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人工智能迫使數(shù)據(jù)中心重新思考設(shè)計(jì)

隨著人工智能在企業(yè)中的大規(guī)模應(yīng)用,其后果之一是其消耗了數(shù)據(jù)中心更大比例的工作負(fù)載。人工智能不僅將加速對(duì)數(shù)據(jù)中心的需求,為投資創(chuàng)造新的動(dòng)力,而且還將對(duì)數(shù)據(jù)中心的可持續(xù)性戰(zhàn)略和要部署的基礎(chǔ)設(shè)施的性質(zhì)產(chǎn)生影響。

隨著人工智能在企業(yè)中的大規(guī)模應(yīng)用,其后果之一是其消耗了數(shù)據(jù)中心更大比例的工作負(fù)載。

人工智能不僅將加速對(duì)數(shù)據(jù)中心的需求,為投資創(chuàng)造新的動(dòng)力,而且還將對(duì)數(shù)據(jù)中心的可持續(xù)性戰(zhàn)略和要部署的基礎(chǔ)設(shè)施的性質(zhì)產(chǎn)生影響。

人工智能迫使數(shù)據(jù)中心重新思考設(shè)計(jì)

例如,Tirias Research預(yù)測,按照目前的情況,到2028年,生成式人工智能數(shù)據(jù)中心服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施加上運(yùn)營成本將超過7600萬美元,是Amazon AWS目前估計(jì)年度運(yùn)營成本的兩倍多,占全球云服務(wù)市場的三分之一。

預(yù)測硬件計(jì)算性能將提高400%,這與Tirias估計(jì)的處理工作負(fù)載將增加50倍相比,相形見絀。

更高的密度

根據(jù)Schneider Electric的一份新白皮書,大型訓(xùn)練集群和小型邊緣推理服務(wù)器的爆炸式增長,也將意味著向更高機(jī)架功率密度的轉(zhuǎn)變。

白皮書稱:“人工智能初創(chuàng)企業(yè)、企業(yè)、主機(jī)托管提供商和互聯(lián)網(wǎng)巨頭現(xiàn)在必須考慮這些密度對(duì)數(shù)據(jù)中心物理基礎(chǔ)設(shè)施的設(shè)計(jì)和管理的影響。”

Schneider能源管理研究中心對(duì)人工智能對(duì)能源需求的影響做出了自己的預(yù)測。據(jù)估計(jì),人工智能目前代表著4.3GW的電力需求,到2028年將以26%至36%的復(fù)合年增長率增長。

這將導(dǎo)致總需求達(dá)到13.5GW至20GW,是數(shù)據(jù)中心整體電力需求增長的兩到三倍。到2028年,人工智能工作負(fù)載將占數(shù)據(jù)中心總能源的20%。

Schneider指出,雖然預(yù)計(jì)會(huì)比訓(xùn)練集群消耗更多的電量,但推理工作負(fù)載可以在各種機(jī)架密度下運(yùn)行。

“另一方面,人工智能訓(xùn)練工作負(fù)載一直以非常高的密度運(yùn)行,每個(gè)機(jī)架的功率在20-100 kW或更高。”

“網(wǎng)絡(luò)需求和成本推動(dòng)這些培訓(xùn)機(jī)架聚集在一起。這些極高功率密度的集群從根本上挑戰(zhàn)了數(shù)據(jù)中心的電源、冷卻、機(jī)架和軟件管理設(shè)計(jì)。”

動(dòng)力系統(tǒng)的挑戰(zhàn)

Schneider概述了四個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域可能產(chǎn)生的影響:電源、冷卻、機(jī)架和軟件管理。

在電力方面,人工智能工作負(fù)載對(duì)開關(guān)設(shè)備和配電系統(tǒng)的動(dòng)力系統(tǒng)提出了挑戰(zhàn)。

目前使用的一些電壓將被證明部署起來不切實(shí)際,而較小的配電塊尺寸可能會(huì)浪費(fèi)IT空間。較高的機(jī)架溫度也會(huì)增加發(fā)生故障和危險(xiǎn)的機(jī)會(huì)。

隨著數(shù)據(jù)中心過渡到液體冷卻,冷卻將是至關(guān)重要的,也是需要進(jìn)行重大改變的領(lǐng)域之一,半個(gè)多世紀(jì)以來,液體冷卻一直用于專業(yè)高性能計(jì)算。

Schneider表示:“盡管在不久的將來,空氣冷卻仍將存在,但預(yù)測,從空氣冷卻到液體冷卻的轉(zhuǎn)變將成為具有人工智能集群的數(shù)據(jù)中心的首選或必要解決方案。”

“與空氣冷卻相比,液體冷卻具有許多優(yōu)點(diǎn),例如提高處理器可靠性和性能、節(jié)省空間和更高的機(jī)架密度、管道中水的熱慣性更大以及減少用水量。”

對(duì)于人工智能集群,服務(wù)器需要更深入,電力需求更大,冷卻也更復(fù)雜。

因此,機(jī)架需要具有更大的密度和承重能力。

數(shù)字孿生

最后,DCIM、BMS和電氣設(shè)計(jì)工具等軟件工具將成為管理人工智能集群的關(guān)鍵。

適當(dāng)配置和實(shí)施的軟件可以提供數(shù)據(jù)中心的數(shù)字孿生,以識(shí)別功率限制和冷卻資源的性能,從而為更好的布局決策提供信息。

在日益動(dòng)態(tài)的環(huán)境中,容錯(cuò)空間越小,操作風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)越高。因此,Schneider建議創(chuàng)建整個(gè)IT空間的數(shù)字孿生,包括機(jī)架中的設(shè)備和虛擬機(jī)。

”通過數(shù)字化添加或移動(dòng)IT負(fù)載,可以驗(yàn)證是否有足夠的電力、冷卻和地板承重能力來支持。這為決策提供了信息,以避免資源擱淺,并最大限度地減少可能導(dǎo)致停機(jī)的人為錯(cuò)誤。“

THE END
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