隨著人工智能（AI）技術的快速發(fā)展，全球對數據的需求正以前所未有的速度增長。大容量數據中心作為數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數據需求飆升的情況下，數據中心如何保持冷靜，即如何有效應對這些挑戰(zhàn)。

人工智能需求對數據中心的影響

數據中心的能源和電力需求增加

根據《2024年全球數據中心展望》研究報告，人工智能（AI）正在促使數據中心的設計、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)產生的數據量將是過去10年所產生的兩倍；到2027年，數據中心和終端設備存儲量將達到21.0ZB，而這一數據在2023年僅為10.1ZB。數據量的增加不僅會產生對更多數據中心的需求，對能源的需求也將更大。

數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)數據中心也無法滿足AI算力需求，傳統(tǒng)數據中心向AI數據中心轉型是大勢所趨。數據中心，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，一方面推動了數據中心市場規(guī)模的持續(xù)增長，另一方面，也對數據中心的計算和通信等架構提出了挑戰(zhàn)。

數據中心的可擴展性和靈活性需求

AI數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、實現綠色低碳是數據中心可持續(xù)發(fā)展的首要任務。例如，美國政府通過數據中心優(yōu)化倡議（DCOI）要求新建數據中心PUE低于1.4，老舊改造數據中心PUE低于1.5。

跨數據中心資源整合

隨著云計算、低時延大帶寬網絡互連技術的發(fā)展，跨多個數據中心的資源整合成一個“虛擬數據中心”，實現業(yè)務的Regionless化，即業(yè)務部署對地域無感知，實現數據的高可靠、業(yè)務的連續(xù)性去地域化。

基于AI的高可靠技術

數據中心將利用AI技術提前預防發(fā)現隱患，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。

數據中心數字孿生技術

數字孿生技術通過歷史數據、實時數據、算法模型等，實現對物理實體全生命周期的模擬、驗證、預測、優(yōu)化、控制。在數據中心設計、建設、運維階段的應用將大幅提升數據中心自動化、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

大容量數據中心在AI數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，也涉及到數據中心運營模式的轉變。通過這些措施，數據中心可以更有效地應對AI時代帶來的挑戰(zhàn)，為數字經濟提供更可靠的支持。

生成海報

免責聲明：本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網站出現的信息，均僅供參考。本網站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時，應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。