GPUの台頭と進化がサーバの消費電力を急増させる：福田昭のデバイス通信（472） AIサーバの放熱技術（5）（2/2 ページ）

AI（人工知能）対応でCPUとGPUの消費電力は増大している。そのため、既存のデータセンターの冷却に大きな負担がかかっている。

[福田昭，EE Times Japan]

データセンターの電力使用効率が向上しない

　データセンターの消費電力には、情報処理を担うサーバやストレージなど（IT機器）による消費電力のほかに、冷却サブシステムや電源ユニット、照明ユニットなどによる消費電力が存在する。

　データセンターの電力効率は一般に、「電力使用効率（PUE： Power Usage Effectiveness）」で評価する。PUEの定義は「データセンター全体の消費電力/IT機器による消費電力」であり、普通は1.0を超える。そしてPUEの値に応じて「3.0：きわめて非効率（Very Inefficient）」から「1.05：きわめて効率が良い（Extremely Efficient）」まで6段階の評価が付く。

データセンターの電力効率とその評価［クリックで拡大］ 出所：Supermicroが国際学会Hot Chips 2024のチュートリアルで講義した「Thermal Techniques for Data Center Compute Density」のスライドから

　データセンターの品質基準を提供している民間団体Uptime Instituteの調査によると、2007年の時点でデータセンターのPUE（平均値）は2.50（非効率：Inefficient）だった。それが7年後の2014年には、1.65（「1.5の効率が良い：Efficient」と、「2.0の平均的：Average」の間）に向上しており、無駄な電力が大幅に削減されたことが分かる。ところが2018年に1.58に達した後は、PUEがほとんど改善されていない。最近のPUE（平均値）は2022年が1.55、2023年が1.58、2024年が1.56である。

　この背景には、既存のデータセンター（施設レベル）の大半が汎用のコンピューティングとストレージを前提に冷却システムを構築してきたという事情がある。前回に述べたように、ラック当たりで10kWというのがコストの低い冷却システムの許容値だ。汎用コンピューティングには妥当でも、AIコンピューティングにとっては厳しい制約となる。

　例えば2024年後半を前提にすると、2個のCPU（500W×2＝1000W）と8個のGPU（1000W×8＝8000W）を搭載するラックマウント型GPUサーバ（標準的な高さは8U）の最大消費電力は、CPUとGPUだけで9kWに達してしまう。実際には主記憶やストレージ、ネットワークスイッチなどが加わるので、10kWを軽く超える。冷却システムは強化せざるを得ず、冷却システムの消費電力とコストが増加する。

⇒（次回に続く）

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