Candidatura

Sistemas de computación de alta densidad con refrigeración de dos fases

Utilización de un sistema de refrigeración por inmersión en dos fases para reducir casi a cero el consumo energético y permitir la densidad de potencia necesaria en los sistemas de computación de alta densidad en el borde (high-density edge datacenters).

Las ciudades inteligentes, la Internet de las Cosas, el vehículo conectado y autónomo y la medicina personalizada ya están empezando a demandar grandes capacidades de cómputo con una latencia mínima, lo que está dando lugar al paradigma de la computación en el borde (Edge Computing).

La tecnología actual de refrigeración por aire es altamente ineficiente en este entorno. Esto, unido al altísimo coste de la energía en Europa, y sobre todo en España, está impidiendo el desarrollo de muchas tecnologías innovadoras asociadas a la transformación digital de nuestro día a día.

Este proyecto nace para dar solución a la computación de alta densidad en el borde (high-density edge datacenters), reduciendo el consumo de refrigeración a prácticamente cero y permitiendo densidades de potencia muy superiores a los estándares del mercado de centros de datos.

Para ello, utilizamos sistemas de refrigeración por inmersión con dos fases, modelos predictivos basados en técnicas de inteligencia artificial para anticipar el comportamiento y controlar el punto de trabajo del sistema, y modelos de generación y almacenamiento de energías renovables para optimizar el funcionamiento de federaciones de este tipo de pequeños centros de datos.

Cuantificación/Estimación reducción consumo

Cuantificación/Estimación reducción consumo

Teniendo en cuenta que el PUE medio de los centros de datos a nivel mundial es de 1,7 y que no podemos elegir la localización de los edge datacenters porque tienen que estar cerca del origen de los datos, en este caso el PUE medio puede estar muy por encima de 2 utilizando tecnologías actuales.

Con este proyecto, el PUE quedaría muy próximo a 1, y de forma independiente del clima, por lo que la reducción de consumo esperada es del orden del 50% en sistemas de computación en el borde y cerca del 30% en centros de datos tradicionales.

Además, no requiere ningún tipo de acondicionamiento de la sala, por lo que reduce la inversión necesaria. Además, elimina cualquier riesgo de incendio en los equipos IT.

Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2

Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2

El dieléctrico utilizado tiene un GWP muy bajo y no daña a la capa de ozono, por lo que no supone ningún incremento en las emisiones de CO2.

Por otro lado, al reducir el consumo a la mitad, las emisiones de CO2 asociadas a ese consumo de electricidad también se reducen a la mitad.

Teniendo en cuenta que los centros de datos tienen un consumo muy elevado, muy pocas actuaciones tienen un impacto global muy significativo.

Innovación aplicada y buenas prácticas

Innovación aplicada y buenas prácticas

Refrigeración por inmersión en Novec (3M), con muy bajo GWP

• Alimentación en continua para evitar pérdidas asociadas a las múltiples conversiones

• Punto de trabajo cercano a la temperatura de ebullición del fluido para aprovechar la evaporación para la extracción del calor generado y permitir densidades de potencia muy superiores.

• Sistemas escalables de monitorización y análisis de datos

• Control automático del punto de trabajo de todos los sistemas, basado en modelos predictivos del comportamiento térmico del sistema (redes neuronales y otras técnicas metaheurísticas)

• Protección de los equipos de cómputo basada en modelos de redes neuronales.

Usabilidad de Tecnologías de la Información y Comunicaciones

Usabilidad de Tecnologías de la Información y Comunicaciones

Monitorización mediante redes de sensores inalámbricas y agentes en los servidores

• Modelo basado en publicación-subscripción para mejorar la escalabilidad

• Sistema de análisis de datos masivos basado en Apache Spark

• Modelos de redes neuronales, utilizando TensorFlow, para el modelado de variables objetivo y la optimización de variables de control

• Simulación mediante técnicas formales de federaciones de centros de datos

• Co-simulación hardware-software utilizando modelos formales

Implementado en:

Universidad Politécnica de Madrid

Periodo de ejecución:

01/01/2018 - 31/03/2020

Socio tecnológico destacado:

Adam

Otros socios tecnológicos:

CDTI (Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial)