Hvordan AI driver datacenterdesign | Aiiot Snak

Nutidens datacentre er meget komplekse systemer, der fungerer som rygraden i internettet, cloud computing og virksomhedstjenester. Men at designe en med kunstig intelligens (AI) i tankerne bringer formidable udfordringer. Denne software har beføjelsen til at opgradere, hvordan faciliteterne fungerer betydeligt, men integrationen af ​​den tvinger datacenterejere til at overveje et par nye faktorer i deres opbygning.

Større kølebehov

"AI forbedrer sikkerheden i det digitale datacenter ved at introducere sofistikeret anomalidetektion og automatiserede trusselsreaktionsmekanismer." 

Det kræver dog meget energi og information at køre, hvilket gør køling endnu mere kritisk end tidligere.

Datacentre skal skifte fra luftbaseret køling til noget lidt stærkere, såsom væskekøling eller nedsænkning. Førstnævnte bruger en lukket kold væske til at køle servere strålende ned og sænk anlæggets strømforbrug med 50 %, mens sidstnævnte skaber et lukket kredsløb, der koger vand, kondenserer det og regner det ned for samme effekt. Inkorporering af disse kræver, at datacenteroperatører planlægger plads i forvejen, så eksisterende skal bruge store penge for at foretage ændringen.

For at undgå genopbygning skal teknologigiganten Microsoft har lavet et brugerdefineret serverrack der imødekommer kølebehov og plads. Dens Maia 100 AI-chips blev designet omkring luftkøling, men virksomheden fandt, at det ikke var nok. I stedet for at overhale hele centret for at tilføje massive kølere, skabte det en "sidekick", der sidder inde i stativet. Væskekøling giver allerede datacentre mulighed for at placere racks tættere sammen, men denne fremgang kan gøre mindre faciliteter til normen.

Derudover skal fysisk serversikkerhed have afkøling i tankerne. Designere kan ikke stole på tykke vægge af metal eller beton for at beskytte det sarte maskineri, fordi det vil overophedes. Udvidede metalbure fremmer luftcirkulation via de diamantformede huller i materialet og er meget nemme at flytte for forbedret skalerbarhed.

Reduceret udstyrsredundans

Kunstig intelligens reducerer udstyrsredundans i datacentre markant ved at muliggøre smartere ressourceallokering og forudsigelig analyse. AI kan nøjagtigt forudsige kapacitets- og ydeevnebehov ved at analysere datamønstre og operationelle krav. Det tillader optimering af eksisterende infrastruktur frem for den traditionelle tilgang med overforsyning til spidsbelastning.

Denne forudsigelsesevne sikrer, at datacentre kan skalere ressourcer op eller ned efter behov, hvilket effektivt minimerer behovet for redundant udstyr. Ved at gøre det strømliner AI design og reducerer unødvendige anlægsudgifter.

Det bidrager også til mere bæredygtig datacenterpraksis ved at sænke elforbruget og reducere elektronisk affald. Denne tilgang repræsenterer et skift i retning af effektivitet og udnytter teknologien til at opfylde de nuværende behov.

Vigtigheden af ​​kvalitetsmaterialer

Fordi AI har meget større operationelle krav, kræver det opdateret hus. Det vil lægge meget større belastninger på datacentre, der presser deres strømforbrug og kølesystemer til det yderste. Således skal facilitetsejere undgå at skære designhjørner med billige materialer for at spare penge - de risikerer hyppige nedetider til vedligeholdelse og unødvendige udgifter til udskiftninger ellers.

Derudover kan brug af komponenter af høj kvalitet fremme bedre luftkvalitet. Produkter, der ikke er op til opgaven, kan udsende farlige gasser og partikler i ekstrem varme, der beskadiger kritiske dele af serveren. AI vil tvinge dem, der ønsker at gå den billigere vej, til at tænke sig om to gange i levetidens navn under designprocessen.

Fremtiden for datacentre med kunstig intelligens

Indførelsen af ​​AI i datacentre giver udfordringer, såsom startomkostningerne ved implementering, kompleksiteten af ​​at integrere AI-systemer og behovet for kvalificeret personale til at styre disse avancerede teknologier. Som svar på disse kompleksiteter, for eksempel, giver USA mandat til det regeringsorganer ansætter AI-chefer at sikre etisk brug og overholdelse af AI-teknologier.

På trods af disse forhindringer er udsigterne fortsat optimistiske. Kunstig intelligens lover at revolutionere datacenterdriften, hvilket fører til mere bæredygtige, effektive og modstandsdygtige infrastrukturer. Ved at udnytte dets potentiale til at optimere energiforbruget, automatisere vedligeholdelse og øge sikkerheden opnås en hidtil uset driftseffektivitet og pålidelighed. Det sætter en ny standard for den moderne verdens infrastruktur.

Udforskning af AIs indvirkning på datacentre

Organisationer skal dykke dybere ned i AIs transformative kraft i datacenterdesign ved at udforske de nyeste AI-teknologier, deltage i relevante diskussioner og holde sig ajour med udviklingen i branchen. Dette aktive engagement vil øge deres forståelse og give dem mulighed for at bidrage til det udviklende landskab af datacenterinnovation.

Læs også Udnyttelse af kunstig intelligens (AI) for at reducere plastaffald