[ad_1]
Sự phát triển theo cấp số nhân của trí tuệ nhân tạo đã gây ra tranh cãi và lo ngại trong số các chuyên gia về trung tâm dữ liệu. Các cơ sở sẽ đáp ứng các yêu cầu về kilowatt mật độ cao đang đến gần mà AI yêu cầu như thế nào? Khi các giải pháp thông thường trở nên kém khả thi hơn, họ phải tìm ra một giải pháp thay thế khả thi – và giá cả phải chăng.
Các trung tâm dữ liệu đang phải đối mặt với hậu quả của nhu cầu AI
Tỷ lệ áp dụng AI đang tăng đều đặn trên nhiều ngành công nghiệp.tăng lên khoảng 72% vào năm 2024, tăng từ 55% so với năm trước. Hầu hết các số liệu đều cho thấy việc triển khai rộng rãi không phải là xu hướng nhất thời, cho thấy các trung tâm dữ liệu hiện đại sẽ sớm cần phải cải tạo để theo kịp tốc độ tăng trưởng theo cấp số nhân của nó.
Sự gia tăng gần đây trong nhu cầu AI có tác động lâu dài đến tuổi thọ của cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin (IT) của trung tâm dữ liệu. Vì một cơ sở điển hìnhcó thể kéo dài 15-20 nămtùy thuộc vào thiết kế và mô-đun hóa, nhiều nhà điều hành không chuẩn bị tốt cho sự thay đổi đột ngột, mạnh mẽ mà họ đang phải đối mặt.
Trong nhiều thập kỷ, các nhà điều hành đã cập nhật phần cứng theo từng giai đoạn để giảm thiểu thời gian chết, vì vậy nhiều trung tâm dữ liệu cũ đang chật cứng công nghệ cũ. Mặc dù có một số bước nhảy vọt về công nghệ, cơ sở hạ tầng CNTT cơ bản đã thay đổi rất ít. Thực tế, trong khi 10-15 kW cho mỗi giá đỡ có thể đủ cho hiện tại, thì 100 kW cho mỗi giá đỡ có thể sớm trở thành tiêu chuẩn mới.
Các trung tâm dữ liệu đang phải đối mặt với những thách thức nào do AI mang lại?
Tiêu chuẩn năng lực trung tâm dữ liệu hiện tại có thể trở nên không đủ trong vòng vài năm. Việc tiêu hao tài nguyên sẽ rất đáng kể cho dù các nhà khai thác có tăng cường thiết bị để thực hiện các chức năng AI hay tích hợp tập trung vào mô hình vào phần cứng hiện có. Các thuật toán này hiện đang đẩy mật độ giá đỡ trung bình lên cao hơn.
Hiện tại, mật độ công suất điển hình của một cơ sở tiêu chuẩn dao động từ 4 kW đến 6 kW cho mỗi giá đỡ, với một số tình huống đòi hỏi nhiều tài nguyên hơn, yêu cầu khoảng 15 kW. Khối lượng công việc xử lý AI hoạt động nhất quántừ 20 kW đến 40 kW trên mỗi giá đỡ, nghĩa là giới hạn trên trước đây đã trở thành mức tối thiểu cho các ứng dụng thuật toán.
Nhờ AI, nhu cầu về trung tâm dữ liệu sẽ tăng gấp đôi ở Hoa Kỳ. Một ước tính cho biếtsẽ tăng lên 35 gigawatt (GW) vào năm 2030, tăng từ 17 GW vào năm 2022. Sự gia tăng đáng kể như vậy sẽ đòi hỏi phải thiết kế lại và cải tạo toàn diện, một cam kết mà nhiều nhà khai thác có thể chưa chuẩn bị để thực hiện.
Nhiều nhà điều hành lo ngại về mức tiêu thụ điện năng vì họ cần thiết bị hiện đại hoặc tăng số lượng máy chủ để đào tạo thuật toán hoặc chạy ứng dụng AI. Để đáp ứng nhu cầu tăng cao về tài nguyên điện toán, việc thay thế các máy chủ bộ xử lý trung tâm (CPU) bằng các giá đỡ bộ xử lý đồ họa (GPU) mật độ cao là điều không thể tránh khỏi.
Tuy nhiên, GPU rất tốn năng lượng – chúngtiêu thụ điện năng nhiều hơn 10-15 lần trên mỗi chu kỳ xử lý so với CPU tiêu chuẩn. Tất nhiên, các hệ thống hiện tại của cơ sở có thể sẽ không được chuẩn bị để xử lý các điểm nóng không thể tránh khỏi hoặc tải điện không đồng đều, ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả của cơ chế làm mát và điện.
Trong khi làm mát bằng không khí thông thường hoạt động đủ tốtkhi giá đỡ tiêu thụ 20 kW hoặc ít hơn, phần cứng CNTT sẽ không thể duy trì tính ổn định hoặc hiệu quả khi giá đỡ bắt đầu vượt quá 30 kW. Vì một số ước tính cho thấy mật độ công suất cao hơn 100 kW là có thể – và có thể trở nên có khả năng hơn khi AI tiến bộ – nên những tác động của vấn đề này đang trở nên rõ rệt hơn.
Tại sao các trung tâm dữ liệu phải xem xét lại cơ sở hạ tầng của họ cho AI
Áp lực đối với các trung tâm dữ liệu để tái thiết cơ sở của họ không phải là một chiến thuật gây sợ hãi. Hiệu suất tính toán phần cứng tăng lên và khối lượng công việc xử lý đòi hỏi mật độ giá đỡ cao hơn, khiến trọng lượng thiết bị trở thành một vấn đề không lường trước được. Nếu máy chủ phải nằm trên các tấm bê tông rắn chắc, việc chỉ cần cải tạo không gian trở nên khó khăn.
Mặc dù việc xây dựng dễ hơn nhiều so với việc xây dựng bên ngoài, nhưng có thể không phải là một lựa chọn. Người vận hành phải cân nhắc các giải pháp thay thế để tối ưu hóa cơ sở hạ tầng và tiết kiệm không gian nếu việc xây dựng tầng hai hoặc đặt các giá đỡ dành riêng cho AI ở tầng trên hiện có là không khả thi.
Mặc dù các trung tâm dữ liệu trên toàn thế giới đã liên tục tăng ngân sách CNTT trong nhiều năm, các báo cáo cho rằng AI sẽ thúc đẩy sự gia tăng chi tiêu. Trong khi chi tiêu của các nhà khai tháctăng khoảng 4% từ năm 2022 đến năm 2023, ước tính nhu cầu về AI sẽ thúc đẩy tốc độ tăng trưởng 10% vào năm 2024. Các cơ sở nhỏ hơn có thể không sẵn sàng cam kết thực hiện bước nhảy vọt đáng kể như vậy.
Tái thiết cơ sở hạ tầng hiện có là giải pháp duy nhất
Sự cần thiết phải khôi phục cơ sở hạ tầng hiện có để đáp ứng nhu cầu AI không phải là điều mà các nhà điều hành không nhận ra. Đối với nhiều người, mô-đun hóa là câu trả lời cho nhu cầu cải tạo ngày càng tăng. Một giải pháp mô-đun như lồng trung tâm dữ liệu không chỉ có thể bảo vệ các hệ thống và máy chủ quan trọng mà còn có thểhỗ trợ lưu thông không khí để giữ cho hệ thống mát mẻvà dễ dàng mở rộng quy mô khi cần nhiều máy chủ hơn.
Việc đào tạo hoặc chạy ứng dụng AI – trong khi quản lý dữ liệu lớn đi kèm – đòi hỏi một phương pháp làm mát thay thế. Không khí tăng cường có thể hoạt động đối với các giá đỡ mật độ cao. Tuy nhiên, ngâm bồn hở trong chất lỏng điện môi hoặc làm mát chất lỏng trực tiếp vào chip là lý tưởng để cung cấp chất làm mát trực tiếp đến các điểm nóng mà không góp phần tạo ra tải điện không đồng đều.
Người vận hành nên cân nhắc tăng hiệu quả làm mát bằng cách tăng nhiệt độ lối đi lên vài độ. Rốt cuộc, hầu hếtThiết bị CNTT có thể chịu được độ cao nhẹ từ 68-72 F đến 78-80 F miễn là nó vẫn ổn định. Những cải tiến nhỏ quan trọng vì chúng góp phần vào quá trình tối ưu hóa tập thể.
Các nguồn điện và chiến lược thay thế là một trong những cân nhắc quan trọng nhất về cơ sở hạ tầng. Tối ưu hóa phân phối để giảm thiểu tổn thất điện năng và cải thiện hiệu quả năng lượng là rất quan trọng khi AI yêu cầu từ 20 kW đến 100 kW cho mỗi giá đỡ. Cần phải loại bỏ sự dư thừa và lựa chọn các giải pháp thay thế hiệu quả cao.
Các trung tâm dữ liệu có thể thích ứng với AI hay sẽ bị tụt hậu?
Các nhà điều hành trung tâm dữ liệu có thể sẵn sàng xem xét nhu cầu tăng vọt của AI như một dấu hiệu để đại tu hầu hết các hệ thống hiện có của họ càng sớm càng tốt. Nhiều người có thể sẽ chuyển từ cơ sở hạ tầng thông thường sang các giải pháp thay thế hiện đại. Tuy nhiên, các công ty công nghệ khổng lồ đang điều hành các cơ sở siêu quy mô sẽ dễ dàng hiện đại hóa hơn hầu hết các công ty khác. Đối với những công ty khác, việc cải tạo có thể mất nhiều năm, mặc dù nỗ lực này là cần thiết để duy trì sự phù hợp trong ngành.
Bài Liệu các trung tâm dữ liệu hiện đại có thể theo kịp sự phát triển theo cấp số nhân của AI không? xuất hiện đầu tiên trên Dữ liệu.
[ad_2]
Source link