voivat olla vaikeuksissa reagoida näihin muutoksiin riittävän nopeasti. Teknologia kehittyy kuitenkin jatkuvasti, ja insinöörit työskentelevät tämän ongelman ratkaisemiseksi.
Grafiikkaprosessorit (GPU) tai tensoriprosessorit (TPU) – useimpien tekoälytietojenkäsittely ympäristöjen selkäranka – aiheuttavat tyypillisesti suuria, epälineaarisia kuormia ja huomattavaa harmonista säröä. Lisäksi erilaiset tyhjäkäyntitoiminnot voivat aiheuttaa merkittäviä energiakustannuksia ilman vastaavaa hyötyä, mikä heikentää kokonaistehokkuutta.
”Kaikki nämä erilaiset kuormitustyypit kehittyvät jatkuvasti. Meidän on varmistettava, että keräämme oikeat tiedot reaaliajassa, jotta voimme hallita datakeskuksia tehokkaasti – sekä nyt että tulevaisuudessa”, Roshan Rajeev korosti. Lisäksi jokainen datakeskus toimii eri tavalla: ”Voidaan tehdä kuormitusprofiilitutkimuksia, mutta jokainen sivusto reagoi omalla tavallaan – etenkin kun otetaan huomioon jäähdytysjärjestelmät ja tukeva infrastruktuuri.”
Roshan tiivisti keskeiset johtopäätöksensä seuraavasti:
- Tekoälydatakeskukset kuluttavat valtavia määriä sähköä ja niiden kuormitusprofiilit ovat erittäin dynaamisia. Tämä johtaa suurempiin kytkentätauluihin, joiden virrananto on suurempi.
- Nämä olosuhteet tekevät jatkuvasta sähkönlaadun seurannasta entistä tärkeämpää.
- Reaaliaikaiset energiatiedot ovat välttämättömiä, ja niiden on oltava käytettävissä etäanalysointia varten.
- Joustavan, modulaarisen alustan (laitteisto ja ohjelmisto) avulla voidaan sopeutua jatkuvasti muuttuviin olosuhteisiin.
Puhujasta
Roshan Rajeev on Janitza USA:n tekninen johtaja, jolla on yli 10 vuoden kokemus energianmittaus- ja valvontatekniikoista. Ennen Janitzaan liittymistään hän työskenteli Meta-yhtiössä datakeskusinfrastruktuurin hallinnan (DCIM) parissa, jossa hän vastasi tiedonkeruusta ja analytiikasta varmistaen hyper-datakeskuksen toiminnan luotettavuuden ja tehokkuuden. Sitä ennen hän työskenteli Eaton Power Systems -yhtiössä, jossa hän keskittyi energia- ja virranhallintajärjestelmien (EPMS) käyttöönottoon datakeskuksissa sekä liikerakennksissa ja infrastruktuurissa.
Alkuperäinen artikkeli on julkaistu 7.3.2025 täällä: https://www.janitza.com/en-us/news/ai-data-centers-power-quality-more-critical-than-ever