AI がデータセンター設計をどのように変えるか

AI システムへの世界的な支出は 2023 年から 2026 年にかけて 2 倍になると見込まれており、需要に応えるためにデータセンターの容量が急速に増加することは明らかです。

しかし、驚くべきことに、多くのデータセンター運営者が過去1年間で新規プロジェクトにブレーキをかけ、投資が減速し、2022年から2023年のロンドンの空き容量は6.3%減少した。

この直観に反する傾向の背後にあるものは何でしょうか?これを説明するには、AI コンピューティングとそれをサポートするインフラストラクチャを取り巻く問題のいくつかを理解する必要があります。

AI がデータセンター インフラストラクチャをどのように変えるか

データセンターは歴史的に、従来のコンピューティング ワークロードを処理するために CPU を使用するラックを中心に構築されてきましたが、AI コンピューティングでは代わりに GPU ドライバーの使用が必要になります。同じ CPU 能力でも、より多くの電力を消費し、より多くの熱を放出し、より多くのスペースを占めます。

実際には、これは、AI のコンピューティング能力には、より多くの電源接続や代替冷却システムが必要になることが多いことを意味します。

これは、組み込みインフラストラクチャがデータセンター複合体のファブリックに組み込まれているためであり、経済的に完全に実行不可能でない限り、その交換コストが非常に高額になることがよくあります。

実際には、オペレータは次のことを行う必要があります。新しいデータセンターには、AI と従来のコンピューティングの間の「分割」専用の一定量のスペースを確保する センター運営者は永続的に活用されておらず、不採算な負担を課す

AI 市場が市場に影響を与えるという事実によって問題が悪化するまだ初期段階にあります。 Gartner によると、私たちは現在、期待が過度に高まる誇大広告サイクルの真っ只中にいます。その結果、多くの事業者は、新しいデータセンター プロジェクトで AI コンピューティングに多大な投資を早期にコミットするのではなく、設計段階では傍観者にとどまることを選択しています

設計段階で包括的なアプローチを採用します

しかし、事業者は、市場シェアや競争上の優位性を失う前に、投資を遅らせるリスクを冒すしかないことを痛感していますが、データセンター インフラストラクチャの多くの基本要素がリアルタイムで書き換えられていることを考えると、これは難しい注文です。

リスクを相殺しながら先行者になるというニーズを満たすために、通信事業者は AI コンピューティング時代に最大の効率と回復力を実現するようにデータセンターを設計する必要があり、これには新しい総合的な設計アプローチが必要です。

1. より多くの関係者を巻き込む

AI と従来のコンピューティングの正確な分離を事業者が決定するかどうかに関係なく、AI コンピューティング機能を備えたデータセンター サイトは、従来の施設よりも大幅に複雑になることが予想されます。 。複雑さが増すと、特に AI コンピューティングが従来のコンピューティングより多くの要求を伴う場合、障害点が増えることを意味します。

したがって、稼働時間を保証し、サイトの存続期間全体にわたってコストのかかる問題が発生するリスクを軽減するには、チームはデータセンターの計画段階でより綿密な作業を行う必要があります。

プロジェクトの開始時、特に設計段階では、より広範なチームと専門知識からの意見を求める必要があります。設計者は、電力と冷却の専門知識を求めることに加えて、ボトルネックや障害の潜在的な原因を理解するために、運用、ケーブル配線、およびセキュリティのチームと早期に連携する必要があります。

2. AI をデータセンターの運用に統合する

#オペレーターは現在、現場で AI コンピューティングを実行していますが、その機能を活用して業務の新たな効率を推進する必要があります。データセンターではAIが古くから導入されており、極めて高精度かつ高品質なワークフローを実現する技術です。たとえば、AI は次のことに役立ちます。 - データ分析: AI は大量のデータを迅速かつ正確に分析し、貴重な洞察と意思決定のサポートを提供します。 - カスタマー サービス: AI は、よくある質問に自動的に回答し、パーソナライズされた提案を提供し、問題を解決することで、カスタマー サービス エクスペリエンスを向上させることができます。 - 予測と最適化: AI はビッグデータと機械学習アルゴリズムを使用して、将来の傾向を予測し、運用戦略を最適化できます。 - セキュリティ保証: AI は潜在的なネットワーク攻撃を特定してブロックし、リアルタイムのセキュリティ監視と早期警告を提供します。 - 自動化されたプロセス: AI は反復的なタスクを自動化し、作業効率を向上させ、人的エラーを削減します。 AI テクノロジーを最大限に活用することで、オペレーターは業務効率を向上させ、より良いサービスを提供し、競争の激しい市場で優位性を得ることができます。

温度と湿度の監視。

セキュリティ システムの運用。
• 電力消費量の監視と分配。
• ハードウェア障害の検出と予知保全。
• データセンターのライフサイクルのあらゆる段階でこのテクノロジーを積極的に使用することで、オペレーターは業務の効率と堅牢性を大幅に向上させることができます。人工知能は、障害検出や予知保全による誤った節約の回避など、次世代データセンターの斬新で複雑なレイアウトを採用する際の新たな課題に対処するのに最適です。

3 # ピーク期間中、トレーニングの実行時や実稼働環境でエンタープライズレベルのモデルを実行しているときなど、AI はデータセンターに大きな負荷をかけます。これらの期間中、AI コンピューティングは、電力消費、冷却要件、データ スループットの点で従来の予想を大幅に超える傾向があります。

最も基本的なレベルでは、これはデータセンターの基礎となる材料がより大きな圧力にさらされていることを意味します。これらの基礎となる材料やコンポーネントが高品質でない場合、故障する可能性が高くなります。 AI コンピューティングはサイトのコンポーネントと接続の数が大幅に増加することを意味するため、従来のサイトではうまく機能する安価で低品質の材料が AI コンピューティングを実行しているデータセンターを停止させる可能性があることを意味します

#To誤った経済的リスクを回避するために、事業者はコストを節約するために、標準以下のケーブルなどの低品質の材料を購入しないようにする必要があります。これらの材料は故障しやすいため、より頻繁な交換が必要になります。また、最も深刻なのは、標準以下の材料やコンポーネントの故障により、サイトのダウンタイムやダウンタイムが発生し、収益性に影響を与えることがよくあります。したがって、オペレータは材料が信頼できる品質であることを確認するために慎重に材料を選択する必要があります。ほら、そうではありません。 書き直された内容: AI コンピューティングのインフラストラクチャ要件が、通信事業者が投資を遅らせる主な理由である可能性がありますが、長期的には、これが完全に当てはまるわけではありません

市場の不確実性が後退するにつれて、企業は従来型のインフラストラクチャ要件と従来型のインフラストラクチャ要件の分割に集中することになります。データセンターのコンピューティングと AI コンピューティングを「中程度のゾーン」に移行します。

企業がウェブサイトの運営において可能な限りの利点を確実に得るには、状況の変化に応じて学び、成熟する必要があります。

これは、最初から総合的に設計し、AI 自体を活用して発見することを意味します。サイトの新たな効率性を高め、AI コンピューティングのより大きなニーズに対応できる高品質のコンポーネントに投資します。

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