Французский энергетический гигант Schneider Electric выпустил первое в отрасли руководство по решению новых задач проектирования физической инфраструктуры для питания центров обработки данных с использованием искусственного интеллекта.

Проект под названием «Прорыв в сфере искусственного интеллекта: проблемы и рекомендации по проектированию центров обработки данных» направлен на представление новых технологий для поддержки кластеров искусственного интеллекта высокой плотности в будущем, охватывающих четыре категории физической инфраструктуры — электропитание, охлаждение, стойки и программные инструменты.

По прогнозам, к 2028 году рабочие нагрузки ИИ будут расти среднегодовыми темпами роста (CAGR) на 26–36%, что приведет к увеличению спроса на электроэнергию в существующих и новых центрах обработки данных. Обслуживание этого прогнозируемого спроса на энергию включает в себя несколько ключевых соображений, изложенных в проекте.

«Поскольку искусственный интеллект продолжает развиваться, он предъявляет уникальные требования к проектированию и управлению центрами обработки данных. Чтобы решить эти проблемы, важно учитывать несколько ключевых характеристик и тенденций рабочих нагрузок ИИ, которые влияют как на новые, так и на существующие центры обработки данных», — сказал Панкадж Шарма, исполнительный вице-президент подразделения безопасного питания и бизнеса центров обработки данных Schneider Electric.

«Приложения искусственного интеллекта, особенно обучающие кластеры, требуют больших вычислительных ресурсов и требуют больших вычислительных мощностей, обеспечиваемых графическими процессорами или специализированными ускорителями искусственного интеллекта. Это создает значительную нагрузку на инфраструктуру электропитания и охлаждения центров обработки данных. А поскольку затраты на электроэнергию растут, а экологические проблемы растут, центры обработки данных должны сосредоточиться на энергоэффективном оборудовании, таком как высокоэффективные системы электропитания и охлаждения, а также возобновляемые источники энергии, чтобы помочь снизить эксплуатационные расходы и выбросы углекислого газа».

«Рынок искусственного интеллекта быстро растет, и мы считаем, что он станет фундаментальной технологией для предприятий, которая позволит быстрее достигать результатов и значительно повышать производительность», — сказал Эван Спаркс, директор по продуктам искусственного интеллекта в Hewlett Packard Enterprise.

«Поскольку ИИ становится доминирующей рабочей нагрузкой в ​​центрах обработки данных, организациям необходимо начать целенаправленно думать о разработке полного стека для решения своих проблем с ИИ. Мы уже наблюдаем огромный спрос на ускорители вычислений ИИ, но для того, чтобы сбалансировать его с правильным уровнем структуры и хранилища, а также обеспечить такой масштаб, требуются хорошо спроектированные программные платформы. Чтобы решить эту проблему, предприятиям следует обратиться к таким решениям, как специализированное программное обеспечение для разработки машинного обучения и управления данными, которое обеспечивает прозрачность использования данных и гарантирует их безопасность и надежность перед развертыванием. Вместе с внедрением комплексных решений для центров обработки данных, предназначенных для обеспечения устойчивых вычислений, мы можем дать нашим клиентам возможность успешно разрабатывать и развертывать ИИ и делать это ответственно».

В документе рассматриваются рекомендации по оценке и поддержке экстремальной плотности мощности стоек серверов обучения ИИ, а также рекомендации по достижению успешного перехода от воздушного охлаждения к жидкостному охлаждению для поддержки растущей расчетной тепловой мощности (TDP) рабочих нагрузок ИИ.

Предлагаются характеристики стоек, позволяющие лучше разместить серверы искусственного интеллекта, которым требуется высокая мощность, охлаждающие коллекторы и трубопроводы, а также большое количество сетевых кабелей.

Существует также руководство по использованию программного обеспечения для управления инфраструктурой центра обработки данных (DCIM), системы управления электропитанием (EPMS) и системы управления зданием (BMS) для создания цифровых двойников центра обработки данных, управления операциями и активами.