人工智能如何將數據中心轉變爲可持續性的動力

2024-02-27 18:00:07    編輯: robot
導讀 人工智能如何將數據中心轉變爲可持續性的動力 數據中心歷來是許多技術進步的支柱,現在面臨的不僅僅是基礎設施提供商的問題。人工智能的快速發展凸顯了數據中心迫切需要更加敏捷、創新和協作,爲這個新時代提供動...

人工智能如何將數據中心轉變爲可持續性的動力


數據中心歷來是許多技術進步的支柱,現在面臨的不僅僅是基礎設施提供商的問題。人工智能的快速發展凸顯了數據中心迫切需要更加敏捷、創新和協作,爲這個新時代提供動力。


人工智能和機器學習的蓬勃發展,加上雲和企業工作負載的持續增長,需要重新評估由運營商和客戶合作設計的數據中心策略。在這個時代,除了接近、能力和速度之外,成功還需要遠見必須在客戶的挑战出現之前加以解決。

這包括大規模管理可持續電力,實施支持快速、可擴展的人工智能部署的設計,並與運營需求產生共鳴,同時有意識地與有利於數據中心提供商、客戶和更廣泛的社會責任的價值觀保持一致。

重新思考可擴展性:人工智能對位置動態的影響

在爲了最大限度地減少延遲而精心繪制技術格局的時代,人工智能和機器學習工作負載的集成正在協調優先級的轉變。與對延遲敏感的工作負載不同,這些高級工作負載挑战了通常決定最佳數據中心位置的傳統原則。

其結果是對理想場地的定義進行了深刻的反思,人們對配備可再生能源接入的200-500MW園區出現了明顯的偏好。這些園區主要由可再生能源供電。其設計靈活且可定制,能夠與客戶盡早互動,創建能夠快速適應技術環境的基礎設施。這種演變強調了從過去的线性數據中心模型向更加動態、可擴展和環境和諧的設施的轉變。

這一舉措支點標志着對延遲最小化的根深蒂固的關注的背離。相反,其強調了採用一種整體方法來認識人工智能/機器學習集成不斷變化的動態。

向更大園區的轉變不僅僅是AI/ML工作負載對延遲敏感性低的結果;這是一個經過深思熟慮的舉措,承認這些操作中固有的非线性成本關系;較大的園區通常可以爲提供商以及客戶提供更高的效率。

這一大膽的舉措挑战了長期以來的行業規範,提出了一個令人信服的論點,即優先考慮規模而不連接,可以產生更高效和可持續的結果。

可持續性是一個關鍵組成部分

隨着數據中心規模和數量的增長,其對環境的影響受到密切關注。而認識到能源效率在數據中心運營的持續轉型中發揮的關鍵作用,進一步強調了對可持續性的承諾。向更大園區的轉變必須與減少環境影響的迫切要求緊密結合。對可持續性的強調不僅僅是一個流行語,而是一種战略認識,即這些由可再生能源供電的數據中心是效率和環保意識齊頭並進的未來不可或缺的一部分。

雖然有些人可能會考慮獲得電力、水和連接,但從客戶的角度來看,傳統需求將保持不變。數據中心提供商必須繼續努力創新,以降低電力使用效率(PUE)和用水效率(WUE),從而減少對柴油發電機的依賴。僅採購100%可再生能源和購電協議(PPA),以使用專用太陽能和風電場爲數據中心供電,這些都是關鍵舉措。

在這個新時代,業界也前所未有地重視數據中心能爲當地社區帶來的好處。這包括努力建設與當地環境和諧的設施,減少數據中心建築的負面景觀。

設計靈活性:適應動態景觀

在數據中心技術的快速發展中,實現“人工智能就緒”不僅僅是技術實力,其取決於早期與那些需要人工智能就緒基礎設施的客戶接觸的必要性。

這種战略合作不僅確保了共生關系,而且成爲开發真正靈活和定制的基礎設施的關鍵,這些基礎設施可以與快速增長和不斷變化的技術環境無縫發展。

這種早期參與模式的本質超越了傳統的合作。這是一種動態且持續的對話,爲所謂的“量身定制”方法奠定了基礎。與靜態解決方案不同,這種方法本質上是響應式的,認識到客戶的需求和挑战不是一成不變的,而是會不斷演變和完善。

挑战標籤:超大規模園區的出現

很明顯,人工智能正在改變數據中心的需求,並且正在討論如何命名下一代數據中心——超大規模2.0、超大規模、千兆規模以及各種其他選項。

然而,“超大規模”不僅僅涉及物理尺寸;其還反映了所指的特定客戶。“容納超大規模客戶的超大規模園區”一詞更准確地定義了正在進行的行業轉型。然而,無論使用什么術語,一個共同的挑战都是顯而易見的:滿足這些客戶的巨大容量需求。目前歐洲超大規模設施在應對不斷增長的人工智能市場方面的局限性凸顯了這一挑战,而超大規模園區可能是答案。

邊緣計算的作用:確保連接性和延遲敏感性

除了超大型園區之外,邊緣計算的作用仍然很重要。隨着企業採用人工智能/機器學習策略,對邊緣解決方案的需求變得更加明顯。一個完全集成的人工智能解決方案需要連接到企業系統的各個方面。雖然核心語言模型和推理模型可能駐留在超大規模的園區中,但大都市仍然需要邊緣解決方案,以確保全面集成。

邊緣計算對於直播等對延遲高度敏感的應用仍然很重要。此外,對於一些企業而言,邊緣數據中心解決方案對於成本效益至關重要。例如,通過本地邊緣數據中心提供的內容分發網絡有助於iPhone的無縫iOS升級,從而無需在每個國家/地區建立單獨的數據中心。

未來之路

當我們應對這些變革趨勢時,有一件事變得非常清楚:數據中心格局正在經歷一場深刻的變革。AI/ML工作負載的集成、可擴展性的重新定義,以及支持AI的大型園區的战略發展共同標志着數據中心故事的新篇章。這不僅僅是爲了滿足需求,這是爲了引導我們走向一個充滿活力且可持續的數據驅動的未來。

供應商需要繼續致力於提供數據中心,以支撐不斷增長的數據驅動的數字經濟,爲我們每天依賴的信息和應用提供動力。人工智能的持續增長,爲供應商提供了令人興奮的機會,可以進一步探索設計、建設和運營創新,重新定義數據中心行業的可能性,同時確保對卓越運營和可持續性的承諾。

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