人工智能將數(shù)據(jù)中心推向邊緣

　　在過(guò)去的一年里說服力，人工智能(AI)像數(shù)字復(fù)興一樣蓬勃發(fā)展，與20世紀(jì)90年代末互聯(lián)網(wǎng)的快速變革性崛起相呼應(yīng)各方面。它以驚人的速度徹底改變了行業(yè)堅定不移，重新定義了我們的日常生活，其影響將在未來(lái)幾年內(nèi)更加顯著占。2023年空間廣闊，對(duì)生成人工智能的投資達(dá)到252億美元，幾乎是2022年投資額的9倍真諦所在，大約是2019年資金的20倍。

　　這種快速增長(zhǎng)為數(shù)據(jù)中心公司提供了創(chuàng)新結構不合理、擴(kuò)展服務(wù)產(chǎn)品以及滿足人工智能驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序和企業(yè)不斷變化的需求的機(jī)會(huì)提供深度撮合服務。通過(guò)采用人工智能技術(shù)并相應(yīng)地調(diào)整其基礎(chǔ)設(shè)施和運(yùn)營(yíng)，數(shù)據(jù)中心在促進(jìn)人工智能在各個(gè)行業(yè)的廣泛采用和成功方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用競爭力。

　　然而最為突出，人工智能的整合也帶來(lái)了一系列挑戰(zhàn)。人工智能目前需要4.3GW的數(shù)據(jù)中心電力特點，預(yù)計(jì)到2028年將達(dá)到18GW。這一激增超過(guò)了當(dāng)前數(shù)據(jù)中心電力需求的增長(zhǎng)率，給容量和可持續(xù)性帶來(lái)了挑戰(zhàn)意見征詢。人工智能要求數(shù)據(jù)中心不僅要擴(kuò)展組成部分，還要從根本上改變其架構(gòu)，包括專業(yè)的IT基礎(chǔ)設(shè)施集聚、電力和冷卻系統(tǒng)高效化。

　　為可持續(xù)的人工智能數(shù)據(jù)中心提供動(dòng)力

　　到2028年，人工智能工作負(fù)載的增長(zhǎng)速度預(yù)計(jì)將是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心工作負(fù)載的兩到三倍新的動力，占所有數(shù)據(jù)中心容量的15%到20%完成的事情。更多的工作負(fù)載也將開(kāi)始向邊緣用戶靠近，以減少延遲并提高性能為產業發展。

　　訓(xùn)練大型語(yǔ)言模型通常需要數(shù)千個(gè)圖形處理單元(GPU)協(xié)同工作研究成果。在大型AI集群中，集群大小可以從1兆瓦到2兆瓦不等穩定，機(jī)架密度從25千瓦到120千瓦不等機製性梗阻，具體取決于GPU型號(hào)和數(shù)量。這些特性顯著影響機(jī)架功率密度增產，給數(shù)據(jù)中心帶來(lái)了巨大的基礎(chǔ)設(shè)施挑戰(zhàn)脫穎而出。目前系統，大多數(shù)數(shù)據(jù)中心只能支持約10至20千瓦的機(jī)架功率密度。

　　數(shù)據(jù)中心必須適應(yīng)以有效和可持續(xù)地滿足人工智能驅(qū)動(dòng)應(yīng)用程序不斷變化的電力需求積極影響，因此優(yōu)化物理基礎(chǔ)設(shè)施以滿足人工智能要求至關(guān)重要方法。從低密度配置過(guò)渡到高密度配置可以幫助應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)。與NVIDIA等技術(shù)提供商的合作進一步提升，兩家公司最近進(jìn)行的高管簡(jiǎn)報(bào)強(qiáng)調(diào)了參考設(shè)計(jì)在加快數(shù)據(jù)中心高密度人工智能集群部署進行探討、推動(dòng)邊緣人工智能和數(shù)字孿生技術(shù)進(jìn)步方面的關(guān)鍵作用。將人工智能集群添加到現(xiàn)有設(shè)施中的改裝參考設(shè)計(jì)提供有力支撐，以及專門(mén)為加速計(jì)算集群量身定制的新構(gòu)建設(shè)計(jì)管理，可以支持各種應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)處理越來越重要、工程仿真切實把製度、電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化和生成式人工智能。

　　通過(guò)解決人工智能工作負(fù)載不斷變化的需求改革創新，這些參考設(shè)計(jì)將為將NVIDIA的加速計(jì)算平臺(tái)集成到數(shù)據(jù)中心提供一個(gè)強(qiáng)大的框架最新，從而提高性能、可擴(kuò)展性和可持續(xù)性自行開發。

　　保持 AI 數(shù)據(jù)中心涼爽

　　AI 數(shù)據(jù)中心會(huì)產(chǎn)生大量熱量模樣，因此需要使用液體冷卻來(lái)確保最佳性能、可持續(xù)性和可靠性處理方法。除 IT 基礎(chǔ)設(shè)施外數據顯示，冷卻系統(tǒng)是數(shù)據(jù)中心的第二大能源消耗者。在使用密度較低的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心和分布式 IT 位置服務，冷卻可占設(shè)施總能耗的 20% 至 40%實現。

　　液體冷卻具有許多優(yōu)勢(shì)，包括更高的能源效率啟用、更小的占地面積、更低的總擁有成本 (TCO)、增強(qiáng)的服務(wù)器可靠性和更低的噪音水平活動上。

　　隨著對(duì) AI 處理能力的需求增長(zhǎng)和熱負(fù)荷增加達到，液體冷卻成為數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵要素。采用液體冷卻解決方案可以滿足各種需求大型，從空白空間解決方案到散熱策略的可能性。有關(guān)液體冷卻架構(gòu)的白皮書(shū)等資源可以幫助數(shù)據(jù)中心公司應(yīng)對(duì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)、實(shí)施和運(yùn)營(yíng)考慮的復(fù)雜性動手能力。

　　AI 和數(shù)據(jù)中心為可持續(xù)未來(lái)而發(fā)展

　　AI 有可能優(yōu)化能源使用服務品質，但它也引發(fā)了對(duì)能源消耗增加的擔(dān)憂。加速計(jì)算推動(dòng)了人工智能革命，使我們能夠在數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施中用更少的資源實(shí)現(xiàn)更多目標(biāo)過程。

　　然而的發生，評(píng)估人工智能對(duì)能源消耗和環(huán)境的更廣泛影響至關(guān)重要。Gartner 透露進一步完善，到 2027 年相結合，80% 的 CIO 將擁有與 IT 組織可持續(xù)性相關(guān)的績(jī)效指標(biāo)。

　　根據(jù) 2024 年可持續(xù)發(fā)展指數(shù)影響，澳大利亞近十分之一的商業(yè)決策者已經(jīng)在使用人工智能作為脫碳轉(zhuǎn)型的資源相關性。將人工智能與實(shí)時(shí)監(jiān)控相結(jié)合可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的見(jiàn)解，從而提高可持續(xù)性製高點項目。研究表明的必然要求，先進(jìn)的能源管理功能可以通過(guò)優(yōu)化電力使用和冷卻效率來(lái)大幅節(jié)省公用事業(yè)費(fèi)用。

　　數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營(yíng)需要大量的能源物聯與互聯，這對(duì)環(huán)境可持續(xù)性構(gòu)成了挑戰(zhàn)狀況。優(yōu)化能源效率、降低碳排放和增強(qiáng)運(yùn)營(yíng)彈性對(duì)于使數(shù)據(jù)中心能夠負(fù)責(zé)任地運(yùn)營(yíng)取得了一定進展、促進(jìn)更可持續(xù)的未來(lái)至關(guān)重要要求。

　　對(duì)人工智能的需求和數(shù)據(jù)中心的發(fā)展是塑造數(shù)字格局的相互關(guān)聯(lián)的要素。增加的工作負(fù)載認為，尤其是深度學(xué)習(xí)人工智能模型，需要大量的計(jì)算資源來(lái)訓(xùn)練國際要求。這需要能夠支持人工智能工作負(fù)載性能要求的數(shù)據(jù)中心紮實。

　　隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步，它將繼續(xù)影響數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)和運(yùn)營(yíng)新趨勢。雖然這些進(jìn)步帶來(lái)了效率和創(chuàng)新可能性更大，但它們也帶來(lái)了與能源消耗、電力和冷卻系統(tǒng)相關(guān)的挑戰(zhàn)新體系。

　　人工智能的這種不懈進(jìn)步只會(huì)繼續(xù)下去使命責任，為了滿足這些不斷變化的需求，數(shù)據(jù)中心行業(yè)需要適應(yīng)搖籃。

　　作者：Joe Craparotta持續創新，施耐德電氣太平洋地區(qū)云與服務(wù)提供商副總裁

　　來(lái)源：千家網(wǎng)