Computação em nuvem e centros de dados

Meta explica como o resfriamento líquido em circuito fechado ajuda a operar a infraestrutura de IA

A Meta utiliza resfriamento líquido em circuito fechado na maioria de seus novos centros de dados otimizados para inteligência artificial, com o objetivo de lidar com o aumento do calor e reduzir o consumo de água e espaço. A empresa afirma que um experimento baseado em aprendizado por reforço reduziu em 20% o consumo de energia dos ventiladores de resfriamento e em 4% o consumo de água em um de seus centros de dados.

2026-08-27
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فريق تحرير certi.news
Meta explica como o resfriamento líquido em circuito fechado ajuda a operar a infraestrutura de IA

A Meta explicou, em um material publicado em 27 de agosto de 2026, como a maioria de seus novos centros de dados otimizados para inteligência artificial depende de resfriamento líquido em circuito fechado, utilizando aprendizado por reforço para melhorar a operação dos sistemas de resfriamento. Essa abordagem surge com o aumento da temperatura dos servidores de IA, cujo resfriamento apenas com ar se tornou menos eficiente à medida que aumentaram as capacidades do hardware e a densidade das unidades de processamento gráfico.

O material foi escrito por Tom Shaw, apresentado pela Meta como Software Developer and Content Creator, após uma visita à infraestrutura de IA da empresa no Texas. O material compara esse projeto a uma experiência anterior em um centro de dados na cidade de Altoona, no estado de Iowa, onde racks com 16 unidades Nvidia H100 eram resfriados a ar com uso limitado de água, sem enviar água diretamente ao hardware.

Como funciona o resfriamento em circuito fechado?

Uma mistura de água e glicol passa pelo hardware para retirar o calor dos racks de servidores e, em seguida, o líquido se desloca para trocadores de calor que transferem o calor para longe dele. Depois de resfriado, o líquido retorna aos racks em um ciclo contínuo, em vez de ser descartado para fora da instalação. A Meta afirma esperar utilizar esses líquidos por até uma década sem precisar substituí-los.

O método de dissipação do calor varia conforme a localização e o ambiente do centro de dados. Quando os equipamentos de resfriamento líquido são instalados em instalações que não possuem uma infraestrutura líquida integrada, a Meta utiliza um sistema chamado Air-Assisted Liquid Cooling, que inclui racks com bombas e trocadores de calor que desempenham a mesma função em escala menor e mais distribuída.

Ganhos em água e espaço

Segundo a Meta, um centro de dados típico dedicado à inteligência artificial que utiliza resfriamento líquido em circuito fechado com resfriadores a seco pode consumir anualmente uma quantidade de água inferior à consumida por dois restaurantes com serviço completo. A empresa também considera que o projeto não se limita a reduzir o consumo de recursos; o resfriamento dos servidores a ar exigiria, segundo sua estimativa, uma área aproximadamente duas vezes maior que o tamanho de uma bandeja de servidor para adicionar os equipamentos de resfriamento necessários.

Já o resfriamento direto dos chips por meio de um circuito líquido fechado permite colocar um número maior de unidades de processamento gráfico no mesmo rack, o que pode reduzir o número de racks necessários para acomodar uma capacidade computacional equivalente. Isso significa que uma instalação com área fixa pode aumentar a densidade computacional sem ampliar o espaço na mesma proporção.

Ecossistema aberto e controle por aprendizado por reforço

A Meta afirma compartilhar alguns projetos de infraestrutura com a indústria por meio do Open Compute Project, uma iniciativa de hardware e software de código aberto fundada em 2011. Em 2025, a empresa anunciou a plataforma IcePack para racks de rede resfriados a líquido e disponibilizou seu projeto gratuitamente por meio da iniciativa.

As equipes de engenharia também construíram um simulador baseado em física para testar decisões de resfriamento antes de aplicá-las em centros de dados em operação. O sistema simula o clima, as cargas dos servidores e o comportamento dos equipamentos de resfriamento; em seguida, o modelo de aprendizado por reforço testa maneiras de reduzir o resfriamento mantendo os servidores em condições operacionais ideais. Em um experimento inicial em um dos centros de dados da Meta, a abordagem reduziu em média 20% o consumo de energia dos ventiladores de fornecimento de resfriamento a ar e também reduziu o consumo de água em 4% sob diferentes condições climáticas.

Por que esta notícia é importante?

A evolução efetiva aqui não é apenas substituir o ar por líquido, mas combinar resfriamento direto de alta densidade, reciclagem do líquido e otimização da operação por software. Isso é importante para operadores de centros de dados que enfrentam restrições de energia, água e espaço, mas não elimina as limitações de engenharia relacionadas às diferenças entre os locais das instalações; a própria Meta indica que o projeto de resfriamento depende do ambiente e da infraestrutura disponível. Além disso, os resultados de redução de energia e água continuam sendo números apresentados pela empresa com base em um experimento específico e, por si só, não comprovam que possam ser generalizados para todos os centros de dados.

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Meta Newsroom
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