La Inteligencia Artificial no solo demanda más potencia: también genera más calor. Con cada nueva generación de chips, los centros de datos enfrentan un desafío térmico creciente que amenaza con limitar el avance tecnológico. Para enfrentarlo, Microsoft ha desarrollado un sistema de refrigeración basado en microfluídica, capaz de disipar el calor hasta tres veces mejor que las placas frías (cold plates), una de las soluciones más avanzadas utilizadas actualmente.
La microfluídica aplica refrigerante directamente en el silicio, donde se concentra el calor. En la parte posterior del chip se graban canales microscópicos que permiten que el líquido circule por los puntos más calientes. Además, el sistema emplea IA para detectar huellas térmicas específicas y dirigir el flujo con precisión. Las pruebas realizadas por Microsoft mostraron una reducción de hasta el 65 % en el aumento de temperatura dentro de una GPU, dependiendo del tipo de chip y la carga de trabajo.
“En cinco años, si seguimos dependiendo de los cold plates, acabaremos atascados”, advirtió Sashi Majety, responsable técnico sénior en Operaciones Cloud e Innovación. El nuevo sistema fue probado con éxito en servidores ejecutando servicios de Teams, demostrando su fiabilidad y eficiencia energética. Según Judy Priest, vicepresidenta corporativa de Microsoft, esta tecnología permitirá diseños más compactos y potentes, con mejor rendimiento y menor consumo.
El desarrollo implicó superar retos de ingeniería complejos. Los microcanales, tan finos como un cabello humano, deben ser lo suficientemente profundos para permitir el flujo sin comprometer la integridad del silicio. Microsoft colaboró con la startup suiza Corintis para diseñar canales inspirados en estructuras biológicas, como las venas de una hoja o las alas de una mariposa, que distribuyen el refrigerante de forma más eficiente que los diseños rectos tradicionales.
La microfluídica no es nueva, pero su aplicación directa en chips de IA marca un hito. El equipo de Microsoft desarrolló cuatro iteraciones de diseño en el último año, y confía en que esta innovación contribuya a mejorar el indicador PUE (Power Usage Effectiveness) en centros de datos y a reducir los costes operativos, mientras se avanza hacia una IA más sostenible.
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