AI-modellen verwerken enorme datasets en voeren complexe berekeningen uit. Dit stelt andere eisen aan een datacenter dan traditionele IT-omgevingen doen. In de praktijk betekent dit dat een AI datacenter niet fundamenteel anders is dan een traditioneel datacenter, maar dat het faciliteiten en mogelijkheden moet bieden voor AI-workloads, zoals alternatieve koelmethoden en high density omgevingen.
Gespecialiseerde hardware in een AI datacenter
Waar reguliere servers vooral CPU’s (Central Processing Units) gebruiken, draaien AI-workloads op gespecialiseerde hardware zoals GPU’s (Graphics Processing Units) en AI-accelerators, bijvoorbeeld de TPU’s (Tensor Processing Units) van Google. Deze chips zijn geoptimaliseerd voor het uitvoeren van complexe berekeningen, zoals beeldherkenning in de gezondheidszorg of real-time data-analyse in verkeersmanagement om files te voorspellen en te verminderen.
Deze krachtige hardware genereert aanzienlijk meer warmte, verbruikt meer energie en stelt hogere eisen aan data-uitwisseling tussen systemen dan traditionele servers. Dit heeft impact op de fysieke en technische infrastructuur van het datacenter.
Energieverbruik en koeling in een AI datacenter
AI-servers kunnen per unit honderden watts verbruiken, waarbij piekbelastingen de stroomvraag verder opschroeven. Dit stelt een AI datacenter voor nieuwe uitdagingen. Met name op het gebied van energievoorziening en koeling.
High density computing: meer rekenkracht per vierkante meter
Om zoveel mogelijk rekenkracht uit een beperkt aantal racks te halen, worden systemen steeds vaker in high-density opstellingen geplaatst. Dit betekent: meer vermogen per rack en dus een hogere energievraag per vierkante meter.
Waar het stroomverbruik in een traditioneel datacenter vaak tussen de 3 en 12 kW per rack ligt, kunnen AI-racks gemakkelijk oplopen tot 100 kW. Dit brengt niet alleen een hogere constante belasting met zich mee, maar ook piekverbruik tijdens intensieve AI-trainingen.
Een AI datacenter moet daarom beschikken over een energie-infrastructuur die deze vermogens aankan, voldoende stroomcapaciteit biedt én voorbereid is op toekomstige groei. Zonder deze flexibiliteit kan stroom een beperkende factor zijn voor opschaling en de groei van AI-workloads.
Efficiënte koeling om throttling te voorkomen
Zonder effectieve warmteafvoer kunnen AI-chips hun prestaties automatisch terugschroeven (throttling) om oververhitting te voorkomen. Dit verlaagt de efficiëntie van AI-workloads en verlengt trainingstijden.
Luchtkoeling volstaat in veel reguliere datacenters, maar voor AI-workloads is het niet altijd voldoende. Een AI datacenter moet dus voorbereid zijn op alternatieve koelmethoden, zoals liquid cooling of immersion cooling, die warmte effectiever afvoeren en hogere vermogensdichtheden ondersteunen.
Meer weten over alternatieve koelmethoden? Lees ons blog: Immersion cooling en liquid cooling: de toekomst van AI datacenters
Duurzaamheid vereist voor een AI datacenter
Door het hoge stroomverbruik van AI-hardware is 100% hernieuwbare energie geen luxe, maar een vereiste. Datacenters spelen hierin een belangrijke rol door groene stroom in te kopen via garanties van oorsprong. Steeds vaker gebeurt dit via langdurige stroomafnamecontracten (PPA’s) met wind- en zonneparken. Groene energie helpt om de ecologische impact van AI-workloads te minimaliseren en draagt bij aan een stabiele energievoorziening.
Daarnaast spelen energie-efficiënte koeltechnieken en restwarmtebenutting een steeds grotere rol:
- Geavanceerde koelsystemen verlagen het energieverbruik van datacenters. Hierdoor is minder stroom nodig dan bij traditionele koeling.
- AI-workloads genereren veel restwarmte, wat ideaal is voor het hergebruik voor stadsverwarming of industriële toepassingen. Dit verlaagt de totale energievraag en draagt bij aan een circulaire economie.
Robuuste netwerkinfrastructuur in een AI datacenter
AI-workloads vragen om snelle en betrouwbare data-uitwisseling tussen systemen. In een AI datacenter is de netwerkinfrastructuur daarom ingericht op lage latency, hoge bandbreedte en maximale beschikbaarheid.
- Carrier- en cloudneutraal: kies zelf uw netwerkprovider of cloudplatform. Zo bouwt u eenvoudig een hybride AI-infrastructuur waarin gevoelige data lokaal in het datacenter draait en aanvullende diensten flexibel uit de cloud worden benut.
- Moderne glasvezelverbindingen en low-latency switching: voor AI-toepassingen is netwerkvertraging funest. Daarom zijn onze datacenters uitgerust met een toekomstbestendige netwerkarchitectuur die snelle en stabiele verbindingen ondersteunt.
Datasoevereiniteit en AI: controle over dataopslag en -verwerking
Nu AI steeds vaker wordt ingezet voor bedrijfskritische en privacygevoelige toepassingen, groeit het belang van datasoevereiniteit. Dit houdt in dat organisaties volledige controle hebben over de plek en wijze waarop hun data wordt opgeslagen en verwerkt, zonder daarbij afhankelijk te zijn van buitenlandse regelgeving. AI-trainingen verwerken vaak gevoelige datasets, zoals medische gegevens of intellectueel eigendom, waardoor controle over dataopslag en -verwerking essentieel is.
Een AI datacenter moet daarom voldoen aan:
- Strikte beveiligingsnormen, zoals ISO 27001: om de fysieke en digitale bescherming van IT-infrastructuur te waarborgen.
- Europese datasoevereiniteit: zodat data binnen Europa blijft en organisaties niet volledig afhankelijk zijn van buitenlandse cloudproviders.
Een AI datacenter is een geoptimaliseerd datacenter
Een AI datacenter is in essentie een geoptimaliseerd datacenter. Het moet geschikt zijn voor high density omgevingen, alternatieve koelmethoden, snelle netwerken en duurzame energievoorziening. Bij de keuze voor een AI datacenter is het belangrijk om er rekening mee te houden waar uw data wordt opgeslagen en verwerkt. Daarnaast is een infrastructuur die met uw behoeften kan meegroeien essentieel.
Wilt u meer tips, nieuws en kennisupdates van ons ontvangen?
