Guia de sensores de monitoramento ambiental de data centers com IA

Os data centers de IA geram densidades de potência e cargas térmicas muito maiores do que muitos ambientes de computação tradicionais. À medida que clusters de GPUs, racks de alta densidade e refrigeração líquida se tornam mais comuns, o monitoramento ambiental também precisa se tornar mais detalhado.

Monitorar um centro de dados com IA, portanto, não se resume mais a simplesmente colocar um sensor de temperatura e umidade em algum lugar da sala.

Dependendo da arquitetura de refrigeração, os operadores podem precisar monitorar as condições na entrada do rack, nos corredores quentes e frios, nos equipamentos de refrigeração, no circuito de refrigeração líquida, na CDU e no sistema externo de rejeição de calor.

Visão geral dos sensores do data center de IA

A maneira mais fácil de entender o monitoramento de data centers é separá-lo por localização e finalidade.

1. Sensores de temperatura de entrada do rack

A temperatura é um dos parâmetros mais fundamentais em um centro de dados, mas a questão importante não é simplesmente:

Uma pergunta mais útil seria: qual a temperatura real que o equipamento de TI está recebendo na entrada de ar?

Racks de GPUs de alta densidade podem criar condições térmicas localizadas que podem não ser visíveis a partir de um único sensor de temperatura ambiente.

As diretrizes atuais da ASHRAE para eficiência térmica em data centers de IA recomendam o monitoramento granular nas entradas dos racks, em vez de depender apenas de sensores no nível da sala.

2. Sensores de umidade e ponto de orvalho

A temperatura sozinha não descreve completamente o ambiente do ar. As condições de umidade também são importantes.

O excesso de umidade pode aumentar o risco de condensação e corrosão, enquanto condições muito secas podem exigir a consideração do risco de descarga eletrostática, dependendo dos requisitos do equipamento.

Por isso, o monitoramento ambiental de data centers geralmente considera:

O ponto de orvalho é especialmente útil porque descreve o teor real de umidade do ar de forma mais direta do que a umidade relativa isoladamente, quando a temperatura muda.

3. Sensores de pressão diferencial para corredores quentes e frios

Muitos centros de dados de IA ainda utilizam refrigeração a ar para pelo menos parte da carga de TI, mesmo quando GPUs de alta potência utilizam refrigeração líquida direta.

Nesses ambientes, a organização do fluxo de ar continua sendo importante.

Sensores de pressão diferencial podem medir a diferença de pressão entre corredores quentes e frios e ajudar os operadores a entender se o confinamento e os caminhos do fluxo de ar estão funcionando conforme o esperado.

4. Sensores de detecção de vazamento de líquidos

À medida que o resfriamento líquido direto aproxima o fluido refrigerante de racks, servidores e equipamentos de computação de alto valor, a detecção de vazamentos torna-se cada vez mais importante.

O monitoramento de vazamentos pode utilizar diferentes tecnologias, incluindo:

A documentação da NVIDIA para sistemas de rack com refrigeração líquida, por exemplo, descreve a detecção de vazamentos em níveis de bandeja, rack e data center , incluindo cabos sensores e sensores pontuais ao redor de racks, tubulações e CDUs.

5. Detecção de fumaça e incêndio

A detecção de incêndio geralmente não é descrita como um sensor de qualidade da água ou térmico, mas é uma parte importante do sistema geral de monitoramento ambiental e de segurança de um centro de dados.

Os requisitos de proteção contra incêndio dependem do projeto da instalação, das normas aplicáveis, do sistema de detecção e das regulamentações locais.

A norma NFPA 75, por exemplo, aborda a proteção contra incêndio em áreas de equipamentos de tecnologia da informação.

6. Monitoramento de Contaminantes Particulados e Corrosivos

A contaminação do ar pode afetar equipamentos eletrônicos, especialmente em locais expostos à poluição industrial, gases corrosivos, poeira ou contaminação do ar externo.

Dependendo do local, o monitoramento pode incluir material particulado ou contaminantes corrosivos específicos.

7. Os centros de dados com IA precisam de sensores meteorológicos externos?

Nem todo centro de dados de IA precisa de uma estação meteorológica completa.

No entanto, os dados ambientais externos tornam-se importantes quando o sistema de refrigeração depende das condições ambientais.

Exemplos incluem:

Nesses sistemas, as informações sobre temperatura e umidade externas podem auxiliar na seleção e no controle do modo de resfriamento.

A velocidade do vento, a direção do vento, a precipitação ou outras medições meteorológicas também podem ser usadas quando o local, o equipamento de rejeição de calor ou a estratégia de gestão das instalações assim o exigirem.

A distinção importante é: uma estação meteorológica totalmente automática não é um requisito universal para todos os centros de dados.

8. Quais sensores são usados ​​em um circuito de resfriamento líquido para data centers com IA?

Quando um centro de dados de IA passa do resfriamento a ar para o resfriamento líquido direto, outro grupo de sensores se torna importante.

Esses sensores são mais bem descritos como sensores de processo de resfriamento líquido do que como sensores ambientais de ambiente.

Esses parâmetros ajudam a responder a questões práticas de funcionamento:

O modelo de dados BMS atual da NVIDIA para infraestrutura de IA com resfriamento líquido, por exemplo, inclui a temperatura de fornecimento do líquido da CDU, a temperatura de retorno, a pressão diferencial, a vazão e a pressão do sistema.

9. Os centros de dados de IA com refrigeração líquida precisam de monitoramento da qualidade do fluido refrigerante?

A condição do líquido refrigerante é mais uma camada de monitoramento do sistema de refrigeração líquida.

O objetivo é diferente do monitoramento de fluxo, pressão ou temperatura.

O fluxo e a pressão ajudam a descrever como o circuito de refrigeração está funcionando.

O monitoramento da composição química do líquido de arrefecimento pode ajudar a descrever se o próprio líquido está sofrendo alterações.

Condutividade

A condutividade elétrica pode ajudar a monitorar mudanças na condição iônica dissolvida de um fluido refrigerante aquoso.

Uma alteração na condutividade pode justificar uma investigação mais aprofundada, especialmente quando comparada com a especificação do fluido refrigerante e a linha de base operacional normal do sistema.

pH

O pH pode ser usado para monitorar a condição ácido-base de um fluido refrigerante aquoso e identificar alterações em relação à sua faixa de operação esperada.

Novamente, não existe um valor de pH alvo universal que deva ser aplicado a todos os sistemas de refrigeração líquida.

A faixa de valores necessária deve ser determinada pelas especificações reais do fluido refrigerante e do equipamento.

E quanto à turbidez e ao ORP?

A turbidez pode fornecer uma indicação complementar de contaminação em suspensão e da limpeza do líquido refrigerante.

O ORP pode fornecer informações sobre o ambiente de oxidação-redução em aplicações onde esse parâmetro é relevante.

No entanto, nem a turbidez nem o ORP devem ser descritos como requisitos de monitoramento universal para todos os centros de dados de IA.

Os parâmetros do fluido refrigerante devem ser selecionados de acordo com as especificações reais do fluido, os materiais em contato com o fluido, a arquitetura de refrigeração e a estratégia de manutenção.

10. Mais monitoramento é sempre melhor?

Não necessariamente.

Uma estratégia melhor é monitorar o parâmetro correto no local correto, de acordo com o risco que está sendo gerenciado.

11. Para onde vão todos os dados dos sensores?

Os sensores modernos de centros de dados geralmente não operam como instrumentos isolados.

Os dados coletados podem ser integrados a controladores, PLCs, sistemas de gerenciamento predial (BMS) ou plataformas de gerenciamento de infraestrutura de data center (DCIM).

A estrutura atual da ASHRAE para operações de data centers com IA recomenda o uso de dados de sensores em tempo real para estabelecer linhas de base operacionais, identificar desvios e dar suporte à detecção de anomalias e à manutenção preditiva.

Como selecionar sensores para um data center com IA?

Perguntas frequentes

O monitoramento de data centers por IA está se tornando mais complexo e multifacetado.

O monitoramento ambiental tradicional de data centers era frequentemente associado principalmente à temperatura e à umidade.

A infraestrutura de IA de alta densidade amplia esse cenário.

O monitoramento do lado ar pode incluir:

Temperatura de entrada da prateleira, umidade, ponto de orvalho e pressão diferencial do corredor.

O monitoramento de segurança pode incluir:

Detecção de vazamento de líquidos e detecção de incêndio.

O monitoramento do sistema de refrigeração líquida pode incluir:

Temperatura de alimentação e retorno, vazão, pressão, pressão diferencial e parâmetros de condição do fluido refrigerante.

Com a crescente popularidade das arquiteturas de resfriamento baseadas em CDU e de contato direto com o chip, os sensores fornecem cada vez mais do que uma única medição. Seus dados podem auxiliar os operadores a estabelecer linhas de base operacionais normais, identificar desvios e compreender como o ambiente de resfriamento se altera ao longo do tempo.

Monitoramento ambiental e de refrigeração líquida com o sensor RIKA

A RIKA SENSOR fornece soluções de sensores para monitoramento ambiental, refrigeração industrial e aplicações de refrigeração líquida.

Para projetos de data centers com IA, a seleção de sensores deve começar com o objetivo real do monitoramento, a arquitetura do sistema, a faixa de medição, o local de instalação, a temperatura e pressão de operação, a formulação do fluido refrigerante e a interface de comunicação necessária.

Para centros de dados com refrigeração líquida, o RIKA SENSOR pode suportar aplicações de monitoramento das condições do fluido refrigerante, incluindo medições de condutividade, pH, turbidez e ORP específico para cada projeto.