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Warmwasserkühlung: Nvidia will Wasserverbrauch auf nahezu null reduzieren
Nvidia erweitert die DSX-Plattform um Funktionen für einen effizienteren Betrieb von KI-Rechenzentren. Eine neue Kühlarchitektur ohne Verdampfung soll den Wasserverbrauch nahezu auf null senken, während DSX MaxLPS bei gleicher KI-Leistung bis zu 30 Prozent Strom sparen soll. DSX Flex soll zudem das Stromnetz entlasten.
Zur GTC in Berlin rückt Nvidia die Energie- und Ressourceneffizienz von KI-Rechenzentren in den Mittelpunkt. Die Referenzdesigns für Vera Rubin sollen künftig eine vollständig flüssigkeitsgekühlte Infrastruktur mit Kühlmitteltemperaturen von bis zu 45 Grad Celsius ermöglichen.
Das Konzept kombiniert einen geschlossenen Kühlkreislauf mit sogenannten Dry Coolern. Die Flüssigkeit nimmt die Wärme der Hardware auf und transportiert sie nach außen. Dort geben die Trockenkühler die Wärme ähnlich wie große Radiatoren an die Umgebungsluft ab. Im Unterschied zu herkömmlichen Kühltürmen muss dafür kein Wasser verdunsten.
Nvidia zufolge könne der Wasserverbrauch für die Gebäudekühlung damit nahezu auf null reduziert werden. Bei einer Datacenter-Leistung von zwei Gigawatt beziffert das Unternehmen das mögliche Einsparpotenzial auf 54 Millionen Liter Wasser pro Tag gegenüber herkömmlichen Kühlturmsystemen mit Verdunstung. Das entspreche dem täglichen Wasserverbrauch von rund 180.000 Haushalten.
Es gibt bei der Warmwasserkühlung aber auch eine Einschränkung: Ob während besonders heißer Perioden zusätzliche mechanische Kühlung erforderlich ist, hängt vom lokalen Klima ab. Die angekündigte Einsparung ist deshalb als Potenzial der entsprechenden Referenzarchitektur zu verstehen, nicht als pauschale Garantie für jeden Datacenter-Standort.
Ein weiterer Schwerpunkt ist die bessere Nutzung der verfügbaren elektrischen Leistung. DSX MaxLPS soll den Strombedarf innerhalb einer KI-Fabrik dynamisch verteilen und so die Effizienz der installierten Hardware verbessern.
Nvidia verspricht, mit der Software bei gleicher Zahl erzeugter Tokens bis zu 30 Prozent weniger Strom zu benötigen. Alternativ können Betreiber das Effizienzpotenzial nutzen, um innerhalb eines bestehenden Strombudgets mehr GPU-Kapazität oder einen höheren Durchsatz bereitzustellen.
Wie groß der Effekt in der Praxis ausfallen kann, illustriert Nvidia mit einem Versuch von Lambda. Auf Basis von Nvidia-HGX-B200-Systemen habe das Unternehmen mit DSX MaxLPS innerhalb eines festen Leistungsbudgets einen um 24 Prozent höheren Token-Durchsatz und 19 Prozent mehr GPU-Kapazität erreicht.
Auch der britische Rechenzentrumsbetreiber Nscale untersucht die Plattform. Bei einer Auswertung mit vier GB300-NVL72-Racks in Island soll DSX MaxLPS den Inferenzdurchsatz bei einem festen Leistungsbudget von 264 Kilowatt um 49 Prozent gesteigert haben. Die verwaltbare GPU-Kapazität sei zugleich um 37 Prozent gewachsen.
Mit DSX Flex adressiert Nvidia ein weiteres Problem beim Ausbau von KI-Rechenzentren: den steigenden Strombedarf und die begrenzte Verfügbarkeit von Netzanschlüssen. Die Software soll den Energieverbrauch von KI-Workloads an Netzbedingungen, Anforderungen der Versorger und Strompreise anpassen können.