GenAI 的興起對各行各業(yè)產(chǎn)生了重大影響,影響了從工作流程到創(chuàng)新戰(zhàn)略甚至客戶互動(dòng)等方方面面。各公司正在積極尋求整合以提高運(yùn)營效率。這種影響在數(shù)據(jù)中心和網(wǎng)絡(luò)中尤為明顯,促使它們做出調(diào)整以滿足其處理需求。從這個(gè)角度來看,根據(jù) JLL 報(bào)告,超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心正在以 7.8% 的復(fù)合年增長率增加機(jī)架密度,以滿足對計(jì)算能力不斷增長的需求。
數(shù)據(jù)中心適應(yīng) GenAI 需求
生成式人工智能 (GenAI) 的興起,尤其是大型語言模型 (LLM),正在迅速改變數(shù)據(jù)中心,需要高密度配置。這意味著將強(qiáng)大的 GPU 和專用人工智能芯片裝入更小的空間,最大限度地提高每平方英尺的處理能力。這對于通常位于大型超大規(guī)模設(shè)施附近的衛(wèi)星數(shù)據(jù)中心的 LLM 來說變得更加重要。
高性能計(jì)算 (HPC) 集群是另一個(gè)改變游戲規(guī)則的因素。這些互連的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)擅長并行處理,大大加快了復(fù)雜 AI 模型的訓(xùn)練和推理運(yùn)行(使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測)。然而,這種能力是有代價(jià)的。GenAI 巨大的能源需求需要?jiǎng)?chuàng)新的解決方案。數(shù)據(jù)中心正在采用液浸冷卻,將服務(wù)器浸入專用液體中以實(shí)現(xiàn)高效傳熱。其他方法,如直接液體到芯片 (DLC) 冷卻、INROW 冷卻和 RDHX(后門熱交換器)冷卻機(jī)制也在實(shí)施中。這些技術(shù)為冷卻密集的 GPU 和 AI 機(jī)架創(chuàng)造了一個(gè)高效的環(huán)境,同時(shí)也對 PUE 產(chǎn)生了積極影響。
對于服務(wù)器、交換機(jī)和面板等 IT 硬件產(chǎn)品來說,采用這些技術(shù)可能是一個(gè)挑戰(zhàn),因?yàn)樗鼈冃枰嫒莶⒛軌虺惺苓@些冷卻方法的獨(dú)特要求。此外,探索太陽能和風(fēng)能等可再生能源對于可持續(xù)增長至關(guān)重要。
為 GenAI 改造網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施
數(shù)據(jù)中心的處理能力可能是 GenAI 的驅(qū)動(dòng)引擎,但網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施充當(dāng)其高速傳輸系統(tǒng)。GenAI 應(yīng)用程序生成的大量數(shù)據(jù)(尤其是在訓(xùn)練和推理階段)需要對數(shù)據(jù)中心管理網(wǎng)絡(luò)流量的方式進(jìn)行重大改變。一些關(guān)鍵的改造包括:
增加帶寬:為了促進(jìn)服務(wù)器和存儲(chǔ)系統(tǒng)之間的無縫數(shù)據(jù)傳輸,數(shù)據(jù)中心正在投資高帶寬網(wǎng)絡(luò)解決方案,如以太網(wǎng)結(jié)構(gòu)和遠(yuǎn)程直接內(nèi)存訪問技術(shù)。
分布式 AI 架構(gòu):為了分配處理工作負(fù)載并增強(qiáng)可擴(kuò)展性,分布式 AI 架構(gòu)正在獲得關(guān)注。這些架構(gòu)將訓(xùn)練或推理過程分散到地理分散的數(shù)據(jù)中心甚至邊緣設(shè)備,從而減少對單個(gè)集中位置的依賴。
人工智能驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化和自動(dòng)化:人工智能算法可以分析網(wǎng)絡(luò)流量模式、預(yù)測瓶頸并實(shí)時(shí)自動(dòng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò),從而優(yōu)化性能和資源分配。
GenAI 時(shí)代的安全性和合規(guī)性
隨著數(shù)據(jù)中心不斷發(fā)展其網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施以適應(yīng) GenAI 應(yīng)用程序,有必要解決這一技術(shù)轉(zhuǎn)變引發(fā)的安全性和合規(guī)性挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)中心需要實(shí)施高級威脅檢測解決方案、網(wǎng)絡(luò)分段和持續(xù)監(jiān)控,以抵御潛在的 AI 攻擊或操縱企圖。
監(jiān)管機(jī)構(gòu)正在努力應(yīng)對 GenAI 的道德影響及其潛在的濫用。數(shù)據(jù)中心必須調(diào)整其運(yùn)營和 AI 部署策略,以遵守更嚴(yán)格的數(shù)據(jù)隱私和安全法規(guī)。這些法規(guī)可能側(cè)重于負(fù)責(zé)任的數(shù)據(jù)治理、減輕算法偏見以防止歧視性結(jié)果,并通過 AI 決策的可解釋性和透明度促進(jìn)信任和問責(zé)制。
GenAI 世界中數(shù)據(jù)中心的未來
GenAI 時(shí)代為數(shù)據(jù)中心和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施帶來了激動(dòng)人心的機(jī)遇和重大挑戰(zhàn)。隨著 GenAI 應(yīng)用的不斷發(fā)展,數(shù)據(jù)中心需要保持敏捷性和適應(yīng)性。兼容 AI 負(fù)載的數(shù)據(jù)中心將需要更大的規(guī)模和更高的功率可用性,以及更密集的光纖配置。此外,優(yōu)先考慮綠色電源和實(shí)現(xiàn)更好的 PUE 也是必不可少的。
然而,其影響不僅限于基礎(chǔ)設(shè)施。數(shù)據(jù)中心專業(yè)人員也必須不斷發(fā)展以滿足這一新形勢的需求——發(fā)展 AI 專業(yè)知識以優(yōu)化資源管理并與 AI 開發(fā)人員合作以確保負(fù)責(zé)任和安全的實(shí)施。
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