Warum ein Rechenzentrum unter dem Meer bauen?

Nov 21, 2023 Eine Nachricht hinterlassen

Warum unter dem Meer?

 

Einige schlagen vor, dass der Bau von Rechenzentren am Grund von Flüssen bequemer und kostengünstiger wäre, da dort auch Flusswasser fließt. Die Antwort lautet jedoch: nicht wirklich!

 

Der Hauptgrund für den Bau von Rechenzentren unter Wasser ist, dass Meerwasser eine höhere spezifische Wärmekapazität hat als Süßwasser. Dadurch kann die von Rechenzentren erzeugte Wärme schneller abgeführt werden. Mit anderen Worten: Bei gleicher Kühlwirkung sind die Kosten für die Kühlung mit Meerwasser geringer als mit Süßwasser. Darüber hinaus erfordern Rechenzentren oft einen astronomischen Datendurchsatz und eine hohe Betriebsstabilität. Unterseekabel sind derzeit die ausgereifteste Hochgeschwindigkeits-Breitbandverbindung, was den Einsatz von Unterwasser-Rechenzentren vorteilhaft macht. Sie können an nahe gelegene Seekabelbusse angeschlossen werden, wodurch bauliche Herausforderungen an Land vermieden werden und ein langfristig zuverlässiger Betrieb gewährleistet wird.

 

Warum nicht Riverbed?

 

Nehmen wir den Jangtsekiang als Beispiel: Obwohl der Jangtsekiang mit einer Länge von 6.387 Kilometern und einer Gesamteinzugsgebietsfläche von 1,8 Millionen Quadratkilometern der größte Fluss Chinas ist, eignet er sich nicht für den Bau von Unterwasser-Rechenzentren. Zu den Gründen gehören:

 

Die durchschnittliche Tiefe des Jangtse-Flussbeckens ist nicht tief und liegt zwischen 1,5 und 5 Metern, was den Tiefenanforderungen für Unterwasser-Rechenzentren nicht entspricht.

Die Sommermonate Juli und August sind Hochwasserzeiten für den Jangtsekiang, in denen es zu Überschwemmungskatastrophen kommt, denen Unterwasser-Rechenzentren nicht standhalten können.

Der Zeitraum von Dezember bis April ist die Trockenzeit des Jangtsekiang. Während der Trockenzeit ist selbst die Navigation eine Herausforderung, ganz zu schweigen von der Kühlung der Unterwasser-Rechenzentren.

 

Der Bau von Rechenzentren am Flussbett ist nicht förderlich für die Sandentladung im Flussbett, behindert die Schifffahrt und beeinträchtigt ernsthaft die ökologische Umwelt.

 

Warum nicht Stauseen?

 

Während große Stauseen keine Schifffahrt erfordern, liegt ihr Wert in reichhaltigen ökologischen Ressourcen. Darüber hinaus dienen Stauseen in erster Linie der Hochwasserkontrolle und der Trinkwasserversorgung. Bei Dürreperioden können Stauseen austrocknen, wodurch sie weniger stabil sind als Meerwasser. Im Gegensatz dazu setzt ein Unterwasser-Rechenzentrum vor der kalifornischen Küste 800 Kilowatt thermische Energie pro Stunde frei. Wenn das Wasser stagniert, kann die umgebende Wassertemperatur um etwa 0,7 Grad pro Stunde ansteigen. Große Wassermengen im Reservoir und die Geschwindigkeit des Wärmeaustauschs durch Wasser reichen nicht aus, um Unterwasser-Rechenzentren zu unterstützen, und können die ökologische Umgebung des Reservoirs erheblich beeinträchtigen.

 

Warum nicht Seen?

 

Seen sind kleiner als Meere, es gibt keine Meeresströmungen und der Wasserfluss ist relativ stagnierend. Daher kühlt das Seewasser möglicherweise nicht so effektiv ab, was möglicherweise zu einem Anstieg der Seewassertemperatur führt und das Ökosystem beeinträchtigt.

 

Alibaba Cloud errichtete am Qiandao-See einst ein Rechenzentrum mit einer Gesamtfläche von 30 000 Quadratmetern und einer Gesamtkapazität von 50 000 Servern. Dieses Rechenzentrum wurde jedoch nicht am Grund des Qiandao-Sees errichtet. Stattdessen wurde das Wasser aus tiefen Seen durch eine vollständig versiegelte Pipeline entnommen, die durch das Rechenzentrum führte und so zur Kühlung der Server beitrug. Nach natürlicher Abkühlung kehrte das Wasser schließlich in den Qiandao-See zurück. Die Power Usage Effectiveness (PUE) des Rechenzentrums lag zwischen 1,27 und 1,28 und lag damit deutlich über dem Wert von Highlander mit 1,076. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Anzahl und das Volumen der Rechenzentren groß sind, sodass sie für die Platzierung in Stauseen oder Seen ungeeignet sind. Das Meer ist die am besten geeignete Option.