人工智能的新需求：为更智能的未来重新设计数据中心 - gebt

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由 GenAI 推动的人工智能 (AI) 的兴起正在重塑数据中心的格局，将其推向新的领域，而这些领域需要的不仅仅是渐进式升级。

据分析师 Gartner 称，预计到 2024 年，数据中心系统的支出将增长 24%，这主要是由于 GenAI 的规划增加。随着人工智能成为业务运营不可或缺的一部分，数据中心必须从传统设计中发展出来，以适应这项技术的独特要求。现在的挑战是从头开始重新思考基础设施的设计和运营，让数据中心准备好处理今天的人工智能工作负载和明天的快速发展。

从传统基础设施向人工智能优化基础设施的转变

传统数据中心的设计考虑了通用计算。它们的基础设施通常围绕标准服务器、存储和网络组件构建，这些组件适用于传统工作负载。然而，人工智能需要完全不同的东西。人工智能模型（尤其是机器学习和深度学习中使用的模型）的计算强度需要一种能够支持大规模并行处理能力的新型高性能计算 (HPC) 环境。

为了支持 AI，IT 供应商正在改进其硬件方法。这包括集成更强大的图形处理单元 (GPU)、张量处理单元 (TPU) 和其他专为 AI 工作负载设计的专用加速器。

但这不仅仅是添加更强大的机器；而是要重新架构整个数据中心，以使这些系统能够充分发挥其潜力。这意味着重新评估从机架密度到布线、冷却介质和配电布局的一切，以实现最佳性能和效率。

重新定义 AI 工作负载的冷却策略

AI 带来的最直接挑战之一是热量输出的大幅增加。装有 GPU 和其他加速器的高密度机架产生的热量远高于传统服务器机架，因此必须彻底重新考虑冷却策略。

尽管传统的空气冷却方法绝不是多余的，但它们对于 AI 工作负载来说可能不够。这促使数据中心探索液体冷却等先进解决方案，这些解决方案可以更有效地处理更高的热负荷并与空气冷却配合使用。据行业分析师 Dell’Oro Group 称，未来五年，液体冷却市场规模可能增长到 150 亿美元以上。

无论是通过直接到芯片还是浸入式冷却，液体冷却都提供了一种有前途的解决方案，可以更有效地将热量从硬件中转移出去。这不仅使数据中心能够保持更高的密度，而且还减少了冷却所需的总能量。此外，这些系统通常可以与热量再利用策略集成，其中多余的热量被捕获并重新用于其他应用，从而提高整体能源效率和可持续性。

这些冷却技术的采用代表着数据中心设计和运营方式的重大转变。它不仅需要新设备，还需要思维方式的转变，因为 IT 运营商现在必须从一开始就考虑 AI 部署的热影响。

这种转变需要数据中心设计师、硬件制造商和 AI 解决方案提供商之间的密切合作，以使基础设施的各个方面都能协调一致，以实现最佳性能。

推动人工智能革命：管理能源需求

众所周知，人工智能工作负载的能源消耗量很大。训练深度学习模型或运行复杂模拟所需的计算能力很容易超过传统数据中心的可用电力。这导致对更节能的硬件和能源管理解决方案的需求激增，这些解决方案可以控制成本和环境影响。

管理这些需求的一种方法是使用人工智能本身来优化能源使用。可以采用机器学习算法来动态管理功耗，并实时调整冷却和配电以满足工作负载的需求。这可以显著节省能源成本，并最大限度地减少数据中心的整体碳足迹。

此外，太阳能或风能等可再生能源的整合变得越来越重要。随着企业和监管机构推动更环保的运营，能够利用替代能源的数据中心将更有能力满足这些期望。这里的挑战在于平衡可再生能源的间歇性与人工智能工作负载的高需求——这个问题可以通过创新的能源存储和电网管理解决方案来克服，以提供电网交互和平衡服务。

面向未来的数据中心

随着人工智能技术的不断发展，数据中心的设计必须着眼于未来的扩展和灵活性。今天的尖端解决方案可能会成为明天的瓶颈，因此在构建时考虑可扩展性至关重要。这意味着投资可扩展的设计，以便随着新技术的出现而轻松升级或扩展。

一种有前途的方法是使用预制模块化数据中心，这些数据中心可以快速部署和配置以满足特定需求。可以根据需要添加或重新配置这些单元，允许运营商根据需求进行扩展。这种灵活性在支持 AI 应用程序方面尤其有价值，因为根据用例的不同，AI 应用程序的要求可能会有很大差异。

数据中心还需要具有适应性——不仅在容量方面，而且在支持各种 AI 工作负载的能力方面。这可能意味着结合 HPC 集群、边缘计算资源和云集成来处理 AI 管道的不同方面，从数据提取和预处理到模型训练和推理。

AI 就绪数据中心的整体方法

最终，为 AI 时代改造数据中心不仅仅是升级单个组件——而是采用一种重新思考整个生态系统的整体方法。这包括多个利益相关者之间的合作，从硬件制造商和软件开发商到数据中心运营商和能源供应商。

这一转变的关键在于愿意接受新技术和新方法，并着眼于可持续性和效率。人工智能发展的快速步伐意味着数据中心必须灵活且具有前瞻性，随时准备适应新的挑战和机遇。

最终，在人工智能时代取得成功的数据中心将是那些在建立时清楚了解人工智能的独特需求，并致力于创新和可持续发展的数据中心。通过重新设计基础设施以支持下一代智能应用，它们不仅可以满足当今的需求，还可以为未来的智能技术奠定基础。

文章来源：千家网

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