隨著人工智能（AI）技術的快速發(fā)展，全球對數(shù)據的需求正以前所未有的速度增長。大容量數(shù)據中心作為數(shù)據存儲和處理的核心，面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。本文將探討在AI數(shù)據需求飆升的情況下，數(shù)據中心如何保持冷靜，即如何有效應對這些挑戰(zhàn)。
人工智能需求對數(shù)據中心的影響
數(shù)據中心的能源和電力需求增加
根據《2024年全球數(shù)據中心展望》研究報告，人工智能（AI）正在促使數(shù)據中心的設計、選址和投資方式發(fā)生根本性轉變。隨著全球企業(yè)快速推進和采用AI技術，預計在未來5年內，消費者與企業(yè)產生的數(shù)據量將是過去10年所產生的兩倍；到2027年，數(shù)據中心和終端設備存儲量將達到21.0ZB，而這一數(shù)據在2023年僅為10.1ZB。數(shù)據量的增加不僅會產生對更多數(shù)據中心的需求，對能源的需求也將更大。
數(shù)據中心的計算和通信架構挑戰(zhàn)
大規(guī)模AI模型的發(fā)展速度已經遠遠超過摩爾定律，傳統(tǒng)數(shù)據中心也無法滿足AI算力需求，傳統(tǒng)數(shù)據中心向AI數(shù)據中心轉型是大勢所趨。數(shù)據中心，作為人工智能時代的基礎設施，其承擔的計算量越來越大，對計算效率的要求也越來越高，面對大模型的火熱衍生出的巨大的需求，一方面推動了數(shù)據中心市場規(guī)模的持續(xù)增長，另一方面，也對數(shù)據中心的計算和通信等架構提出了挑戰(zhàn)。
數(shù)據中心的可擴展性和靈活性需求
AI數(shù)據中心的設計和布局經過精心規(guī)劃，以適應AI應用所需的專用硬件和冷卻系統(tǒng)。AI數(shù)據中心的基礎設施專注于最大限度地提高能源效率、可擴展性和靈活性，以滿足AI工作負載的動態(tài)需求。隨著AI應用的快速增長和不斷變化的需求，數(shù)據中心需要具備無縫擴展資源和適應不斷發(fā)展的技術的能力。
運營商的應對策略
提升能源使用效率
數(shù)據中心的總耗電量在ICT行業(yè)占比超過80%，提升能源使用效率、實現(xiàn)綠色低碳是數(shù)據中心可持續(xù)發(fā)展的首要任務。例如，美國政府通過數(shù)據中心優(yōu)化倡議（DCOI）要求新建數(shù)據中心PUE低于1.4，老舊改造數(shù)據中心PUE低于1.5。
跨數(shù)據中心資源整合
隨著云計算、低時延大帶寬網絡互連技術的發(fā)展，跨多個數(shù)據中心的資源整合成一個“虛擬數(shù)據中心”，實現(xiàn)業(yè)務的Regionless化，即業(yè)務部署對地域無感知，實現(xiàn)數(shù)據的高可靠、業(yè)務的連續(xù)性去地域化。
基于AI的高可靠技術
數(shù)據中心將利用AI技術提前預防發(fā)現(xiàn)隱患，與內部環(huán)境和外部環(huán)境結合，利用AI預防算法深度自學習、大數(shù)據分析算法，進行災難關聯(lián)智能預測，并做到自動化預防響應。
數(shù)據中心數(shù)字孿生技術
數(shù)字孿生技術通過歷史數(shù)據、實時數(shù)據、算法模型等，實現(xiàn)對物理實體全生命周期的模擬、驗證、預測、優(yōu)化、控制。在數(shù)據中心設計、建設、運維階段的應用將大幅提升數(shù)據中心自動化、智能化水平。
異構算力池化
隨著AI大模型及元宇宙數(shù)字孿生時代的到來，云上GPU/NPU異構算力將逐步取代通用CPU成為AI大模型訓練推理的關鍵生產資料。通過軟件定義的GPU/NPU池化算力，實現(xiàn)CPU與GPU設備的解耦，提供更有彈性的資源。
構建AIready的基礎設施
未來，大模型將成為一種無所不在的智能服務，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、智能機器人等，以智能產品化的形式進入商業(yè)市場，也可以部署在云端，提供商業(yè)化的大模型云服務，重構現(xiàn)有的商業(yè)邏輯。云和網絡基礎設施成為AI使能的必要非充分條件，是AI觸達最終用戶（ToC/ToB/ToH）的新型管道。先有云網所及，才有AI所達，所以打造一朵AIready的智能云成為運營商入局AI產業(yè)的“通行證”。
構建AIready的企業(yè)技術架構
運營商需要將AI作為數(shù)字化轉型的重要要素，將AI納入企業(yè)的整體轉型戰(zhàn)略中，由專門的組織來承接AI戰(zhàn)略，構建面向AI的企業(yè)架構和能力。如果沒有企業(yè)架構，那么數(shù)字化轉型的戰(zhàn)略目標和實施之間將脫節(jié)，難以成功。
結論
大容量數(shù)據中心在AI數(shù)據需求飆升的情況下，需要通過技術創(chuàng)新、資源整合、智能化管理等策略來保持冷靜。這不僅涉及到硬件和軟件的升級，也涉及到數(shù)據中心運營模式的轉變。通過這些措施，數(shù)據中心可以更有效地應對AI時代帶來的挑戰(zhàn)，為數(shù)字經濟提供更可靠的支持。
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