Refrigeración de Precisión para IA en Barcelona
Un sistema modular de enfriamiento líquido directo para un clúster de servidores de alto rendimiento.
El Desafío y Nuestra Solución
Un centro de investigación pionero en Barcelona necesitaba desplegar un clúster de servidores para entrenamiento de modelos de IA, con una densidad de potencia que superaba los 40 kW por rack. Los sistemas de aire acondicionado de precisión tradicionales eran insuficientes y generaban puntos calientes críticos, poniendo en riesgo la estabilidad y la vida útil del hardware.
Nuestro enfoque fue diseñar una solución de enfriamiento líquido directo al chip (DLC). Desarrollamos módulos de disipador personalizados que se acoplan directamente a las CPUs y GPUs, extrayendo el calor de manera eficiente mediante un circuito cerrado de agua desionizada. Un sistema de distribución modular, con bombas redundantes y intercambiadores de calor exteriores, completa el ciclo, disipando la energía térmica fuera de la sala.
La implementación se realizó en fases, comenzando con un rack piloto para validar la eficacia térmica y la compatibilidad mecánica. Posteriormente, se desplegó la infraestructura principal de tuberías y el sistema de control centralizado, permitiendo una integración sin interrupciones en la operación existente.
Resultados y Materiales de Validación
El proyecto logró una reducción del 95% en el consumo energético del enfriamiento comparado con los sistemas de aire forzado, permitiendo que el PUE (Power Usage Effectiveness) del centro se acercara a 1.05. Se eliminaron por completo los puntos calientes, manteniendo las temperaturas de los componentes críticos por debajo de los 65°C incluso bajo carga máxima sostenida.
Como materiales de confirmación, el cliente proporcionó informes de monitorización térmica previos y posteriores a la instalación, gráficos de consumo energético del sistema de climatización, y un testimonio escrito del director de operaciones destacando la fiabilidad del sistema durante los picos de cálculo de los últimos seis meses. Además, se documentó un aumento del 15% en la capacidad de procesamiento sostenible del clúster gracias a la eliminación de los throttling térmico.