Analisi costi-benefici di possibili architetture di alimentazione di un data center per AI

Il crescente impiego di sistemi di calcolo accelerato per applicazioni di intelligenza artificiale ha determinato un profondo mutamento nelle esigenze di progettazione elettrica dei data center, con densità di potenza per rack che raggiungono e superano i 100 kW. Il presente lavoro ha come oggetto la progettazione e il confronto tecnico-economico di possibili architetture di alimentazione elettrica per un data center AI ad alta densità. Come caso studio viene considerata una sala IT basata su sistemi NVIDIA DGX GB300 NVL72, con un carico per rack pari a circa 140 kVA e sistema di raffreddamento ibrido aria-liquido. La sala è organizzata in due pod, ciascuno composto da due file di rack contenenti quattro compute rack e quattro support rack, con distribuzione dell’alimentazione tramite busway overhead e tap-off box. L'obiettivo del lavoro è analizzare e confrontare tre architetture di distribuzione dell'alimentazione: la topologia completamente ridondante 2N, la configurazione N+1 con UPS in hot standby (sistema catcher) e l'architettura 4-to-make-3 a ridondanza distribuita, sotto il duplice profilo della disponibilità intrinseca del sistema, quantificata tramite l’inherent availability, e del costo dell'infrastruttura. Per ciascuna architettura vengono dimensionati i componenti principali della catena di alimentazione e viene calcolata la disponibilità con un modello analitico probabilistico validato da simulazioni Monte Carlo. I risultati sono messi in relazione con i costi di investimento stimati per ciascuna configurazione, al fine di fornire un framework quantitativo di supporto alle decisioni progettuali. Una volta identificata l'architettura ottimale per la stanza IT, il lavoro estende l'analisi alla connessione alla rete elettrica e vengono confrontate due topologie: la configurazione a doppia utility con distribuzione MT ad anelli e la configurazione a singola utility con distribuzione MT ad antenna. Il confronto fornisce un framework decisionale integrato che copre l'intera catena di alimentazione dalla connessione alla rete pubblica fino al singolo rack.