Wie KI das Design von Rechenzentren verändert

Die weltweiten Ausgaben für KI-Systeme werden sich von 2023 bis 2026 verdoppeln, und es ist klar, dass die Rechenzentrumskapazität schnell zunehmen wird, um der Nachfrage gerecht zu werden.

Überraschenderweise haben jedoch viele Rechenzentrumsbetreiber im vergangenen Jahr neue Projekte gebremst und Investitionen gedrosselt, sodass die freie Kapazität in London im Zeitraum 2022–23 um 6,3 % zurückging.

Was steckt hinter diesem kontraintuitiven Trend? Um dies zu erklären, müssen wir einige der Probleme im Zusammenhang mit KI-Computing und der Infrastruktur, die es unterstützt, verstehen.

Wie KI die Infrastruktur von Rechenzentren verändert

Rechenzentren wurden in der Vergangenheit um Racks herum gebaut, die CPUs zur Bewältigung herkömmlicher Computerarbeitslasten nutzten. KI-Computing erfordert jedoch stattdessen die Verwendung von GPU-gesteuerten Racks mit gleichwertiger CPU-Kapazität. Im Vergleich dazu verbraucht es mehr Leistung, gibt mehr Wärme ab und nimmt mehr Platz ein.

In der Praxis bedeutet dies, dass KI-Rechenleistung häufig mehr Stromanschlüsse oder alternative Kühlsysteme erfordert.

Das liegt daran, dass die eingebettete Infrastruktur in die Struktur des Rechenzentrumskomplexes integriert ist, sodass die Kosten für den Austausch oft sehr hoch sind, es sei denn, dies ist wirtschaftlich völlig undurchführbar.

In der Praxis müssen Betreiber sicherstellen, dass für ihre neuen Daten etwas Platz vorhanden ist im Zentrum, das sich der „Spaltung“ zwischen KI und traditionellem Computing widmet

Wenn KI fälschlicherweise zu viel versprochen wird und dies ignoriert wird, könnte dies dazu führen, dass Rechenzentrumsbetreiber dauerhaft nicht ausgelastet und unrentabel sind. Die Belastung der Rentabilität

Ein Problem, das durch die verschärft wird Tatsache ist, dass der KI-Markt noch in den Kinderschuhen steckt. Laut Gartner befinden wir uns derzeit mitten in einem Hype-Zyklus, in dem die Erwartungen überzogen sind. Aus diesem Grund entscheiden sich viele Betreiber dafür, während der Entwurfsphase am Rande zu bleiben, anstatt sich vorzeitig dazu zu verpflichten, bei neuen Rechenzentrumsprojekten massiv in KI-Computing zu investieren der Risiken des Verlusts von Marktanteilen Sie riskieren, Investitionen zu verzögern, bevor sie Marktanteile und Wettbewerbsvorteile gewinnen, aber das ist eine große Herausforderung, wenn man bedenkt, dass viele grundlegende Elemente der Rechenzentrumsinfrastruktur in Echtzeit neu geschrieben werden.

Um der Notwendigkeit gerecht zu werden, Vorreiter zu sein und gleichzeitig Risiken auszugleichen, müssen Betreiber ihre Rechenzentren im Zeitalter des KI-Computing auf maximale Effizienz und Ausfallsicherheit auslegen, was einen neuen ganzheitlichen Designansatz erfordert.

1. Mehr Interessengruppen einbeziehen

Unabhängig von der genauen Trennung zwischen KI und traditionellem Computing, die die Betreiber festlegen, wird erwartet, dass Rechenzentrumsstandorte mit KI-Computing-Funktionen deutlich komplexer sind als herkömmliche Einrichtungen. Höhere Komplexität bedeutet oft mehr Fehlerquellen, insbesondere wenn KI-Computing höhere Anforderungen stellt als herkömmliches Computing.

Um die Betriebszeit zu gewährleisten und das Risiko kostspieliger Probleme während der Lebensdauer des Standorts zu verringern, müssen die Teams in der Planungsphase des Rechenzentrums gründlicher vorgehen.

Zu Beginn eines Projekts, insbesondere während der Entwurfsphase, sollten Input und Fachwissen des gesamten Teams eingeholt werden. Designer sollten sich nicht nur um Fachwissen in den Bereichen Energie und Kühlung bemühen, sondern auch frühzeitig mit den Betriebs-, Verkabelungs- und Sicherheitsteams zusammenarbeiten, um potenzielle Engpässe oder Fehlerquellen zu erkennen

2. Einbindung von KI in den Rechenzentrumsbetrieb

Da die Bediener jetzt mit KI-Computing vor Ort sind , sollten sie ihre Fähigkeiten nutzen, um neue Effizienzsteigerungen in ihren Abläufen zu erzielen. KI wird seit langem in Rechenzentren eingesetzt und die Technologie ist in der Lage, Arbeitsabläufe mit äußerst hoher Genauigkeit und Qualität durchzuführen. KI kann beispielsweise helfen bei: - Datenanalyse: KI kann große Datenmengen schnell und genau analysieren, um wertvolle Erkenntnisse und Entscheidungsunterstützung zu liefern. - Kundenservice: KI kann das Kundenserviceerlebnis verbessern, indem sie häufig gestellte Fragen automatisch beantwortet, personalisierte Vorschläge macht und Probleme löst. - Vorhersage und Optimierung: KI kann Big Data und maschinelle Lernalgorithmen nutzen, um zukünftige Trends vorherzusagen und Betriebsstrategien zu optimieren. - Sicherheitsgarantie: KI kann potenzielle Netzwerkangriffe erkennen und blockieren und bietet Sicherheitsüberwachung und Frühwarnung in Echtzeit. - Automatisierte Prozesse: KI kann sich wiederholende Aufgaben automatisieren, die Arbeitseffizienz verbessern und menschliche Fehler reduzieren. Durch die umfassende Nutzung der KI-Technologie können Betreiber die Betriebseffizienz verbessern, bessere Dienstleistungen anbieten und sich in einem hart umkämpften Markt einen Vorteil verschaffen.

Temperatur- und Luftfeuchtigkeitsüberwachung.

Betrieb des Sicherheitssystems.

• Überwachung und Verteilung des Stromverbrauchs.
• Hardware-Fehlererkennung und vorausschauende Wartung.
• Durch den proaktiven Einsatz dieser Technologie in jeder Phase des Rechenzentrumslebenszyklus können Betreiber die Effizienz und Robustheit ihres Betriebs erheblich verbessern. Künstliche Intelligenz ist gut geeignet, um die neuen Herausforderungen zu bewältigen, die bei der Einführung der neuartigen und komplexen Layouts dieser Rechenzentren der nächsten Generation auftreten, beispielsweise durch Fehlererkennung und vorausschauende Wartung
• 3 Vermeidung falscher Einsparungen

in Spitzenzeiten, z Während des Trainings belastet KI das Rechenzentrum zur Laufzeit oder beim Ausführen von Unternehmensmodellen in der Produktion stärker. In diesen Zeiträumen übersteigt KI-Computing die herkömmlichen Erwartungen in Bezug auf Stromverbrauch, Kühlbedarf und Datendurchsatz tendenziell deutlich.

Grundsätzlich bedeutet dies mehr Druck auf die zugrunde liegenden Materialien in Rechenzentren. Wenn diese zugrunde liegenden Materialien oder Komponenten nicht von hoher Qualität sind, ist die Wahrscheinlichkeit größer, dass sie ausfallen. Da KI-Computing einen dramatischen Anstieg der Anzahl von Komponenten und Verbindungen an einem Standort bedeutet, bedeutet dies, dass billigere Materialien von geringerer Qualität, die an herkömmlichen Standorten gut funktionieren, das Rechenzentrum, in dem das KI-Computing läuft, zum Stillstand bringen können

Zu vermeiden Aufgrund falscher wirtschaftlicher Risiken sollten Betreiber den Kauf minderwertiger Materialien wie minderwertiger Kabel vermeiden, um Geld zu sparen. Diese Materialien sind anfällig für Ausfälle und müssen häufiger ersetzt werden. Und was noch schlimmer ist: Der Ausfall minderwertiger Materialien und Komponenten führt häufig zu Ausfallzeiten oder Ausfallzeiten eines Standorts, was sich negativ auf seine Rentabilität auswirkt. Daher sollten Betreiber Materialien sorgfältig auswählen und sicherstellen, dass sie von zuverlässiger Qualität sind.

Infrastrukturherausforderungen lösen

Während die Infrastrukturanforderungen von KI-Computing der Hauptgrund dafür sein können, dass Betreiber Investitionen verzögern, ist dies auf lange Sicht nicht der Fall. Umgeschriebener Inhalt: Während die Infrastrukturanforderungen des KI-Computing der Hauptgrund dafür sein können, dass Betreiber Investitionen verzögern, ist dies auf lange Sicht nicht ganz der Fall

Da die Marktunsicherheit nachlässt, werden Unternehmen weiterhin in Rechenzentren investieren. Die Spaltung zwischen Traditionelles Computing und KI-Computing konvergieren in ihrer „moderaten Zone“.

Um sicherzustellen, dass Unternehmen beim Betrieb ihrer Website alle möglichen Vorteile haben, müssen sie sicherstellen, dass sie lernen und sich weiterentwickeln, wenn sich die Situation weiterentwickelt.

Das bedeutet, von Anfang an ganzheitlich zu entwerfen und KI selbst zu nutzen, um die Vorteile ihrer Website und neue Effizienzen zu entdecken und investieren Sie in hochwertige Komponenten, die den größeren KI-Computing-Anforderungen gerecht werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie KI das Design von Rechenzentren verändert. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!