Με τίτλο «Η εμφάνιση της Τεχνητής Νοημοσύνης: Προκλήσεις και κατευθύνσεις για το σχεδιασμό Data Centers» αυτό το πρωτοποριακό έγγραφο παρέχει πολύτιμες πληροφορίες και λειτουργεί ως ένα ολοκληρωμένο σχέδιο για τους οργανισμούς που επιδιώκουν να αξιοποιήσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη στο μέγιστο δυνατό βαθμό στα Data Centers τους, συμπεριλαμβανομένης και μιας στρατηγικής των αναδυόμενων τεχνολογιών για την υποστήριξη υψηλού επιπέδου clusters Τεχνητής Νοημοσύνης στο μέλλον.
Η εμφάνιση της Τεχνητής Νοημοσύνης έχει επιφέρει σημαντικές αλλαγές και προκλήσεις στον σχεδιασμό και τη λειτουργία των Data Centers. Καθώς οι εφαρμογές της έχουν γίνει πιο διαδεδομένες και έχουν αντίκτυπο σε τομείς της βιομηχανίας που εκτείνονται από την υγειονομική περίθαλψη και τη χρηματοδότηση έως τη μεταποίηση, τις μεταφορές και την ψυχαγωγία, το ίδιο έχει συμβεί και με τη ζήτηση για υπολογιστική ισχύ. Τα Data Centers χρειάζεται να προσαρμοστούν με στόχο να ανταποκρίνονται αποτελεσματικά στις εξελισσόμενες ανάγκες ισχύος των εφαρμογών που καθοδηγούνται από την Τεχνητή Νοημοσύνη.
Πρωτοστατώντας στο μέλλον του σχεδιασμού των Data Centers
Οι όγκοι εργασίας τεχνητής νοημοσύνης αναμένεται να αυξηθούν με σύνθετο ετήσιο ρυθμό ανάπτυξης (CAGR) 26-36% έως το 2028, οδηγώντας σε αυξημένη ζήτηση ισχύος στα υφιστάμενα και νέα Data Centers. Η εξυπηρέτηση αυτής της προβλεπόμενης ενεργειακής ζήτησης περιλαμβάνει διάφορες βασικές εκτιμήσεις που περιγράφονται μέσα στο Εγχειρίδιο, το οποία αφορά στις τέσσερις κατηγορίες φυσικών υποδομών - ισχύς, ψύξη, καμπίνες racks και εργαλεία λογισμικού. Το Εγχειρίδιο 110 είναι διαθέσιμο για λήψη εδώ.
Σε μια εποχή όπου η Τεχνητή Νοημοσύνη αναδιαμορφώνει τους κλάδους και επαναπροσδιορίζει την ανταγωνιστικότητα, το τελευταίο Εγχειρίδιο της Schneider Electric ανοίγει το δρόμο στις επιχειρήσεις για το σχεδιασμό Data Centers που δεν είναι απλώς ικανά να υποστηρίξουν την Τεχνητή Νοημοσύνη, αλλά την ενσωματώνουν πλήρως. Το Εγχειρίδιο παρουσιάζει καινοτόμες έννοιες και βέλτιστες πρακτικές, τοποθετώντας τη Schneider Electric σε πρωτοποριακή θέση όσον αφορά στην εξέλιξη της υποδομής των Data Center.
«Καθώς η Τεχνητή Νοημοσύνη συνεχίζει να εξελίσσεται, θέτει μοναδικές απαιτήσεις για το σχεδιασμό και τη διαχείριση των Data Centers. Για την αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων, είναι σημαντικό να ληφθούν υπόψη διάφορα βασικά χαρακτηριστικά και τάσεις των φόρτων εργασίας της Τεχνητής Νοημοσύνης που επηρεάζουν τόσο τα νέα όσο και τα υφιστάμενα Data Centers», δήλωσε ο Pankaj Sharma, Executive Vice President, Secure Power Division and Data Center Business της Schneider Electric. «Οι εφαρμογές της Τεχνητής Νοημοσύνης, ειδικά σε εκπαιδευτικές ομάδες, είναι ιδιαίτερα απαιτητικές σε υπολογισμούς και απαιτούν μεγάλες ποσότητες υπολογιστικής ισχύος που παρέχονται από GPU ή εξειδικευμένους επιταχυντές Τεχνητής Νοημοσύνης. Αυτό επιβαρύνει σημαντικά την υποδομή ισχύος και ψύξης των Data Centers και καθώς το ενεργειακό κόστος αυξάνεται και οι περιβαλλοντικές ανησυχίες πληθαίνουν, τα Data Centers πρέπει να επικεντρωθούν σε ενεργειακά αποτελεσματικό λογισμικό, όπως συστήματα ισχύος και ψύξης υψηλής απόδοσης, και ανανεώσιμες πηγές ενέργειας για να συμβάλλουν στη μείωση του λειτουργικού κόστους και του αποτυπώματος άνθρακα».
«Το πεδίο της Τεχνητής Νοημοσύνης αναπτύσσεται με ταχείς ρυθμούς και πιστεύουμε ότι θα γίνει μια θεμελιώδης τεχνολογία για τις επιχειρήσεις ώστε να ξεκλειδώσουν τα αποτελέσματα ταχύτερα και να βελτιώσουν σημαντικά την παραγωγικότητα», δήλωσε ο Evan Sparks, Επικεφαλής Προϊόντων για την τεχνητή νοημοσύνη, στην Hewlett Packard Enterprise. «Καθώς η Τεχνητή Νοημοσύνη επικρατεί πλέον στα Data Centers, οι οργανισμοί πρέπει να αρχίσουν να σκέφτονται σκόπιμα για το σχεδιασμό μιας πλήρους σειράς για την επίλυση των προβλημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης. Βλέπουμε ήδη τεράστια ζήτηση για επιταχυντές υπολογιστών Τεχνητής Νοημοσύνης, αλλά η εξισορρόπηση μέσω του σωστού επιπέδου fabric και storage και η ενεργοποίηση αυτής της κλίμακας απαιτεί καλά σχεδιασμένες πλατφόρμες λογισμικού. Για να το αντιμετωπίσουν αυτό, οι επιχειρήσεις θα πρέπει να αναζητήσουν λύσεις όπως εξειδικευμένο λογισμικό ανάπτυξης εκμάθησης μηχανημάτων και διαχείρισης δεδομένων που παρέχουν διαφάνεια στη χρήση των δεδομένων και διασφαλίζουν ότι τα δεδομένα είναι ασφαλή και αξιόπιστα πριν από την ανάπτυξη. Μαζί με την εφαρμογή ολοκληρωμένων λύσεων Data Centers που έχουν σχεδιαστεί για να παρέχουν βιώσιμο υπολογισμό, μπορούμε να δώσουμε τη δυνατότητα στους πελάτες μας να σχεδιάσουν και να αναπτύξουν με επιτυχία την Τεχνητή Νοημοσύνη και μάλιστα με υπευθυνότητα».
Ξεκλειδώνοντας την πλήρη δυναμική της Τεχνητής Νοημοσύνης
Το εγχειρίδιο AI-Ready Data Center της Schneider Electric διερευνά τις κρίσιμες αλληλεπιδράσεις της Τεχνητής Νοημοσύνης και της υποδομής των Data Centers, εξετάζοντας βασικά ζητήματα όπως:
- Καθοδήγηση σχετικά με τα τέσσερα βασικά χαρακτηριστικά και τις τάσεις της Τεχνητής Νοημοσύνης που υποστηρίζουν τις προκλήσεις της φυσικής υποδομής σε θέματα ισχύος, ψύξης, καμπίνες racks και διαχείρισης λογισμικού.
- Συστάσεις για την αξιολόγηση και την υποστήριξη των ακραίων πυκνοτήτων ισχύος σε καμπίνες racks των διακομιστών Τεχνητής Νοημοσύνης.
- Καθοδήγηση για την επίτευξη επιτυχούς μετάβασης από την εναέρια ψύξη στην υγρή ψύξη για την υποστήριξη της αυξανόμενης θερμικής ισχύος σχεδιασμού (TDP) των φόρτων εργασίας Τεχνητής Νοημοσύνης.
- Προτεινόμενες προδιαγραφές σε καμπίνες racks για την καλύτερη φιλοξενία διακομιστών Τεχνητής Νοημοσύνης που απαιτούν υψηλή ισχύ, πολλαπλές και σωληνώσεις ψύξης και μεγάλο αριθμό καλωδίων δικτύου.
- Καθοδήγηση σχετικά με τη χρήση λογισμικού διαχείρισης υποδομών Data Centers (DCIM), συστήματος διαχείρισης ηλεκτρικής ενέργειας (EPMS) και συστήματος διαχείρισης κτιρίων (BMS) για τη δημιουργία ψηφιακών διδύμων του κέντρου δεδομένων, των λειτουργιών και της διαχείρισης περιουσιακών στοιχείων.
- Μελλοντικές προοπτικές αναδυόμενων τεχνολογιών και προσεγγίσεων σχεδιασμού που θα βοηθήσουν στην αντιμετώπιση της εξέλιξης της Τεχνητής Νοημοσύνης.
