的规模化落地 ,推动AI据中心架构从头考虑数
。考虑作者:是数据德科技 。高档副总裁Marie Hattar 。中心
人工智能(AI)对核算资源的架构贪婪需求推进了基础设备的革新 ,业界正着力处理怎么满意AI在功率、推动可扩展性以及功率等方面的模化需求 。这促进很多出资涌入 ,落地旨在从头配置数据中心架构 ,考虑以更好应对上述及其他技能要求 。数据问题的中心中心在于,智能性的架构构建需求巨大的算力支撑 。跟着AI杂乱度以每年一个数量级的推动速度递加 ,数据中心有必要快速扩展。模化一个直观的落地参照可以阐明这一需求增加的速度:到2027年,AI作业负载的考虑动力消耗将超越阿根廷的年用电量。
。没有全能之法 。
AI正在从头界说各类数据中心的架构 ,包含超大规划数据中心、现场数据中心、主机保管数据中心和边际数据中心 。迄今为止 ,咱们的注意力首要会集在超大规划数据中心的竞赛上。指数级增加的核算资源需求正在催生站点容量超越1GW的AI集群。麦肯锡猜测,到2030年 ,欧洲和美国60%以上的AI作业负载将保管在超大规划基础设备上 。
。从超大规划。数据中心 。到边际:架构 。的演进 。
数据中心有必要可以支撑像大型言语模型(LLM)练习这样的AI作业负载 。这就需求对设备的规划和架构进行全面晋级。每个机架的功率有必要增加到200-300kW ,以支撑密布型核算,并装备增强冷却处理方案以满意这种密布性需求 。GPU和TPU等专用硬件有必要与扩展的存储体系相集成 ,以应对海量数据的办理需求