Wereldwijd neemt de toepassing van AI in een ongekend tempo toe. Hyperscalers, colocation-aanbieders, datacenters van grote ondernemingen en opkomende AI-fabrieken breiden hun IT-infrastructuur in hoog tempo uit om steeds complexere modellen en enorme datasets te ondersteunen. Deze sterke groei leidt tot een toenemende vraag naar stroom, waardoor de eisen op het gebied van koeling tot nieuwe extremen worden opgedreven.

Traditioneel gebruikt de datacentersector Power Usage Effectiveness (PUE) en Water Usage Effectiveness (WUE) als belangrijkste maatstaven voor efficiënt gebruik van hulpbronnen. Deze maatstaven hebben de sector jarenlang goed gediend – het zijn eenvoudige, intuïtieve indicatoren die aangeven hoe effectief een faciliteit energie en water gebruikt.

Maar de huidige AI-workloads, geavanceerde chips en vloeistofkoelingsarchitecturen veranderen de situatie. Chips van de volgende generatie, ontworpen voor AI en versnelde berekeningen, werken met heel andere thermische profielen en prestatiekenmerken dan traditionele CPU’s. Ze genereren veel hogere warmtebelastingen, zijn sterker afhankelijk van vloeistofkoeling en leveren een drastisch verschillende rekenkracht, afhankelijk van de bedrijfstemperatuur.

Nu rekenkracht de belangrijkste factor wordt voor het energieverbruik van datacenters, zijn er aanvullende efficiëntiemaatstaven in opkomst die erop gericht zijn efficiëntie, duurzaamheid en operationele prestaties holistisch weer te geven.

Waarom PUE niet volstaat om de efficiëntie van AI-datacenters te meten
PUE houdt geen rekening met rekenkracht
Een faciliteit kan een uitstekende PUE rapporteren, maar toch een relatief lage rekenoutput leveren. Aangezien de wereldwijde vraag naar rekenkracht naar verwachting zal verdrievoudigen – volgens McKinsey & Company stijgt deze van 82 GW in 2025 tot meer dan 220 GW in 2030 – hebben organisaties maatstaven nodig die rekening houden met nuttig werk, en niet alleen met de verhouding tussen energie-invoer en -uitvoer.

Klimaat- en koelingsvariabiliteit verstoren metingen
AI-datacenters in warmere klimaten of regio’s met waterschaarste worden geconfronteerd met omgevingsfactoren die inherent van invloed zijn op zowel de PUE als de WUE. Een locatie met sterk geoptimaliseerde koeling kan vanwege geografische omstandigheden – en niet vanwege technische factoren – nog steeds als „inefficiënt“ overkomen.

AI-workloads veranderen de relatie tussen koeling, temperatuur en output
Een chip kan bij hogere temperaturen ‘voldoende’ functioneren – waardoor de PUE verbetert door minder mechanische koeling – maar bij lagere temperaturen superieure rekenprestaties leveren. In dit geval verslechtert de PUE, nemen de rekenprestaties toe en stijgt de totale systeemproductiviteit. Deze tegenstrijdigheid benadrukt waarom de huidige meetcriteria tekortschieten voor AI-gedreven omgevingen.

Om de efficiëntie in moderne faciliteiten te evalueren – met name die welke AI, hyperscale en colocation-toepassingen met hoge dichtheid ondersteunen – worden alternatieve meetcriteria overwogen die energie- en watermaatstaven combineren met rekenkrachtgerichte KPI’s.

Hieronder volgt een voorbeeld van enkele geavanceerde maatstaven die bedoeld zijn om een completer en schaalbaarder beeld van de prestaties te geven:

- Performance Per Watt (PPW) meet de rekenkracht per eenheid energie. Een holistische manier om IT-prestaties af te stemmen op de efficiëntie van de faciliteit.
- Datacenter-energieproductiviteit ( DCeP) evalueert hoeveel „nuttig werk“ (voltooide taken, verwerkte gegevens, enz.) wordt geproduceerd per eenheid verbruikte energie.
- Compute Power Efficiency ( CPE) geeft de rekenkracht weer die per eenheid energie wordt geleverd. Ideaal voor AI-intensieve activiteiten.
- Energy-Proportional Computing ( EPC) beoordeelt hoe efficiënt een systeem het stroomverbruik aanpast aan de werklast. Hoe beter het energieverbruik aansluit bij de rekenbehoefte, hoe beter.
- Groene efficiëntie ( GE) koppelt de rekenoutput aan de CO₂-impact, waardoor beslissingen kunnen worden genomen die aansluiten bij duurzaamheidsdoelstellingen.
- Prestaties per liter ( PPL) brengt het waterverbruik in lijn met de rekenoutput – cruciaal voor regio’s die te maken hebben met waterschaarste of strenge regelgeving.

Waarom deze maatstaven van belang zijn
Deze alternatieve maatstaven stellen belanghebbenden in staat om niet alleen de efficiëntie van de faciliteit in het gebruik van hulpbronnen te beoordelen, maar ook de waarde die wordt gegenereerd per kilowatt, liter en kilowatt aan koelcapaciteit. Ze geven een nieuwe invulling aan de manier waarop exploitanten ontwerpbeslissingen, koelarchitectuur, chip-temperaturen en duurzaamheidsstrategieën beoordelen.

Deze uitgebreide toolkit brengt echter ook meer complexiteit met zich mee. De convergentie van koeling met hoge dichtheid, elektrificatie, waterstrategie, geavanceerde regelingen, modellering en regionale verschillen in regelgeving vereist een meer geïntegreerde aanpak.

Een holistische partner voor een door AI aangestuurde toekomst
Om succesvol te zijn, hebben organisaties behoefte aan een partner op het gebied van engineering en thermisch beheer die ruime ervaring heeft met ontwerp op systeemniveau, CO₂-reductie, prestatieoptimalisatie en schaalbare oplossingen. Vroegtijdige samenwerking is cruciaal – van concept en ontwerp tot integratie en de dagelijkse bedrijfsvoering.

Trane beschikt over ongeëvenaarde expertise in het begrijpen van het volledige ecosysteem van datacenters, van het dak tot de chip. Onze adviserende aanpak omvat modellering, testen, intelligente regelingen, energieterugwinning, thermische opslag, realtime analyses en voorspellend onderhoud. Wij helpen exploitanten hun rekenpotentieel te maximaliseren en tegelijkertijd aan te sluiten bij de behoeften van de lokale gemeenschap, milieuverwachtingen en duurzaamheidsprioriteiten. Neem contact op met een van onze datacenter-experts!

Uw vertrouwde innovator voor datacenterkoeling en thermisch beheer in bedrijfskritische omgevingen
Bij Trane zorgen we ervoor dat datacenters van de volgende generatie efficiënter, duurzamer en intelligenter kunnen werken – en daarmee voldoen aan de eisen van AI, workloads met hoge dichtheid en wereldwijde groei. Door middel van geïntegreerde apparatuur, systeemontwerp, analyses en doorlopende prestatiediensten helpen we ervoor te zorgen dat uw faciliteit maximale rekenkracht levert met minimale impact op het milieu.

Ontdek hoe Trane uw holistische strategie voor thermisch beheer kan ondersteunen: https://trane.eu/data-center.html