課題解決

高性能GPUサーバーのリソース最大化を目指した水冷GPUの導入

生成AIの需要増加につれてAI基盤の規模も拡大し、GPUサーバーの性能向上によって発熱量が過去4年間で2倍に増加。従来の空冷方式ではこの大量の熱を十分に処理できず、GPUサーバーの性能が制約を受けています。安定した稼働と性能最大化の実現には、水冷GPUの導入が最適な選択肢となります。しかし、水冷GPUの導入にはメーカーごとのサーバー取り扱いや稼働環境、運用ノウハウ不足などの課題が多く導入が困難です。

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  水冷対応データセンターの確保

  水冷対応だけでなく、水冷特有の高密度設計に対応可能な十分な電力容量を備えたデータセンターの確保が必要となる。

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  水冷ならではの専門性が必要

  CDU（冷水分配装置）などの関連設備や水冷特有の設計・運用に関して空冷とは異なる専門的な知見が求められる。

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  GPUサーバーの選定・調達

  GPUサーバーと水冷設備の組み合わせに関しては、技術的な制約が多く、サーバーの選定や調達において多くの課題が存在する。

水冷設備を備えたコンテナ型データセンターとGPUのフルスタックエンジニアリングの経験を活かし、効率的な冷却で性能を最大化する水冷GPUソリューションを提供します。

特長

• 水冷システム搭載のコンテナ型データセンター

  水冷システムを備えており、短期間での運用開始が可能です。高負荷サーバーに必要な電力供給と冷却性能を確保しながら、運用コストの効率化も図れます。コンテナデータセンター運営で実績豊富なゲットワークス社と協業し、新潟県湯沢町GXデータセンターのコンテナ型データセンターを提供します。

• 豊富な実績と高度なエンジニアリング

  水冷GPUに関する多様な検証・導入実績をもとに、専門性の高いエンジニアがインフラ設計・構築を担当。水冷GPUの性能を引き出すシステムを構築し、お客さまのビジネスを強力にサポートします。

• 安定したGPU調達力と最適なサーバー供給

  2017年から培ってきた豊富なノウハウを活かし、複数メーカーのGPUサーバーや関連機器を幅広く取り扱っています。お客さまのニーズに合わせて、最適な製品選定と組み合わせを提案します。

水冷方式について

冷却には複数の方式があり、設置環境や発熱量、運用方針に応じて最適な方式を選定する必要があります。代表的な2つの水冷方式について紹介します。

• リキッドtoエアー（Liquid-to-Air）

  

  冷却液でサーバーの熱を吸収し、その熱を空気に放出する方式です。CDUを介して冷却液の熱を空気に排出しInRow空調でコンテナ内の空気を冷やすため、外部冷却水系が不要で、比較的シンプルな構成で導入できます。

• リキッドtoリキッド（Liquid to Liquid）

  

  冷却液でサーバーの熱を吸収し、その熱を別の冷却水系へ移す方式です。CDUを介して冷却水系を冷やす外部設備（冷却塔等）に排熱することで、InRow空調の負荷を抑えつつ高効率な冷却が可能です。

※CDU（Coolant Distribution Unit）：サーバーから回収した温水を冷却し、再び冷水として戻すための冷却分配装置

※InRow空調：サーバーラックの列の間に設置する局所空調システム

サービス

• GPUサーバー

  GPUサーバーをはじめ、学習データの保管に必要な大容量ストレージやクラウド上でのGPUリソースを活用できるサービスなど幅広くラインナップ。

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• コンテナ型データセンター

  コンテナ内に機器を収容し「短納期」「低コスト」で提供。高性能GPUを搭載し大量の熱を発する「水冷サーバー」にも対応。

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