人工智能的需求如何影響數(shù)據(jù)中心以及運(yùn)營(yíng)商可以做什么？

隨著人工智能（AI）技術(shù)的快速發(fā)展，全球?qū)?shù)據(jù)的需求正以前所未有的速度增長(zhǎng)。大容量數(shù)據(jù)中心作為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的核心，面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。本文將探討在AI數(shù)據(jù)需求飆升的情況下，數(shù)據(jù)中心如何保持冷靜，即如何有效應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)。

人工智能需求對(duì)數(shù)據(jù)中心的影響

數(shù)據(jù)中心的能源和電力需求增加

根據(jù)《2024年全球數(shù)據(jù)中心展望》研究報(bào)告，人工智能（AI）正在促使數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)、選址和投資方式發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變。隨著全球企業(yè)快速推進(jìn)和采用AI技術(shù)，預(yù)計(jì)在未來(lái)5年內(nèi)，消費(fèi)者與企業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將是過(guò)去10年所產(chǎn)生的兩倍；到2027年，數(shù)據(jù)中心和終端設(shè)備存儲(chǔ)量將達(dá)到21.0ZB，而這一數(shù)據(jù)在2023年僅為10.1ZB。數(shù)據(jù)量的增加不僅會(huì)產(chǎn)生對(duì)更多數(shù)據(jù)中心的需求，對(duì)能源的需求也將更大。

數(shù)據(jù)中心的計(jì)算和通信架構(gòu)挑戰(zhàn)

大規(guī)模AI模型的發(fā)展速度已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)摩爾定律，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心也無(wú)法滿足AI算力需求，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心向AI數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)型是大勢(shì)所趨。數(shù)據(jù)中心，作為人工智能時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施，其承擔(dān)的計(jì)算量越來(lái)越大，對(duì)計(jì)算效率的要求也越來(lái)越高，面對(duì)大模型的火熱衍生出的巨大的需求，一方面推動(dòng)了數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)規(guī)模的持續(xù)增長(zhǎng)，另一方面，也對(duì)數(shù)據(jù)中心的計(jì)算和通信等架構(gòu)提出了挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)中心的可擴(kuò)展性和靈活性需求

AI數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)和布局經(jīng)過(guò)精心規(guī)劃，以適應(yīng)AI應(yīng)用所需的專用硬件和冷卻系統(tǒng)。AI數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)設(shè)施專注于最大限度地提高能源效率、可擴(kuò)展性和靈活性，以滿足AI工作負(fù)載的動(dòng)態(tài)需求。隨著AI應(yīng)用的快速增長(zhǎng)和不斷變化的需求，數(shù)據(jù)中心需要具備無(wú)縫擴(kuò)展資源和適應(yīng)不斷發(fā)展的技術(shù)的能力。

運(yùn)營(yíng)商的應(yīng)對(duì)策略

提升能源使用效率

數(shù)據(jù)中心的總耗電量在ICT行業(yè)占比超過(guò)80%，提升能源使用效率、實(shí)現(xiàn)綠色低碳是數(shù)據(jù)中心可持續(xù)發(fā)展的首要任務(wù)。例如，美國(guó)政府通過(guò)數(shù)據(jù)中心優(yōu)化倡議（DCOI）要求新建數(shù)據(jù)中心PUE低于1.4，老舊改造數(shù)據(jù)中心PUE低于1.5。

跨數(shù)據(jù)中心資源整合

隨著云計(jì)算、低時(shí)延大帶寬網(wǎng)絡(luò)互連技術(shù)的發(fā)展，跨多個(gè)數(shù)據(jù)中心的資源整合成一個(gè)“虛擬數(shù)據(jù)中心”，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的Regionless化，即業(yè)務(wù)部署對(duì)地域無(wú)感知，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高可靠、業(yè)務(wù)的連續(xù)性去地域化。

基于AI的高可靠技術(shù)

數(shù)據(jù)中心將利用AI技術(shù)提前預(yù)防發(fā)現(xiàn)隱患，與內(nèi)部環(huán)境和外部環(huán)境結(jié)合，利用AI預(yù)防算法深度自學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析算法，進(jìn)行災(zāi)難關(guān)聯(lián)智能預(yù)測(cè)，并做到自動(dòng)化預(yù)防響應(yīng)。

數(shù)據(jù)中心數(shù)字孿生技術(shù)

數(shù)字孿生技術(shù)通過(guò)歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、算法模型等，實(shí)現(xiàn)對(duì)物理實(shí)體全生命周期的模擬、驗(yàn)證、預(yù)測(cè)、優(yōu)化、控制。在數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)、建設(shè)、運(yùn)維階段的應(yīng)用將大幅提升數(shù)據(jù)中心自動(dòng)化、智能化水平。

異構(gòu)算力池化

隨著AI大模型及元宇宙數(shù)字孿生時(shí)代的到來(lái)，云上GPU/NPU異構(gòu)算力將逐步取代通用CPU成為AI大模型訓(xùn)練推理的關(guān)鍵生產(chǎn)資料。通過(guò)軟件定義的GPU/NPU池化算力，實(shí)現(xiàn)CPU與GPU設(shè)備的解耦，提供更有彈性的資源。

構(gòu)建AIready的基礎(chǔ)設(shè)施

未來(lái)，大模型將成為一種無(wú)所不在的智能服務(wù)，其商業(yè)化模式將極為豐富。這些模型可以被嵌入各種軟硬件系統(tǒng)中，如智能汽車、智能機(jī)器人等，以智能產(chǎn)品化的形式進(jìn)入商業(yè)市場(chǎng)，也可以部署在云端，提供商業(yè)化的大模型云服務(wù)，重構(gòu)現(xiàn)有的商業(yè)邏輯。云和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施成為AI使能的必要非充分條件，是AI觸達(dá)最終用戶（ToC/ToB/ToH）的新型管道。先有云網(wǎng)所及，才有AI所達(dá)，所以打造一朵AIready的智能云成為運(yùn)營(yíng)商入局AI產(chǎn)業(yè)的“通行證”。

構(gòu)建AIready的企業(yè)技術(shù)架構(gòu)

運(yùn)營(yíng)商需要將AI作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要要素，將AI納入企業(yè)的整體轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略中，由專門的組織來(lái)承接AI戰(zhàn)略，構(gòu)建面向AI的企業(yè)架構(gòu)和能力。如果沒(méi)有企業(yè)架構(gòu)，那么數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略目標(biāo)和實(shí)施之間將脫節(jié)，難以成功。

結(jié)論

大容量數(shù)據(jù)中心在AI數(shù)據(jù)需求飆升的情況下，需要通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新、資源整合、智能化管理等策略來(lái)保持冷靜。這不僅涉及到硬件和軟件的升級(jí)，也涉及到數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)模式的轉(zhuǎn)變。通過(guò)這些措施，數(shù)據(jù)中心可以更有效地應(yīng)對(duì)AI時(shí)代帶來(lái)的挑戰(zhàn)，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)提供更可靠的支持。

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