En la categoría de PC de alto rendimiento, antes representada por estaciones de trabajo y potentes computadoras para juegos, han irrumpido los AI-PC de alto rendimiento. La frontera entre las estaciones de trabajo tradicionales y los AI-PC de alto rendimiento se vuelve cada vez más difusa y en el futuro desaparecerá por completo —los aceleradores neuronales se convertirán en un elemento obligatorio de todas las computadoras—, pero por ahora existe dicha distinción.
El interés por las variantes potentes de AI-PC ha estado creciendo con rapidez últimamente, y en el contexto ruso, a un ritmo aún más acelerado. Los problemas con los centros de datos desplazan la atención de los usuarios hacia el cómputo on-premise, mientras que el temor a las filtraciones de datos hace que el enfoque en on-prem sea especialmente marcado para los sistemas diseñados para el entrenamiento de modelos de IA.
¿No considera que la aparición de los AI-PC es una simple estrategia de marketing?
La división de los sistemas de alto rendimiento en tradicionales y AI-PC tiene un componente de marketing —estamos hablando del mercado, aquí el marketing es inevitable—, pero también abarca una serie de parámetros técnicos. Al igual que otros sistemas informáticos, los AI-PC representan «mini centros de datos», cuyos elementos de diseño están creados para garantizar los parámetros normales de funcionamiento de todos los componentes, incluso durante un trabajo prolongado bajo cargas elevadas y específicas. Sobre la importancia de los gabinetes para sistemas de alta carga en tales condiciones ya hemos hablado anteriormente; la ubicación óptima de los componentes del sistema de refrigeración —por aire o líquida— es un tema eterno en la intersección de la tecnología y el arte. La principal diferencia entre los sistemas radica, por supuesto, en el equilibrio: una estación de trabajo tradicional está optimizada para cargas profesionales universales (CAD, renderizado, cálculos de ingeniería, edición de video, etc.), y en varios casos este equilibrio está respaldado por la certificación del proveedor de software. Los AI-PC, cuya principal diferencia es el coprocesador neuronal (NPU), son variados; existen especificidades incluso dentro de esta clase: hay soluciones diseñadas para el entrenamiento de modelos de IA y otras orientadas a la inferencia; incluso los módulos para computación en el borde (EDGE) están ganando popularidad, ya que el procesamiento de IA se traslada cada vez más a la periferia de la red.
¿Qué componentes se necesitan para un AI-PC?
Varios componentes de los AI-PC —incluidas las fuentes de alimentación— deben responder a las cargas de cómputo características del trabajo con IA. Por muy bien equilibrados que estén los componentes del sistema entre sí, es necesario suministrarles energía. Las fuentes de alimentación han experimentado cambios significativos en los últimos tiempos.
¿Se refiere a una mayor potencia y una mayor eficiencia energética?
Sí, para el cómputo de IA se necesita mayor potencia: consume mucha energía. La eficiencia energética también cobra relevancia: cuanta más energía disipe la fuente de alimentación durante su funcionamiento, más difícil será mantener la temperatura en rangos normales dentro del gabinete del PC en marcha. Tomemos como ejemplo la nueva línea de fuentes de alimentación de nuestra empresa. El modelo insignia de esta gama, la FSP Cannon Pro 3300, cuenta con una enorme potencia que, como indica su nomenclatura, es de 3300 W. Esto es suficiente para alimentar bajo cargas extremas un sistema de alto rendimiento dotado de múltiples tarjetas gráficas (por ejemplo, se pueden conectar cuatro RTX 5090). Al mismo tiempo, queda reserva para alimentar otros componentes, desde unidades de almacenamiento hasta los ventiladores del sistema de refrigeración. Pero hay otro requisito característico de los AI-PC que exige utilizar, en lugar de las fuentes de alimentación tradicionales, modelos basados en transistores GaN.
¿Por qué se necesitan fuentes de alimentación GaN?
La peculiaridad del funcionamiento de una NPU en condiciones reales son las transiciones rápidas del estado de reposo al consumo máximo, que toman milisegundos. Una fuente de alimentación optimizada para tales soluciones debe ser capaz de reaccionar a tiempo ante el cambio de situación; de lo contrario, pueden surgir diversos problemas desagradables, incluso la interrupción inesperada de las tareas. Por eso los AI-PC requieren fuentes de alimentación con transistores basados en nitruro de galio (GaN). La razón radica en la física: los transistores de nitruro de galio proporcionan una conmutación más rápida gracias a la alta movilidad de los electrones y a una serie de otras propiedades cuyo análisis excede el alcance de este artículo. En este momento, lo importante es que tales fuentes de alimentación reaccionan a las fluctuaciones del consumo externo notablemente más rápido que las tradicionales basadas en silicio. Las fuentes de alimentación GaN aparecieron por primera vez en 2018, pero se utilizaban en cargadores de consumo para dispositivos móviles, y más por su compacidad que por su rápida adaptación a cargas rápidamente variables. Las fuentes GaN para PC debutaron mucho más tarde, hace solo dos años —cuando los AI-PC también empezaron a generalizarse—, pero aún siguen siendo un producto de nicho. La compacidad que ofrece el GaN no es el factor determinante para las fuentes de alimentación de escritorio, pero representa una ventaja agradable. Cuanto más espacio libre haya en el gabinete, mejor será la circulación de los flujos de aire y más eficiente la disipación del calor.
¿Significa esto que las nuevas fuentes de alimentación simplemente están construidas sobre una nueva tecnología?
Para el GaN, como para cualquier otra tecnología, se requiere su integración ingenieril en un producto terminado. Al hacerlo, es necesario resolver una serie de desafíos técnicos. Por ejemplo, aunque las fuentes GaN tienen una mayor eficiencia energética, aun así se calientan durante su funcionamiento, y las dimensiones reducidas de estas fuentes exigen soluciones constructivas adicionales para una disipación de calor eficaz y estable desde una superficie de carcasa más pequeña. También hubo que resolver problemas relacionados con la minimización de interferencias electromagnéticas generadas por la fuente en funcionamiento. La alta velocidad de transición de los transistores GaN de un modo a otro genera radiación electromagnética de alta frecuencia que, al diseñar las nuevas fuentes, hubo que blindar para evitar que afectara a los componentes del sistema informático.
¿Las fuentes de alimentación GaN que ustedes ofrecen se diferencian solo por la potencia?
El principio es el mismo, pero los modelos varían, ya que los diseñamos para diferentes sistemas informáticos. Ofrecemos una línea de fuentes de alimentación cuyas características comunes son propias de diversas soluciones optimizadas para cargas de IA —desde equipos de escritorio de usuario hasta sistemas EDGE—, pero cada subclase, por razones comprensibles, tiene requisitos algo diferentes para las fuentes GaN. Por supuesto, existen diferencias según la potencia requerida. Por ejemplo, el mencionado modelo insignia FSP Cannon Pro está disponible en versiones con varias potencias: además de la máxima de 3300 W, hay versiones de 2500 y 2000 W. Sin embargo, la potencia no es la única diferencia entre los modelos de nuestra línea. Existe una versión para servidores, FSP Twins Pro, compuesta, como indica su nombre, por dos módulos. Los módulos admiten la función de «sustitución en caliente», algo crucial para sistemas que requieren un funcionamiento ininterrumpido. El modelo se encuentra disponible en versiones de 1400, 900, 700 y 500 W. La capacidad de «sustitución en caliente» también está presente en las FSP Twins CRPS, orientadas a la computación en el borde (EDGE) y que, por tanto, pueden funcionar en un rango de temperaturas ambientales de 0 °C a 55 °C y a baja presión atmosférica, lo que permite utilizarlas a altitudes de hasta 5500 m sobre el nivel del mar. Las FSP Twins CRPS están disponibles en versiones con un amplio rango de potencias, de 3200 a 1300 W. La FSP Flex Guru Pro está orientada a equipos de escritorio para usuarios en factor de forma Standard Flex ATX, con un rango de potencias de 250 a 650 W, suficiente para tareas de inferencia. Algo similar ocurre con la FSP TFX 500, cuyo factor de forma es, predeciblemente, TFX, y de la que actualmente producimos dos variantes: de 500 y de 400 W.
¿Por qué considera que la popularidad de las fuentes de alimentación GaN seguirá creciendo?
Los clientes corporativos rusos necesitan sistemas informáticos optimizados para cargas de IA, y en cantidades cada vez mayores. Satisfacer esta creciente demanda no resulta sencillo: los sistemas de los principales fabricantes globales optimizados para trabajar con cargas de IA están disponibles para los clientes corporativos rusos con restricciones evidentes. Ante esta situación reaccionan los proveedores rusos de PC genéricos o no-name, aunque sería más preciso llamar a tales productos «non-branding»: es problemático crear sistemas de esta categoría en condiciones de «ensamblaje clandestino» y, además, estos equipos requieren soporte posventa. Esto conduce a un aumento en la popularidad de la producción local de dichas soluciones, ya sea a pequeña escala o incluso por encargo individual. En tales condiciones, existirá demanda de fuentes de alimentación especializadas de un fabricante reconocido, célebres por su calidad garantizada y disponibles en el mercado ruso en diversas variantes, con servicio oficial de la marca y canales de suministro consolidados.