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。

例如，Tirias Research預(yù)測(cè)，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(yíng)成本將超過7600萬(wàn)美元，是Amazon AWS目前估計(jì)年度運(yùn)營(yíng)成本的兩倍多，占全球云服務(wù)市場(chǎng)的三分之一。

預(yù)測(cè)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(zhǎng)，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?！?/p>

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(cè)。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(zhǎng)率增長(zhǎng)。

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(zhǎng)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?！?/p>

“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(cè)，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?！?/p>

“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?！?/p>

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?！?/p>

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