国内データセンター、高密度ラックは2022年末までに3.6倍増 – IDC Japanが予測

近年、ITの普及に伴い、世界的に取り扱われているデータ量は増えています。
インターネット技術の発展や各種センサー・テクノロジーの進化によって、ビルや自動車、小さなデバイスまでもがインターネットにつながるIoT時代が訪れ、2015年~2020年のわずか5年間でトラフィック量は3倍に伸びると予想されています(Ciscoより)

AI(人工知能)やDeep Learningなどの技術の発展に伴い、データセンターでの高密度化も進んでいます。IDC Japanは先日、「2018年 国内DX指向型データセンターファシリティ動向:エッジコンピューティングおよびコグニティブ/AIシステム」と題した調査結果を発表しました。

国内データセンターの変化

CFDイメージ図

IDC Japanが発表したデータをもとに、日経新聞が取り上げた記事では、下記のような点が指摘されています。(参照:日経新聞

・国内データセンター内のAIシステム数は、2018年末から2022年末に3.6倍になる(ラック本数ベース)
・国内データセンター内のAIシステムの消費電力は、2022年には国内データセンターの消費電力全体の4.8%を占める見込み
・データセンター内のAIシステム数が増えるにつれて、冷却システムのイノベーションが重要になる
・2018年末時点の国内DCに設置されているAIシステムは3,141ラック相当とになる見込みで、2022年末時点には11,179ラックへ増加
※AIシステムとは、GPU(Graphics Processing Unit)などのアクセラレーターを搭載したAI向けの高性能サーバーのうち、データセンターに設置されるものを指し、サーバーラックの本数で推計した結果です。

IDC JapanでITサービスのリサーチマネージャーを務める伊藤未明氏は、
「冷却水や冷却液を使った排熱など、冷却方式のイノベーションに備えて様々な実証実験を急ぐべきである」と述べています。

ここ最近では、水冷手法や液浸、水冷サーバーなど、新しいアーキテクチャの冷却を検討する企業も増えてはいますが、従来の手法から脱却するためには、十分な検証や実験が必要となります。即刻、空調手法を入れ替える必要はないものの、やはり、来たるべき高密度化への備えは重要ではないでしょうか。

AI (人工知能)やDeep Learningなどの技術を利用した高性能コンピューティング(以下 HPC )が幅広く利用されるようになり、このような最先端システムの運用にかかわる要件も増えてきました。
空調の他にも、電力などのインフラ側への影響は無視できなくなっており、例えばデータセンターの効率性(建物の電力使用効率: PUE )などと密接に関係しています。

高密度化向けの空調ソリューションでは、いくつか異なる手法がありますが、下記記事では大きく4つの手法を取り上げています。
【特集記事】現代の高負荷・高密度データセンターを考える
手法1: 液浸冷却
手法2: ダイレクトチップ・ オンチップ冷却手法
手法3: In-Row冷却
手法4: リアドア冷却
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その他、リアドア冷却や高密度サーバールーム、データセンター向けのソリューションのご相談や製品紹介ページは下記URLからご確認ください。

空調ソリューション – DC ASIA

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