Учёные из Корейского института передовых наук и технологий (KAIST) прогнозируют, что тепловыделение ИИ-процессоров может достичь 15 360 Вт к 2035 году, что потребует применения принципиально новых технологий охлаждения.
Энергопотребление графических процессоров для искусственного интеллекта продолжает расти, и в ближайшие годы эта тенденция усилится, пишет Tom's Hardware. По данным индустриальных источников, Nvidia рассматривает тепловыделение (TDP) своих будущих GPU на уровне 6000–9000 Вт. Однако специалисты KAIST прогнозируют, что через 10 лет этот показатель может достичь 15 360 Вт и для отвода такого количества тепла потребуются экстремальные методы охлаждения.
Еще недавно высокопроизводительные воздушные кулеры с медными радиаторами и турбовентиляторами справлялись с охлаждением чипов, таких как Nvidia H100. Но с выходом Blackwell (1200 Вт) и Blackwell Ultra (1400 Вт) жидкостное охлаждение стало практически обязательным. Следующее поколение Rubin увеличит TDP до 1800 Вт, а Rubin Ultra — до 3600 Вт за счет удвоения числа вычислительных чиплетов и модулей HBM. Исследователи из KAIST предполагают, что Rubin Ultra будет использовать прямую жидкостную систему охлаждения (D2C), но для архитектуры Feynman понадобятся более эффективные технологии.
По расчетам KAIST, модули Feynman будут выделять до 4400 Вт, а по данным других источников, Feynman Ultra может достичь 6000 Вт. Такие нагрузки потребуют погружения GPU и памяти в теплоотводящую жидкость, а также применения термоканалов (TTV) в кремниевой подложке для распределения тепла. При этом придётся дополнительно в основу модулей HBM встраивать датчики температуры и термоинтерфейсы для контроля нагрева в реальном времени.
Погружное охлаждение, также известное как иммерсионное охлаждение, останется актуальным до 2032 года, но следующие поколения GPU (после Feynman) увеличат TDP до 5920–9000 Вт. Основным потребителем энергии останутся вычислительные чиплеты, однако с переходом на HBM6 и 16 стеками памяти энергопотребление последней достигнет 2000 Вт, то есть около трети от общего показателя. Таким образом, развитие ИИ-ускорителей ставит перед инженерами сложную задачу, которая заключается в том, что необходимы революционные методы охлаждения, без которых дальнейший рост производительности может оказаться невозможен.
Источник: HDHai.com