Les exigences liées à l'IA redéfinissent la construction des centres de données

Les discussions autour de l'IA portent souvent sur les GPU : combien on peut en déployer, à quelle vitesse on peut les installer et quelle capacité de calcul ils peuvent fournir.

Pour les développeurs et les exploitants de centres de données, l’IA pose deux défis étroitement liés. D’une part, l’infrastructure qui soutient les systèmes d’IA doit pouvoir supporter des densités de puissance et de refroidissement nettement plus élevées que celles des générations précédentes de systèmes informatiques. Une baie qui nécessitait autrefois entre 10 et 20 kW peut désormais en nécessiter plus de 100 kW, et les futures plateformes devraient encore augmenter ces densités.

Deuxièmement, les organisations ont besoin de cette capacité rapidement. Les investissements dans la formation à l'IA, l'inférence, les initiatives en matière d'IA souveraine et le développement de clusters d'IA à grande échelle ne cessent de croître. L'Agence internationale de l'énergie (AIE) prévoit que la demande en électricité des centres de données va plus que doubler d'ici 2030, l'IA devant être l'un des principaux moteurs de cette croissance.

La capacité à mettre en service de nouvelles infrastructures est désormais un avantage concurrentiel. Les centres de données doivent accueillir des charges de travail à plus forte densité, et les entreprises doivent pouvoir compter sur cette capacité au rythme du déploiement de l’IA.

L'IA transforme à la fois la conception et la construction des centres de données.

Hypertec Construction aide les entreprises à répondre à ces nouvelles exigences en concevant des infrastructures adaptées à des charges de travail d'IA à haute densité et en mettant en service de nouvelles capacités de centres de données en seulement 12 mois.

L'IA transforme les fondements du design

Pendant de nombreuses années, la conception des centres de données a suivi une logique relativement prévisible. Les systèmes de refroidissement par air classiques, conçus pour des plages de puissance bien définies, suffisaient généralement à soutenir les charges de travail des entreprises.

• Les densités par baie varient désormais considérablement : baie d'entreprise traditionnel : 10 à 20 kW

• Baie NVIDIA H100 (refroidi par air) : jusqu'à 40 à 50 kW

• Baie NVIDIA Blackwell GB200 NVL72: environ 130 kW

• Plateformes NVIDIA Vera Rubin : prévision de plus de 150 kW

• Perspectives : des discussions portent sur des baies de 600 kW d’ici 2027 et des densités nettement plus élevées d’ici la fin de la décennie

Ces augmentations entraînent des répercussions sur l'ensemble de l'infrastructure du site. Une densité de calcul plus élevée nécessite davantage d'énergie et génère davantage de chaleur. Les sites doivent être en mesure de distribuer l'énergie, d'évacuer la chaleur produite et de absorber la croissance future sans créer de contraintes opérationnelles.

De quelle puissance l'IA a-t-elle réellement besoin?

Une baie IA moderne peut consommer environ dix fois plus d'énergie qu'une armoire d'entreprise classique, ce qui exerce une pression supplémentaire sur les raccordements au réseau électrique, les sous-stations, les transformateurs, les systèmes d'alimentation de secours et les infrastructures de refroidissement.

Partout en Amérique du Nord, la disponibilité de l'électricité influe sur le choix des sites et le calendrier des projets. Des enquêtes menées auprès des acteurs du secteur montrent que la disponibilité de l'électricité est désormais l'une des principales préoccupations des exploitants de centres de données qui planifient leurs futures capacités.

Les entreprises parviennent souvent à se procurer du matériel dédié à l'IA plus rapidement qu'elles ne parviennent à mettre en place l'infrastructure nécessaire à son fonctionnement. De ce fait, la planification de l'alimentation électrique constitue désormais l'une des premières étapes, et l'une des plus importantes, d'une stratégie de déploiement de l'IA.

Pourquoi ne peut-on pas simplement moderniser les centres de données existants?

Il est possible de moderniser un centre de données existant pour l’IA, mais les systèmes à plus haute densité nécessitent souvent des modifications qui vont bien au-delà de l’ajout de serveurs ou de l’augmentation de la puissance disponible.

La plupart des installations existantes ont été conçues pour des baies refroidies par air d’une puissance comprise entre 10 et 20 kW ; même avec des améliorations telles que des échangeurs de chaleur intégrés aux portes arrière, le refroidissement par air atteint au maximum environ 30 à 40 kW.

Les systèmes d’IA de la génération actuelle peuvent dépasser le triple de cette densité. Pour accueillir ces charges de travail, il faut souvent prévoir:

• Une infrastructure de refroidissement direct par liquide

• Des unités de distribution de fluide de refroidissement (CDU) et nouvelle tuyauterie

• Une capacité accrue d'évacuation de la chaleur

• Une infrastructure électrique supplémentaire

• Des modifications structurelles

L'étendue de ces mises à niveau variera d'un site à l'autre, ce qui fait de la faisabilité de la modernisation un élément important à prendre en compte lors de la planification de nouvelles capacités en IA.

À partir de quand le refroidissement direct par liquide devient-il nécessaire?

Les systèmes d'intelligence artificielle génèrent d'importantes quantités de chaleur, ce qui fait du refroidissement l'un des choix d'infrastructure les plus importants dans un centre de données à haute densité. La stratégie de refroidissement doit permettre de gérer la chaleur générée par les équipements tout en répondant aux exigences de densité, d'efficacité et d'exploitation de l'installation.

Refroidissement par air

Le refroidissement par air reste efficace pour de nombreuses charges de travail et peut gérer environ 30 à 40 kW par baie lorsqu’il est associé à des technologies telles que les échangeurs de chaleur intégrés à la porte arrière. L’Uptime Institute souligne que le refroidissement par air devient souvent peu pratique au-delà d’environ 50 kW par baie ce qui favorise l’adoption de technologies de refroidissement direct par liquide dans les environnements d’IA à haute densité.

Refroidissement direct par liquide

À mesure que la densité des baies augmente, le refroidissement direct par liquide permet d’évacuer la chaleur plus efficacement en acheminant le fluide de refroidissement directement vers les composants générateurs de chaleur, tels que les processeurs (CPU) et les cartes graphiques (GPU). La stratégie de refroidissement appropriée dépendra du matériel spécifique et des exigences de densité, mais voici quelques recommandations générales :

• Moins de 20 kW par baie: refroidissement par air

• 20 à 80 kW par baie : approches de refroidissement hybride ou direct par liquide

• Au-delà de 80 à 100 kW par baie: un refroidissement direct par liquide avancé est généralement nécessaire

Refroidissement par immersion

Pour les environnements d’IA et de calcul haute performance (HPC) à très haute densité, le refroidissement par immersion offre une autre approche consistant à plonger directement les équipements dans un fluide diélectrique. Cette technique permet d’obtenir une capacité élevée d’évacuation de la chaleur tout en optimisant l’utilisation de l’espace.

Le choix de la stratégie de refroidissement appropriée dépend en fin de compte de la charge thermique et de la densité de l’infrastructure de calcul sélectionnée, ainsi que de facteurs tels que la disponibilité en énergie, la stratégie d’approvisionnement en eau, les exigences opérationnelles et le coût à long terme.

Lisez le rapport : découvrez comment le refroidissement par immersion fait évoluer la densité et la conception

Que se passe-t-il lorsque les besoins en alimentation électrique et en refroidissement ne sont pas satisfaits?

Les contraintes liées à l'alimentation électrique et au refroidissement ont des répercussions opérationnelles et financières.

Lorsque les infrastructures ne sont pas en mesure de soutenir adéquatement les charges de travail liées à l'IA, les entreprises peuvent être confrontées à:

• Un bridage thermique affectant les performances

• Une instabilité du système

• Des temps d'arrêt imprévus

• Des dommages matériels dus à la surchauffe

• Des retards dans les déploiements d'IA

• Une augmentation des coûts d'exploitation

• Une perte de productivité et d'opportunités de chiffre d'affaires

Dans les environnements d'IA à haute densité, il est plus difficile et plus coûteux de remédier à ces risques une fois le déploiement effectué.

Lisez l'article de blog : Tout savoir sur le refroidissement par immersion pour les centres de données

La stratégie énérgétique est désormais un enjeu de construction

Les besoins en énergie liés à l'IA ont une incidence sur le choix de l'emplacement d'un centre de données, la date de début des travaux, les équipements à acquérir en amont et, en fin de compte, la rapidité avec laquelle les nouvelles capacités peuvent être mises en service.

« Le principal défi auquel nous sommes confrontés réside dans le fait que les besoins en puissance des GPU augmentent bien plus rapidement que les cycles de conception traditionnels des centres de données », explique Marco Modesto, directeur, ingénierie construction chez Hypertec. « Les entreprises ne peuvent pas se contenter de concevoir leurs installations en fonction de la densité actuelle des baies. Elles ont besoin d’une infrastructure capable de s’adapter aux deux ou trois prochaines générations de matériel d’IA. »

La capacité du réseau électrique passe avant tout

Il est indispensable de garantir dès le début la capacité des réseaux de distribution. Les infrastructures dont les délais de mise en place sont longs, telles que les transformateurs, les appareillages de commutation, les générateurs et les systèmes de refroidissement, déterminent souvent davantage le calendrier des projets que les activités de construction elles-mêmes.

L'approvisionnement peut déterminer le calendrier

Pour Hypertec Construction, cela implique de coordonner dès le début du projet la conception, l’approvisionnement et la construction.

Les décisions relatives aux infrastructures essentielles sont prises dès le début, ce qui permet à l’approvisionnement et à la construction d’avancer en parallèle. Associée à la préfabrication et à un réseau international bien établi de fournisseurs, cette approche contribue à réduire les risques liés au calendrier tout en accélérant les délais de déploiement.

Découvrez comment accélérer le déploiement de votre centre de données

Concevoir pour la prochaine génération d'IA

La plupart des centres de données survivront à plusieurs générations de matériel dédié à l'IA.

Un centre de données conçu pour répondre aux exigences actuelles en matière de densité risque de se heurter à des limites bien plus tôt que prévu si la croissance future n'est pas prise en compte lors de sa construction.

C'est pourquoi les organisations devraient privilégier la capacité d'adaptation plutôt qu'un objectif de densité fixe.

Les installations conçues pour une croissance à long terme doivent intégrer une capacité électrique évolutive, des systèmes de refroidissement modulaires, des espaces réservés à l’extension, des cheminements d’infrastructure surdimensionnés et des technologies émergentes telles que la distribution d’énergie à 800 V CC.

Les installations capables d’évoluer au rythme des besoins informatiques changeants peuvent s’adapter aux nouvelles générations de matériel sans nécessiter de modifications majeures de l’infrastructure.

L'infrastructure et les ressources de calcul doivent être planifiées conjointement

Alors que le secteur se tourne vers des infrastructures d'IA à l'échelle du gigawatt, la relation entre la puissance de calcul et les installations qui l’hébergent va prendre encore plus d'importance. La mise en place d'un centre de données adapté à l'IA nécessite de bien comprendre les charges de travail, le matériel, les besoins en énergie et les technologies de refroidissement qu'il devra prendre en charge.

L'expertise d'Hypertec couvre à la fois la construction de centres de données et les environnements de calcul haute performance qui y sont exploités, notamment les systèmes à refroidissement direct par liquide, les plateformes à refroidissement par immersion telles que TRIDENT, ainsi que les déploiements d'IA en milieu industriel.

Les organisations qui planifient dès le départ leur infrastructure et leurs capacités de calcul de manière conjointe seront mieux à même de s'adapter aux nouvelles générations de systèmes d'IA, à mesure que les exigences en matière de densité et de capacité continuent d'évoluer.

Découvrez l'approche d'Hypertec en matière de conception et de construction de centres de données destinés aux environnements HPC et IA

‍SOURCES

Data Center Knowledge: AI Drives Data Center Uncertainty in Uptime’s 2026 Survey

Data Center Knowledge: AI Rack Density’s Real Limits - Power, Cooling, Failure Risk

International Energy Agency: AI is set to drive surging electricity demand from data centres while offering the potential to transform how the energy sector works