Le refroidissement des plaques de cuivre pourrait réduire la consommation d'énergie des centres de données de 90 %.
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En 2025, les centres de données ont consommé 485 TWh d'électricité . Trente pour cent de cette consommation, soit plus que la consommation électrique annuelle totale de la Suède, étaient consacrés au refroidissement. Des scientifiques ont mis au point une technologie de refroidissement par plaques de cuivre imprimées en 3D qui permettrait de réduire ce chiffre de plus de 90 % !
Cette technologie combine un algorithme mathématique et l'impression 3D pour créer des plaques de refroidissement en cuivre pur dont les performances surpassent largement celles des plaques froides classiques utilisées dans les systèmes de refroidissement direct sur puce. Selon les chercheurs de l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign, son application à l'ensemble d'un centre de données pourrait réduire la consommation d'électricité liée au refroidissement d'environ 30 % à seulement 1,1 %.
L'essor de l'IA a fait exploser la consommation électrique des centres de données, au point que certaines entreprises envisagent de les construire dans l'espace pour bénéficier d'un accès plus direct à l'énergie solaire ! Ce qui rend la demande énergétique de l'IA encore plus frappante, c'est qu'un tiers de cette énergie n'est absolument pas dédié au calcul. Elle sert entièrement au refroidissement du matériel. Une seule puce NVIDIA GB200 consomme 1 200 watts, soit 28,8 kWh d'électricité par jour. Cela équivaut approximativement à la consommation journalière moyenne d'un foyer américain, calculée à partir de la consommation annuelle totale. Une seule puce. Mais ce n'est pas là le plus préoccupant.
En raison du phénomène appelé effet Joule – une conséquence inévitable de leur fonctionnement – les puces dissipent sous forme de chaleur une quantité d'énergie presque exactement égale à celle qu'elles consomment. Ainsi, la puce GB200 dissipe également 1 200 watts de chaleur. En une heure, cela représente suffisamment d'énergie pour faire bouillir théoriquement plus de 50 tasses d'eau. Et ce, pour une seule puce.
Imaginez maintenant des milliers, voire des centaines de milliers de ces puces empilées dans des racks, comme c'est le cas dans les grands centres de données d'IA. Sans intervention, le centre de données Colossus 1 de xAI, avec ses 220 000 GPU et sa consommation de 300 MW, générerait suffisamment de chaleur pour faire monter la température de cet espace de 73 000 m2 à 1 200 °C en une heure, une température supérieure à celle de la lave en fusion. C'est pourquoi le refroidissement est un aspect crucial et incontournable du fonctionnement des centres de données. Les systèmes de refroidissement nécessitent de l'électricité.
« Le refroidissement représente le principal obstacle à la conception des puces informatiques », explique Behnood Bazmi, ingénieur en mécanique et premier auteur de l'article. « En comblant le fossé entre la conception informatique et les capacités de fabrication, notre approche ouvre la voie à un refroidissement liquide plus écoénergétique des puces et autres composants électroniques. »
Traditionnellement, les centres de données s'appuient sur le refroidissement par air pour éviter la surchauffe des puces informatiques. Dans ces systèmes, des dissipateurs thermiques métalliques sont montés directement sur les processeurs et les cartes graphiques, permettant à la chaleur de se dissiper sur de fines ailettes métalliques tandis que de puissants ventilateurs soufflent de l'air dessus. Cette méthode est très énergivore car les installations doivent alimenter plusieurs unités de traitement d'air de grande taille. De plus, les accélérateurs d'IA modernes génèrent une chaleur que les systèmes de refroidissement par air classiques peinent de plus en plus à gérer efficacement.
De ce fait, les systèmes les plus récents privilégient le refroidissement liquide direct de la puce, où une plaque métallique froide est fixée directement sur le processeur et où le liquide de refroidissement circule dans des canaux internes microscopiques. La chaleur de la puce est transférée à la plaque métallique, puis évacuée par le liquide en circulation, bien plus efficacement que par l'air.
Les plaques froides classiques existent déjà dans le commerce, mais leurs ailettes internes et leurs canaux de fluide sont généralement conçus pour une fabrication simple plutôt que pour des performances thermiques maximales, utilisant souvent des géométries rectangulaires ou cylindriques relativement simples et des matériaux tels que des alliages d'aluminium ou de l'acier inoxydable.
La solution proposée par les chercheurs s'attaque à deux aspects critiques des technologies existantes : la conception des matériaux et des ailettes. Grâce à une technique d'optimisation topologique, ils ont utilisé un algorithme d'optimisation mathématique pour redessiner les minuscules structures internes des ailettes, passant des géométries rectangulaires ou cylindriques classiques à des formes beaucoup plus complexes, dentelées et pointues. Ces formes optimisent le transfert de chaleur et les performances thermiques, tout en minimisant l'effort de pompage nécessaire à la circulation du fluide de refroidissement à travers la plaque.
Les géométries complexes obtenues étant difficiles à fabriquer de manière conventionnelle, l'équipe a utilisé une technique de fabrication additive avancée, la fabrication additive électrochimique (ECAM), pour construire les structures couche par couche. Ils ont choisi le cuivre pur, un matériau prisé pour son exceptionnelle conductivité thermique, mais notoirement difficile à façonner en formes très détaillées avec les méthodes d'impression 3D traditionnelles. Une autre raison justifiant le recours à l'ECAM.
« L'ECAM peut fabriquer des pièces en cuivre pur avec des détails très fins – jusqu’à 30 à 50 micromètres, soit moins que l’épaisseur d’un cheveu humain », explique Nenad Miljkovic, auteur principal et ingénieur en mécanique.
Les chercheurs ont constaté que leurs plaques froides en cuivre optimisées offraient des performances de refroidissement jusqu'à 32 % supérieures à celles des plaques froides classiques pour le refroidissement liquide, tout en réduisant la perte de charge de 68 %, ce qui diminue considérablement l'énergie nécessaire à la circulation du fluide frigorigène. Ces résultats se traduisent par d'importantes économies d'énergie.
À l'échelle des centres de données, où le refroidissement par air reste prédominant, l'équipe a estimé qu'une installation de 1 GW utilisant un refroidissement par air conventionnel pourrait nécessiter environ 550 MW de puissance supplémentaire dédiée à la seule infrastructure de refroidissement. En revanche, leur approche optimisée de refroidissement liquide réduirait cette consommation à environ 11 MW. Autrement dit, le refroidissement pourrait passer d'environ 30 à 35 % de la consommation énergétique totale d'un centre de données à près de 1,1 %, soit une réduction spectaculaire de plus de 95 %, tout en dissipant la chaleur extrême générée par les équipements d'IA modernes.
Si ces projections se confirment à l'échelle réelle des centres de données, les implications pour leur efficacité énergétique pourraient être considérables. Les chiffres des chercheurs se traduiraient par un indice d' efficacité énergétique (PUE) d'environ 1,011, ce qui signifie que la quasi-totalité de l'énergie consommée sur le réseau serait directement dédiée au calcul plutôt qu'au refroidissement. Ce chiffre suppose une consommation négligeable des autres infrastructures de support. À titre de comparaison, un centre de données idéal aurait un PUE de 1,0, un cas théorique où aucune énergie n'est gaspillée pour le refroidissement, les pompes, l'éclairage ou toute autre infrastructure de support.
La plupart des centres de données hyperscale les plus avancés au monde fonctionnent généralement avec un coefficient de traînée (K) compris entre 1,1 et 1,3. Atteindre un K proche de 1,01 aux densités de calcul nécessaires à l'IA représenterait donc une installation d'une efficacité extraordinaire, approchant les limites pratiques de l'ingénierie thermique moderne. Cela dit, les chiffres de consommation énergétique des centres de données présentés par les chercheurs restent des projections modélisées et non des résultats concrets issus d'un déploiement à l'échelle du gigawatt. Néanmoins, si cette technologie se développe comme prévu, elle pourrait réduire considérablement l'un des principaux coûts énergétiques cachés liés à l'essor de l'IA.
Les chercheurs estiment que leur approche, qui englobe l'optimisation de la conception et les techniques de fabrication, pourrait être adaptée à un large éventail d'applications de refroidissement dans le domaine de l'électronique et au-delà.