Schneider Electric publikuje przewodnik nt. centrów danych z wykorzystaniem AI

• Centra danych muszą dostosować infrastrukturę fizyczną, aby sprostać zmieniającym się potrzebom w erze innowacji związanych ze sztuczną inteligencją (AI).

Schneider Electric, lider cyfrowej transformacji zarządzania energią i automatyki przemysłowej, ogłosił wprowadzenie na rynek pierwszego w branży przewodnika dotyczącego nowych wyzwań związanych z projektowaniem infrastruktury fizycznej dla centrów danych w celu dostosowania ich do obciążeń opartych na sztucznej inteligencji (AI). Schneider Electric wyznacza tym samym standardy projektowania centrów danych zoptymalizowanych pod kątem AI.

Przewodnik zatytułowany „The AI Disruption: Challenges and Guidance for Data Center Design” to przełomowa publikacja, która dostarcza wartościowych informacji i stanowi kompleksowy plan dla organizacji pragnących w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji w swoich centrach danych. Zawiera m.in. wybiegający w przyszłość obraz nowych technologii wspierających klastry AI o wysokiej wydajności.

Rozwój sztucznej inteligencji spowodował znaczące zmiany i postawił nowe wyzwania w zakresie projektowania oraz obsługi centrów danych. Kiedy aplikacje bazujące na AI stają się coraz bardziej powszechne i mają coraz większy wpływ na sektory gospodarki, od opieki zdrowotnej i finansów po produkcję, transport i rozrywkę, rośnie też zapotrzebowanie na moc obliczeniową. Centra danych muszą dostosować się do nowych potrzeb w zakresie zasilania aplikacji opartych na sztucznej inteligencji.

Pionierzy w projektowaniu centrów danych przyszłości

Przewiduje się, że do 2028 roku obciążenia związane ze sztuczną inteligencją będą rosnąć w tempie 26-36% rocznie (CAGR), co doprowadzi do zwiększonego zapotrzebowania na energię w istniejących i nowych centrach danych. Obsługa prognozowanego zapotrzebowania na energię wiąże się z kilkoma kluczowymi kwestiami opisanymi w przewodniku (White Paper 110), podzielonymi na cztery kategorie dot. infrastruktury fizycznej – zasilaniem, chłodzeniem, szafami rack i oprogramowaniem.

W erze, w której sztuczna inteligencja zmienia branże i na nowo definiuje konkurencyjność, najnowsza publikacja Schneider Electric toruje drogę firmom do projektowania centrów danych, które są nie tylko zdolne do obsługi sztucznej inteligencji, ale także w pełni zoptymalizowane pod jej kątem. Dokument wprowadza innowacyjne koncepcje i najlepsze rozwiązania, pozycjonując Schneider Electric jako lidera w ewolucji infrastruktury centrów danych.

– Wraz z dalszym rozwojem sztucznej inteligencji, pojawiają się nowe wymagania dotyczące projektowania i zarządzania centrami danych. Chcąc sprostać tym wyzwaniom, ważne jest, aby wziąć pod uwagę kilka kluczowych aspektów i trendów związanych z obciążeniami AI, które mają wpływ zarówno na nowe, jak i istniejące centra danych – stwierdza Pankaj Sharma, wiceprezes wykonawczy z pionów Secure Power i Data Center Business w Schneider Electric. – Aplikacje AI, zwłaszcza klastry szkoleniowe, wymagają dużej mocy obliczeniowej zapewnianej przez procesory graficzne lub wyspecjalizowane akceleratory AI. Powoduje to znaczne obciążenie infrastruktury zasilania i chłodzenia centrów danych. Wraz ze wzrostem kosztów energii i rosnącymi obawami o klimat, centra danych muszą skupić się na energooszczędnym sprzęcie, takim jak wysokowydajne systemy zasilania i klimatyzacji precyzyjnej oraz odnawialne źródła energii, aby pomóc obniżyć koszty operacyjne i ślad węglowy.

Nowy plan dla firm, które chcą w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji w swoich centrach danych, spotkał się z pozytywnym przyjęciem ze strony klientów.

– Rynek sztucznej inteligencji rozwija się bardzo szybko. Wierzymy, że AI stanie się podstawową technologią dla przedsiębiorstw, umożliwiając szybsze osiągnięcie pożądanych rezultatów i znaczną poprawę produktywności – mówi Evan Sparks, dyrektor ds. produktów sztucznej inteligencji w Hewlett Packard Enterprise. – W chwili, gdy sztuczna inteligencja staje się dominującym narzędziem pracy w centrach danych, organizacje muszą zacząć świadomie myśleć o projektowaniu pełnego zestawu rozwiązań do wyzwań związanych z tą technologią. Już teraz obserwujemy ogromne zapotrzebowanie na akceleratory obliczeniowe AI, ale odpowiedź na to zapotrzebowanie właściwym poziomem infrastruktury i pamięci masowej oraz zapewnienie skalowalności wymaga dobrze zaprojektowanych platform oprogramowania. Aby temu sprostać, przedsiębiorstwa powinny szukać rozwiązań, takich jak wyspecjalizowane oprogramowanie do rozwoju uczenia maszynowego i zarządzania danymi, które zapewniają wgląd w wykorzystanie danych i dają pewność, że dane są zabezpieczone i wiarygodne. Wraz z wdrażaniem kompleksowych rozwiązań dla centrów danych, które zostały zaprojektowane z myślą o zrównoważonym przetwarzaniu, możemy umożliwić naszym klientom pomyślne projektowanie i wdrażanie sztucznej inteligencji, robiąc to w sposób odpowiedzialny.

Uwolnienie pełnego potencjału sztucznej inteligencji

Przewodnik „AI-Ready Data Center” Schneider Electric odkrywa krytyczne punkty przecięcia sztucznej inteligencji i infrastruktury centrów danych, odnosząc się do kluczowych kwestii, takich jak:

• Wskazówki dotyczące czterech kluczowych atrybutów i trendów AI, które stanowią podstawę wyzwań związanych z infrastrukturą fizyczną w zakresie zasilania, klimatyzacji precyzyjnej, szaf rack i zarządzania oprogramowaniem.
• Zalecenia dotyczące oceny i obsługi serwerów szkoleniowych AI o ekstremalnej gęstości mocy.
• Wskazówki dotyczące pomyślnego przejścia z chłodzenia powietrzem na chłodzenie cieczą w celu obsługi rosnącej mocy obliczeniowej (TDP) obciążeń AI.
• Proponowane specyfikacje szaf rack, aby lepiej pomieścić serwery AI, które wymagają dużej mocy, kolektorów chłodzących i orurowania oraz dużej liczby kabli sieciowych.
• Wskazówki dotyczące korzystania z oprogramowania do zarządzania infrastrukturą centrum danych (DCIM), systemów zarządzania energią elektryczną (EPMS) i systemów zarządzania budynkami (BMS) do tworzenia cyfrowych bliźniaków centrów danych, operacji i zarządzania aktywami. 
• Perspektywy na przyszłość w zakresie nowych technologii i podejść projektowych, które pomogą sprostać rozwojowi sztucznej inteligencji.