數(shù)據(jù)中心已成為連接我們數(shù)字互聯(lián)世界的基石。與此同時，人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)(ML)的快速增長和應(yīng)用正在影響數(shù)據(jù)中心的設(shè)計和運營。

與人工智能相關(guān)的培訓(xùn)需求正在推動新的芯片和服務(wù)器技術(shù)以及對極端機架功率密度的需求。

在設(shè)計人工智能系統(tǒng)時，訓(xùn)練和推理之間的區(qū)別至關(guān)重要。訓(xùn)練工作量用于訓(xùn)練人工智能模型，如大型語言模型(LLM)。這些工作負載需要將大量數(shù)據(jù)饋送到具有加速器處理器的專用服務(wù)器。

根據(jù)應(yīng)用程序的需求，推理模型可能會部署在邊緣設(shè)備或云服務(wù)器上，并將之前訓(xùn)練的人工智能模型投入生產(chǎn)，以預(yù)測新查詢(輸入)的輸出。

這種對高性能計算的需求增加了對強大服務(wù)器、GPU(圖形處理單元)和數(shù)據(jù)中心內(nèi)其他專業(yè)硬件的需求，以支持工作負載。

與此同時，邊緣計算的興起在一定程度上是由人工智能應(yīng)用推動的，邊緣計算使計算資源更接近數(shù)據(jù)生成的位置。

在實時處理至關(guān)重要的場景中，部署邊緣數(shù)據(jù)中心是為了減少延遲并提高人工智能應(yīng)用程序的性能，比如監(jiān)控醫(yī)院患者的行動以確保他們的安全。

支持這些人工智能應(yīng)用程序的服務(wù)器使用先進的人工智能芯片組，通常被稱為人工智能加速器。這些芯片組在提高人工智能應(yīng)用程序在各個領(lǐng)域的性能方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

能源消耗和電力需求

現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心使用高密度服務(wù)器和設(shè)備，需要更多的處理能力。 這導(dǎo)致能源使用集中在較小的空間，增加了整體能源足跡，這可能會引起人們對處理人工智能操作所需的能源量的擔(dān)憂。

例如，如果您的 AI 模型正在運行緊急車輛路線，則需要處理高清視頻和交通模式，以執(zhí)行實時操作以疏通交通。

這可能是一個由高速網(wǎng)絡(luò)邊緣人工智能數(shù)據(jù)中心組成的 IT 網(wǎng)絡(luò)，可以處理大量數(shù)據(jù)并提供實時決策和預(yù)測。

隨著對人工智能的依賴持續(xù)，新技術(shù)和新工藝將被部署，使人工智能更快、更準確、更高效。

其中一項技術(shù)是以邊緣人工智能數(shù)據(jù)中心的形式將壓縮模型轉(zhuǎn)移到邊緣。 這將使企業(yè)能夠?qū)?yīng)用程序與模型相匹配，并優(yōu)化性能和能源使用。

數(shù)據(jù)流量快速增長

自主人工智能代理和決策程序的出現(xiàn)有可能徹底改變業(yè)務(wù)運營的各個方面。 這些智能程序獨立執(zhí)行任務(wù)，適應(yīng)環(huán)境并從中學(xué)習(xí)。

隨著人工智能驅(qū)動的自動化程度不斷提高，數(shù)據(jù)中心員工可以自動執(zhí)行日常任務(wù)，減少手動工作量并提高整體效率，因為服務(wù)器系統(tǒng)維護或系統(tǒng)監(jiān)控等職責(zé)可以由這些智能程序來處理。

人工智能和數(shù)據(jù)中心的演變

隨著人工智能技術(shù)的進步，它將繼續(xù)影響數(shù)據(jù)中心的設(shè)計和運營。 雖然這些進步帶來了效率和創(chuàng)新，但也帶來了與能源消耗、電力和冷卻系統(tǒng)相關(guān)的挑戰(zhàn)。

人工智能的不斷進步只會繼續(xù)下去，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)。

施耐德電氣提供有關(guān)采用可擴展且靈活的基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計以支持密集型人工智能工作負載的最佳實踐指南。 策略包括部署高效、大容量的電源系統(tǒng)和液體冷卻系統(tǒng)、48U寬機柜、升級硬件以及數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施管理。