Trane Technologies optimiza refrigeración y presenta nuevos sistemas IA

La compañía introduce nuevos diseños y optimiza su gestión térmica para fábricas de IA, aumentando eficiencia y capacidad sin elevar el consumo energético total.

Trane Technologies anunció avances en su diseño de referencia de gestión térmica para fábricas de inteligencia artificial a escala de gigavatios e incorporó dos nuevos sistemas dentro de su portafolio Trane Continuum Rubin DSX. La compañía integró estas mejoras con el blueprint NVIDIA Omniverse DSX para centros de datos de IA, lo que permitió elevar el rendimiento global de la gestión térmica en casi un 10 % frente al diseño original de 1 gigavatio presentado en octubre.

La optimización del sistema permitió liberar 22 megavatios de capacidad de refrigeración, los cuales pueden redirigirse a la alimentación de TI sin incrementar el consumo energético total. En ese sentido, la empresa destacó que este desarrollo “mejora el rendimiento general de la gestión térmica en casi un 10 %”, lo que apunta a fortalecer la eficiencia en infraestructuras de IA de gran escala.

Además, la compañía presentó un diseño de sistema simplificado dúplex de 250 megavatios, actualmente disponible, orientado a maximizar el uso de refrigeración gratuita e integrar recuperación de calor. Según Trane Technologies, este sistema “aumenta la eficiencia del sistema de gestión térmica en un 14 %”, al tiempo que destina el 10 % de la carga de disipación al aprovechamiento térmico, optimizando así el uso energético en aplicaciones de alta demanda.

Finalmente, Trane Technologies adelantó el desarrollo de una arquitectura AI Factory Mag-Bearing Air-Cooled de 1 gigavatio, que utilizará unidades de 3 megavatios para reducir la cantidad de equipos y prescindir de economizadores del lado del agua. La solución incorpora enfriadoras de aire con cojinetes magnéticos libres de aceite y controles avanzados para la planta. Mauro Atalla, vicepresidente sénior y director de tecnología y sostenibilidad, afirmó: “Estos últimos avances representan un importante paso adelante para ayudar a que los entornos de IA y computación de alto rendimiento más exigentes del mundo escalen de forma sostenible, fiable y con una comprensión digital acelerada”.

Fuente: Trane Technologies