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Alianza para innovar en refrigeración de centros de datos

Escrito por Guillem Alsina el 05/03/2024 a las 09:53:06
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La compañía de telecomunicaciones surcoreana SK Telecom (SKT) ha aprovechado el escaparate que supone el Mobile World Congress (MWC) de Barcelona, para presentar junto a Iceotope Technologies y SK Enmove, su alianza estratégica para fomentar la innovación en soluciones de refrigeración de los grandes centros de datos, con la mira puesta en el gran uso de estas instalaciones para la operativa de la inteligencia artificial en la nube.


Iceotope Technologies es especialista en refrigeración líquida de precisión (PLC por sus siglas en inglés), mientras que el área de especialización de SK Enmove es la de los aceites y lubricantes base para desarrollar fluidos térmicos para centros de datos.


Entre las tres, han firmado un MOU (memorandum of understanding) que las llevará a colaborar en el desarrollo de tecnologías y soluciones de refrigeración líquida que permita optimizar la eficiencia energética de los centros de datos dedicados, especialmente a aquellos dedicados a la operativa de la IA, como la ejecución de LLMs en la nube.


El crecimiento exponencial de la IA conlleva un crecimiento también de los centros de datos existentes, así como la creación de nuevos. Los principales problemas de estas infraestructuras serán los costes de establecimiento, operativos (léase, sobre todo, consumo energético), y la refrigeración de los equipos. En estos dos últimos es donde ‘ataca’ la alianza forjada por SK Telecom.


La tecnología PLC de Iceotope se caracteriza por entregar de forma precisa un fluido dieléctrico para disipar el calor directamente de los componentes críticos de los servidores. La implementación de esta tecnología en el Testbed del Centro de Datos IA de SK Telecom, servirá como un modelo para demostrar las ventajas en términos de ahorro de energía y eficacia en la refrigeración.


Además, SK Telecom tiene la visión de desarrollar un Sistema de Enfriamiento Autónomo basado en IA, con el cual optimizar la eficiencia operativa mediante el análisis automático de la temperatura y la carga de energía, ajustando proactivamente la temperatura y el flujo de los fluidos térmicos.

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