Resumo

  • Park identifica instalações de 15 a 50 MW como o principal alvo, afirmando que GPUs e CPUs mais antigos podem lidar com muitos trabalhos de inferência
  • Pado está mirando colocation de médio porte com software que agenda cargas de trabalho de acordo com a computação, energia e refrigeração disponíveis

O fato

Data centers legados poderiam lidar com mais inferência de IA sem serem reconstruídos como instalações de alta densidade, disse o fundador e CEO da Pado AI, Wannie Park, ao ESG Dive. Park descreveu os sites legados como geralmente de 100 MW ou menos, sendo as instalações de 15 a 50 MW as mais adequadas. Ele disse que muitos trabalhos de inferência podem ser executados em GPUs mais antigas ou CPUs tradicionais, embora os sistemas de refrigeração mais antigos possam ser menos eficientes do que os das instalações de IA mais novas.

A Pado é uma empresa de software de orquestração de energia apoiada pela LG NOVA, o Centro de Inovação da América do Norte da LG Electronics. Seu software coordena energia, computação e refrigeração, podendo deslocar cargas de trabalho de acordo com a capacidade disponível. A empresa levantou US$ 6 milhões em março para se expandir no mercado de colocation de médio porte. A entrevista do ESG Dive não quantificou quanta demanda de IA os sites legados poderiam absorver nem identificou uma implantação específica em um site legado que demonstrasse a abordagem.

A avaliação

A questão prática não é se um site está "pronto para IA" em termos abstratos, mas quais cargas de trabalho seu hardware e refrigeração podem realmente suportar. A abordagem da Pado trata o posicionamento de cargas de trabalho como uma forma de usar mais das instalações existentes. Os operadores precisariam combinar os trabalhos com a computação, energia e margem térmica disponíveis, em vez de simplesmente direcionar todo o trabalho de IA para novos sites de alta densidade.

O que ainda não está claro é quanta capacidade útil pode ser recuperada nas instalações legadas, ou com que frequência os sistemas de refrigeração e energia mais antigos precisariam de atualizações. A entrevista do ESG Dive não fornece dados de implantação que respondam a essas perguntas.

Para os leitores da BTW, a oportunidade está em usar a capacidade energizada existente de forma seletiva. Os sites legados não substituem os novos campi de IA, mas podem dar aos operadores outro local para executar cargas de trabalho de inferência adequadas, enquanto reservam a infraestrutura mais nova de alta densidade para trabalhos que as instalações mais antigas não conseguem suportar.

O que observar

Fique atento para que a Pado ou operadores de colocation publiquem implantações em sites legados que identifiquem as cargas de trabalho de inferência usadas, o hardware existente e quaisquer atualizações de refrigeração ou energia. Dados de utilização, energia e térmicos antes e depois da orquestração mostrariam se as instalações mais antigas podem receber mais trabalho de IA sem grandes reconstruções.