Bagaimana kecerdasan buatan mengubah reka bentuk pusat data

Dengan perbelanjaan global untuk sistem AI ditetapkan dua kali ganda antara 2023 dan 2026, jelas bahawa kapasiti pusat data akan meningkat dengan pantas untuk memenuhi permintaan.

Walau bagaimanapun, yang menghairankan, banyak pengendali pusat data telah berhenti melakukan projek baharu dan memperlahankan pelaburan sepanjang tahun lalu, dengan kapasiti kosong di London turun sebanyak 6.3% pada 2022-23.

Apakah sebab di sebalik trend kontra-intuitif ini? Untuk menjelaskan perkara ini, kita perlu memahami beberapa isu yang berkaitan dengan pengkomputeran AI dan infrastruktur yang menyokongnya

Cara AI mengubah infrastruktur pusat data

Pusat data sentiasa dibina di sekitar kuasa CPU untuk menampung beban kerja pengkomputeran tradisional. Walau bagaimanapun, pengkomputeran AI memerlukan rak dipacu GPU, yang menggunakan lebih banyak kuasa, menghilangkan lebih banyak haba dan menggunakan lebih banyak ruang daripada CPU dengan kapasiti yang sama

Dalam amalan, ini bermakna kuasa pengkomputeran AI Selalunya lebih banyak sambungan kuasa atau sistem penyejukan alternatif diperlukan. Boleh diungkapkan semula sebagai: Maksud asasnya ialah kuasa pengkomputeran AI biasanya memerlukan lebih banyak sambungan kuasa atau sistem penyejukan alternatif

Oleh kerana ini adalah infrastruktur terbenam, ia dibina ke dalam fabrik kompleks pusat data, walaupun Tidak sepenuhnya mustahil dari segi kewangan, kos penggantian cenderung sangat tinggi.

Dalam amalan, pengendali mesti komited kepada berapa banyak ruang dalam pusat data baharu didedikasikan untuk AI berbanding pengkomputeran tradisional

Membuat kesilapan ini dan terlalu komited kepada AI boleh menyebabkan pengendali pusat data menghadapi keupayaan yang kurang digunakan secara kekal dan tidak menguntungkan

Masalah ini menjadi lebih teruk oleh fakta bahawa pasaran AI masih di peringkat awal, dengan Gartner mendakwa bahawa ia kini berada di puncak jangkaan yang terlalu dijangka dalam kitaran gembar-gembur. Akibatnya, ramai pengendali memilih untuk teragak-agak dalam fasa reka bentuk dan bukannya membuat komitmen lebih awal kepada perkadaran pengkomputeran AI dalam projek pusat data baharu.

Ambil pendekatan holistik semasa fasa reka bentuk

Walau bagaimanapun, pengendali amat sedar bahawa jika mereka tidak mengambil risiko menangguhkan pelaburan, mereka akan kehilangan bahagian pasaran dan kelebihan daya saing. Walau bagaimanapun, ini adalah perintah yang tinggi memandangkan banyak asas infrastruktur pusat data sedang ditulis semula dalam masa nyata

Untuk mengimbangi keperluan penggerak pertama dan mengimbangi risiko, pengendali perlu mereka bentuk pusat data mereka agar berdaya tahan dalam era Pengkomputeran AI Kecekapan dan fleksibiliti maksimum. Ini memerlukan pendekatan baru yang holistik untuk mereka bentuk.

1. Libatkan lebih ramai pemegang kepentingan

Tidak kira bagaimana pengendali memutuskan untuk membezakan antara kecerdasan buatan dan pengkomputeran tradisional, tapak pusat data dengan keupayaan pengkomputeran kecerdasan buatan akan menjadi lebih kompleks daripada kemudahan tradisional. Kerumitan yang lebih tinggi selalunya bermakna lebih banyak titik kegagalan, terutamanya kerana pengkomputeran AI mempunyai lebih banyak permintaan daripada pengkomputeran tradisional.

Jadi, untuk menjamin masa beroperasi sepanjang hayat tapak dan mengurangkan risiko isu yang mahal, pasukan perlu lebih teliti dalam fasa perancangan pusat data.

Khususnya, fasa reka bentuk harus mendapatkan input daripada lebih banyak pasukan dan kepakaran pada permulaan projek. Selain mencari kepakaran dalam kuasa dan penyejukan, pereka bentuk harus bekerjasama dengan pasukan operasi, kabel dan keselamatan lebih awal untuk memahami potensi kesesakan atau sumber kegagalan

2. Menggabungkan AI ke dalam operasi pusat data

Sebagai pengendali kini Dengan pengkomputeran AI dalam lapangan, mereka harus memanfaatkan keupayaan mereka untuk memanfaatkan AI untuk meningkatkan kecekapan operasi. Kecerdasan buatan mempunyai sejarah penggunaan yang panjang di pusat data, dengan teknologi ini dapat melaksanakan aliran kerja dengan ketepatan dan kualiti yang sangat tinggi. Sebagai contoh, AI boleh membantu dengan:

• Pemantauan suhu dan kelembapan
• Operasi sistem keselamatan
• Pemantauan dan pengedaran penggunaan kuasa
• Pengesanan kerosakan perkakasan dan penyelenggaraan ramalan

Mengikut kitaran hayat penggunaannya secara proaktif teknologi, pengendali boleh meningkatkan kecekapan dan keteguhan operasi dengan ketara. Kecerdasan Buatan sangat sesuai untuk membantu menyelesaikan cabaran baharu yang dihadapi dalam mengguna pakai reka letak baru dan kompleks pusat data generasi akan datang ini, seperti melalui pengesanan kerosakan dan penyelenggaraan ramalan

3 Mengelakkan ekonomi palsu

Semasa waktu puncak, AI akan memberikan data Hab mengenakan beban yang lebih besar, seperti semasa latihan dijalankan atau semasa menjalankan model peringkat perusahaan dalam pengeluaran. Pada ketika ini, pengkomputeran AI selalunya akan jauh melebihi had yang biasanya dijangkakan pada penggunaan kuasa, keperluan penyejukan dan pemprosesan data

Pada tahap paling asas, ini bermakna bahan asas dalam pusat data mengalami tekanan yang lebih besar. Jika bahan atau komponen asas ini tidak berkualiti tinggi, ini bermakna ia lebih mudah terdedah kepada kegagalan. Memandangkan pengkomputeran AI bermakna peningkatan mendadak dalam bilangan komponen dan sambungan dalam tapak, ini bermakna bahan yang lebih murah dan berkualiti rendah yang berfungsi dengan baik di tapak tradisional boleh menyebabkan pusat data menjalankan pengkomputeran AI terhenti

Untuk mengelakkan Untuk menjimatkan wang daripada risiko ekonomi palsu, pengendali harus mengelak daripada membeli bahan yang lebih rendah seperti kabel substandard. Bahan-bahan ini terdedah kepada kegagalan dan memerlukan penggantian yang kerap. Lebih serius lagi, kegagalan bahan dan komponen substandard sering mengakibatkan penutupan atau kelembapan kilang, menjejaskan keuntungan

Menyelesaikan Cabaran Infrastruktur

Walaupun keperluan infrastruktur untuk pengkomputeran AI mungkin menjadi sebab utama pengendali menangguhkan pelaburan, dalam jangka panjang, ini tidak akan berlaku

Apabila ketidaktentuan pasaran meningkat, perniagaan akan Berpisah antara pengkomputeran tradisional dan kecerdasan buatan pengkomputeran, bergerak lebih dekat dengan "bidang emas" mereka

Dalam kes ini, syarikat harus memastikan bahawa mereka mempunyai setiap kelebihan yang mungkin dalam operasi laman web untuk berjaya dalam proses pembelajaran dan berkembang

Ini bermakna mereka bentuk secara holistik dari awal, memanfaatkan AI sendiri untuk menemui kecekapan baharu untuk tapaknya, dan melabur dalam bahan berkualiti yang boleh memenuhi permintaan pengkomputeran AI yang lebih besar.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana kecerdasan buatan mengubah reka bentuk pusat data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!