Energieeffizienzkennzahl where it really matters: Ihr Rechenzentrum

In Zeiten von künstlicher Intelligenz (KI) können Rechenzentren nicht mehr so konzipiert und betrieben werden wie früher. Dichte und Dynamik der Workloads steigen, Energie ist teuer und Wasser knapp. Vor diesem Hintergrund hat sich die Power Usage Effectiveness (PUE), also das Verhältnis zwischen dem Energieverbrauch der IT und dem Gesamtenergieverbrauch im Rechenzentrum, als gut verständliche Kennzahl etabliert, um zu messen, wie effizient eine Anlage begrenzte elektrische Kapazitäten in nutzbare Rechenleistung umwandelt.

Während sich der globale Durchschnittswert für Rechenzentren im Laufe der Zeit auf etwa 1,5 verbessert hat, besteht weiterhin erheblicher Optimierungsbedarf. Führende, KI-fähige Einrichtungen zielen auf Werte von bis zu 1,2 oder darunter ab, was bedeutet, dass nur noch maximal 17 % der Gesamtenergie auf Systeme jenseits der IT entfallen. Hohe Energiekosten und steigende Nachhaltigkeitsanforderungen machen einen niedrigen PUE-Wert unerlässlich, wenn KI verantwortungsvoll und kosteneffizient skaliert werden soll.

Adaptive Kühlleistung zur Optimierung des PUE

KI-Workloads schwanken stark. Trainingsprozesse erzeugen dauerhaft hohe thermische Lasten, während Inferenzprozesse erhebliche und schnelle Lastspitzen und -einbrüche verursachen können. Diese Variabilität wirkt sich direkt auf den PUE aus, da Kühlsysteme, die nicht effizient auf solche Schwankungen reagieren, bei geringer Last überkühlen oder bei Spitzenlasten das Stromnetz stark beanspruchen, um ausreichend Kühlleistung bereitzustellen. Je genauer die Kühlung an die IT-Last angepasst ist, desto weniger Energie wird verschwendet und desto mehr Energie steht für Rechenleistung zur Verfügung.

Die steigende KI-Dichte zwingt Betreiber dazu, auf adaptive und hoch effiziente Kühlkonzepte umzustellen. Denn letztlich hängt der PUE davon ab, wie gut Wärme an die Umgebung abgeführt werden kann – und genau hier spielt moderne Kältetechnik die entscheidende Rolle.

Wärmeabführung und ihre Auswirkungen auf den PUE

Der steigende Kühlbedarf macht die Effizienz der Wärmeabführung zum wichtigsten Faktor für den PUE. Allerdings müssen ab Mitte 2026 neue Rechenzentren laut Energieeffizienzgesetz mindestens zehn Prozent wiederverwendeter Energie aufweisen, ein Anteil, der bis Mitte 2028 in zwei Schritten auf 20 Prozent steigen wird. Damit rückt neben der effizienten Wärmeabführung auch die möglichst effektive Wiederverwendung der entstehenden Abwärme stärker in den Fokus der Betreiber.

Der luftgekühlte Flüssigkeitskühler YORK YDAM mit magnetgelagertem Turboverdichter wurde speziell für die hochdichten, mehrstöckigen Rechenzentren entwickelt, die den derzeitigen KI-Boom erst möglich machen. Er liefert bis zu 3,5 MW Kühlleistung und bis zu 20 % mehr Kapazität auf gleicher Grundfläche im Vergleich zu vergleichbaren Systemen.

Die Leistungsfähigkeit des YDAM wurde im Johnson Controls Advanced Development Engineering Center (JADEC), der größten und fortschrittlichsten Einrichtung ihrer Art, eingehend getestet und belegt. Das JADEC ermöglicht strenge Tests unter verschiedensten Lastprofilen, extremen Klimabedingungen und berücksichtigt auch unvorhersehbares thermisches Verhalten von KI-getriebenen Umgebungen.

Das JADEC simuliert das gesamte Spektrum an Betriebsbedingungen, denen Rechenzentren ausgesetzt sind. So werden Systeme wie der YDAM bereits vor dem Einsatz beim Kunden unter realitätsnahen Bedingungen getestet. Damit die Leistungsvorteile auch im praktischen Betrieb erhalten bleiben, stehen spezialisierte Serviceteams zur Verfügung. Zudem ist eine schnelle Ersatzteilversorgung gewährleistet.

Anlagenoptimierung in einem Hochleistungsrechenzentrum im Vereinigten Königreich

Johnson Controls wurde von einem globalen Finanzdienstleistungsunternehmen damit beauftragt, in einem von diesem betriebenen Hochleistungsrechenzentrum im Vereinigten Königreich, eine bereits effiziente Kaltwasseranlage im Rahmen der Net-Zero-Strategie des Kunden weiter zu optimieren.

Durch ein Retrofit-Programm mit Fokus auf die Leistungsfähigkeit der Wärmeabführung und die Verbesserung des Wirkungsgrads der Kühlung konnte die Liegenschaft den PUE-Wert von etwa 1,42 auf 1,296 senken und damit eine Verbesserung der Energieeffizienz der Kälteanlage um rund 8 % erzielen. Diese Optimierungen führten zu signifikanten Energie- und Kosteneinsparungen bei gleichzeitig gewährleisteter geschäftskritischer Zuverlässigkeit und zeigen, wie gezielte Verbesserungen im Kühlsystem direkt zu einer Erweiterung der verfügbaren Rechenkapazität beitragen können.

Für Betreiber, die KI-fähige Infrastrukturen aufbauen, zeigt dieses Beispiel die messbaren Auswirkungen effizienter Wärmeabführung und leistungsstarker Kältetechnik auf den PUE. Selbst in bestehenden Anlagen sind erhebliche Verbesserungen möglich, wenn die Kühlleistung so ausgelegt wird, dass mehr Energie für die IT bereitgestellt wird, – was den PUE verbessert und die notwendige Kapazität für weiteres KI-Wachstum schafft.

FAQs

Warum ist Kühlung ein zentraler Faktor für die Wirtschaftlichkeit von KI-Rechenzentren?

Weil die Effizienz der Kühlung den PUE direkt beeinflusst und damit bestimmt, wie viel Energie für die Rechenleistung verfügbar bleibt.

Können Effizienzsteigerungen den PUE auch in bestehenden, optimierten Anlagen noch verbessern?

Ja. Wie die Fallstudie aus dem Vereinigten Königreich zeigt, können selbst hochoptimierte Einrichtungen durch moderne Wärmemanagementstrategien und Regelungskonzepte zusätzliche Verbesserungen erzielen.

Wie unterstützt Johnson Controls dabei, KI-Rechenzentren zukunftssicher zu gestalten?

Durch skalierbare, adaptive Wärmemanagementlösungen, die auf steigende Leistungsdichten, strengere Nachhaltigkeitsanforderungen und einen langfristig zuverlässigen Betrieb ausgelegt sind.