全球數(shù)據(jù)中心正在經(jīng)歷重大變革，以適應(yīng) AI 工具對硬件、網(wǎng)絡(luò)、能耗和冷卻系統(tǒng)帶來的高功耗需求。一些企業(yè)甚至正在構(gòu)建專用的 AI 數(shù)據(jù)中心，以推動自身 AI 技術(shù)的發(fā)展。

　　那么，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心工作負(fù)載相比，AI 技術(shù)對數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施究竟有何要求?

　　從 CPU 到 GPU

　　AI 在數(shù)據(jù)中心環(huán)境中面臨的最大挑戰(zhàn)之一是其嚴(yán)重依賴基于 GPU 的計算。GPU 通過處理大量并發(fā)計算來支持 AI 模型。這對于滿足訓(xùn)練和運行 AI 模型所帶來的巨大計算需求至關(guān)重要。傳統(tǒng) CPU 可能擅長順序處理，但因此，它們的速度太慢，無法使許多 AI 模型達(dá)到最佳性能。

　　所有這些都意味著 AI 數(shù)據(jù)中心必須配備大量 GPU，而這些 GPU 的工作電壓更高，因此能耗顯著增加。更高的功率意味著更多的熱量，這也給需要平衡電力需求、冷卻效率和成本控制的數(shù)據(jù)中心所有者和運營商帶來了新的挑戰(zhàn)。

　　由于支持 AI 的機(jī)架所需的功率比傳統(tǒng)機(jī)架高出六倍，數(shù)據(jù)中心開發(fā)商越來越優(yōu)先考慮可再生能源豐富且氣候自然涼爽的地區(qū)。加拿大和冰島的地區(qū)是理想的選擇，因為那里擁有豐富的水力和地?zé)崮?，能夠為高密? AI 工作負(fù)載提供可靠且經(jīng)濟(jì)實惠的電力。

　　然而，位置的選擇始終關(guān)乎取得適當(dāng)?shù)钠胶?。這種對戰(zhàn)略位置的關(guān)注帶來了一種權(quán)衡：數(shù)據(jù)中心設(shè)施可能建在距離最終用戶較遠(yuǎn)的地方，因此需要考慮任何對延遲的潛在影響。對于一些數(shù)據(jù)中心來說，這是一個折中方案——選擇水力發(fā)電和氣候溫和的地區(qū)，同時投資先進(jìn)的冷卻技術(shù)，例如液體冷卻和芯片直接冷卻，以提供更好的散熱效果和更高的能源效率。

　　網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新助力 AI 需求的不斷增長

　　AI 對服務(wù)器的計算需求日益增長，因為越來越多的數(shù)據(jù)需要以盡可能快的速度往返于 GPU 之間。

　　AI 驅(qū)動的應(yīng)用程序也需要指數(shù)級增長的帶寬才能高效處理其所需的海量數(shù)據(jù)。服務(wù)器可能需要高達(dá) 100Gbps 的數(shù)據(jù)傳輸速度，以確保 AI 工具和應(yīng)用程序正常運行。要實現(xiàn)這一目標(biāo)，GPU 計算提供商必須改變其網(wǎng)絡(luò)堆棧的選擇和構(gòu)建方式。這些提供商可能已經(jīng)使用了多年的組件將不再適用，需要重新進(jìn)行選擇和研發(fā)流程。

　　因此，數(shù)據(jù)中心運營商正在投資高性能互連，以加速 GPU 集群和 TPU(張量處理單元)等大量計算節(jié)點之間的數(shù)據(jù)傳輸，所有這些節(jié)點對于高效訓(xùn)練和運行復(fù)雜的 AI 模型都至關(guān)重要。投資于能夠提供更高吞吐量、更高可靠性和更低延遲的先進(jìn)網(wǎng)絡(luò)硬件也同樣重要。

　　AI 數(shù)據(jù)中心的未來

　　為了保持領(lǐng)先地位，每個人都在努力抓住機(jī)遇，而現(xiàn)在，這個機(jī)遇就是 AI。

　　從技術(shù)上講，AI 可以在任何數(shù)據(jù)中心運行。但 AI 基于 GPU 的計算需求對電力和冷卻提出了更高的要求，這意味著并非所有數(shù)據(jù)中心都針對 AI 的運行進(jìn)行了成本優(yōu)化。在一個競爭激烈、對 AI 創(chuàng)新需求旺盛的行業(yè)中，對基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的 AI 工作負(fù)載提出更高的要求意味著成本很容易螺旋式上升。

　　對于任何正在為 AI 構(gòu)建數(shù)據(jù)中心的運營商來說，管理這些成本都是一個關(guān)鍵考慮因素。雖然許多企業(yè)愿意為運行 AI 工作負(fù)載支付額外費用，但如果數(shù)據(jù)中心運營商想要保持競爭力，他們就必須找到抵消這些成本的方法，并避免將額外費用完全轉(zhuǎn)嫁給客戶。