Comment l'IA change la conception des centres de données

Les dépenses mondiales en systèmes d’IA doubleront de 2023 à 2026, et il est clair que la capacité des centres de données augmentera rapidement pour répondre à la demande.

Étonnamment, cependant, de nombreux opérateurs de centres de données ont freiné les nouveaux projets et ralenti les investissements au cours de l'année écoulée, la capacité vacante à Londres ayant chuté de 6,3 % en 2022-23.

Qu’est-ce qui se cache derrière cette tendance contre-intuitive ? Pour expliquer cela, nous devons comprendre certains des problèmes liés à l’informatique IA et à l’infrastructure qui la prend en charge.

Comment l'IA change l'infrastructure des centres de données

Les centres de données ont toujours été construits autour de racks utilisant des processeurs pour gérer les charges de travail informatiques traditionnelles. Cependant, l'informatique IA nécessite plutôt l'utilisation de racks pilotés par GPU, avec une capacité de processeur équivalente. En comparaison, elle consomme plus puissance, libère plus de chaleur et prend plus de place.

En pratique, cela signifie que la puissance de calcul de l'IA nécessite souvent davantage de connexions électriques ou de systèmes de refroidissement alternatifs.

En effet, l'infrastructure embarquée est intégrée à la structure du complexe du centre de données, de sorte que le coût de son remplacement est souvent très élevé, à moins que cela ne soit totalement irréalisable économiquement.

En pratique, les opérateurs doivent garantir leurs nouvelles données. Il y a de la place dans le centre dédié à la « scission » entre l'IA et l'informatique traditionnelle

Si l'IA est surpromise par erreur et que cela est ignoré, elle pourrait laisser les opérateurs de centres de données sous-utilisés et non rentables de façon permanente. Le fardeau de la rentabilité

Un problème exacerbé par la fait que le marché de l’IA en est encore à ses balbutiements. Selon Gartner, nous sommes actuellement au milieu d’un cycle de battage médiatique où les attentes sont exagérées. En conséquence, de nombreux opérateurs choisissent de rester à l'écart pendant la phase de conception plutôt que de s'engager prématurément à investir massivement dans l'informatique IA dans les nouveaux projets de centres de données

Adopter une approche globale pendant la phase de conception

Cependant, les opérateurs sont parfaitement conscients des risques de perte de parts de marché Ils risquent de retarder les investissements avant de gagner des parts de marché et un avantage concurrentiel, mais c'est un défi de taille étant donné que de nombreux éléments fondamentaux de l'infrastructure des centres de données sont réécrits en temps réel.

Pour répondre à la nécessité d'être les premiers à agir tout en compensant les risques, les opérateurs doivent concevoir leurs centres de données pour une efficacité et une résilience maximales à l'ère de l'informatique IA, ce qui nécessite une nouvelle approche de conception holistique.

1. Impliquer davantage de parties prenantes

Quelle que soit la séparation exacte entre l'IA et l'informatique traditionnelle décidée par les opérateurs, les sites de centres de données dotés de capacités informatiques d'IA devraient être nettement plus complexes que les installations traditionnelles. Plus de complexité signifie souvent plus de points de défaillance, en particulier lorsque l'informatique IA a plus d'exigences que l'informatique traditionnelle.

Ainsi, afin de garantir la disponibilité et de réduire le risque de problèmes coûteux pendant la vie du site, les équipes doivent être plus minutieuses dans la phase de planification du centre de données.

Au début d'un projet, en particulier pendant la phase de conception, la contribution de l'équipe au sens large et l'expertise doivent être recherchées. En plus de rechercher une expertise en matière d'alimentation et de refroidissement, les concepteurs doivent également collaborer dès le début avec les équipes d'exploitation, de câblage et de sécurité pour comprendre les goulots d'étranglement potentiels ou les sources de défaillance

2. Intégrer l'IA dans les opérations du centre de données

Puisque les opérateurs sont désormais sur site Avec l'informatique IA , ils doivent tirer parti de leurs capacités pour générer de nouvelles efficacités dans leurs opérations. L'IA est adoptée depuis longtemps dans les centres de données et la technologie est capable d'exécuter des flux de travail avec une précision et une qualité extrêmement élevées. Par exemple, l’IA peut aider à : - Analyse des données : l'IA peut analyser rapidement et avec précision de grandes quantités de données pour fournir des informations précieuses et une aide à la décision. - Service client : l'IA peut améliorer l'expérience du service client en répondant automatiquement aux questions fréquemment posées, en fournissant des suggestions personnalisées et en résolvant les problèmes. - Prédiction et optimisation : l'IA peut utiliser des algorithmes de big data et d'apprentissage automatique pour prédire les tendances futures et optimiser les stratégies opérationnelles. - Assurance de la sécurité : l'IA peut identifier et bloquer les attaques réseau potentielles et fournir une surveillance de la sécurité et une alerte précoce en temps réel. - Processus automatisés : l'IA peut automatiser les tâches répétitives, améliorer l'efficacité du travail et réduire les erreurs humaines. En utilisant pleinement la technologie de l'IA, les opérateurs peuvent améliorer l'efficacité opérationnelle, fournir de meilleurs services et obtenir un avantage sur un marché hautement concurrentiel

• Surveillance de la température et de l'humidité.
• Fonctionnement du système de sécurité.
• Surveillance et distribution de la consommation électrique.
• Détection des pannes matérielles et maintenance prédictive.

En utilisant cette technologie de manière proactive à chaque étape du cycle de vie du centre de données, les opérateurs peuvent améliorer considérablement l'efficacité et la robustesse de leurs opérations. L'intelligence artificielle est bien adaptée pour aider à relever les nouveaux défis rencontrés lors de l'adoption des configurations nouvelles et complexes de ces centres de données de nouvelle génération, notamment grâce à la détection des pannes et à la maintenance prédictive

3, en évitant les fausses économies

pendant les périodes de pointe, par exemple. Par exemple, pendant la formation, l'IA impose une charge plus importante au centre de données pendant l'exécution ou lors de l'exécution de modèles d'entreprise en production. Pendant ces périodes, l’informatique IA a tendance à dépasser largement les attentes traditionnelles en termes de consommation d’énergie, d’exigences de refroidissement et de débit de données.

Au niveau le plus élémentaire, cela signifie une plus grande pression sur les matériaux sous-jacents dans les centres de données. Si ces matériaux ou composants sous-jacents ne sont pas de haute qualité, cela signifie qu’ils sont plus susceptibles de tomber en panne. Étant donné que l'informatique IA entraîne une augmentation spectaculaire du nombre de composants et de connexions sur un site, cela signifie que des matériaux moins chers et de moindre qualité qui fonctionnent bien sur les sites traditionnels peuvent paralyser le centre de données exécutant l'informatique IA

À éviter Faux risques économiques, les opérateurs devraient éviter d'acheter des matériaux de moindre qualité tels que des câbles de qualité inférieure pour économiser de l'argent. Ces matériaux sont sujets aux défaillances et doivent être remplacés plus fréquemment. Et, plus grave encore, la défaillance de matériaux et de composants de qualité inférieure entraîne souvent un temps d'arrêt ou un temps d'arrêt d'un site, ce qui a un impact sur sa rentabilité. Par conséquent, les opérateurs doivent sélectionner soigneusement les matériaux et s'assurer qu'ils sont de qualité fiable

Résoudre les défis d'infrastructure

Bien que les exigences d'infrastructure de l'IA informatique puissent être la principale raison pour laquelle les opérateurs retardent les investissements, ce n'est pas le cas à long terme. Contenu réécrit : Même si les exigences en matière d'infrastructure de l'informatique IA peuvent être la principale raison pour laquelle les opérateurs retardent les investissements, à long terme, ce n'est pas tout à fait le cas

À mesure que l'incertitude du marché se dissipe, les entreprises continueront d'investir dans les centres de données. l’informatique traditionnelle et l’informatique IA convergent vers leur « zone modérée ».

Pour garantir que les entreprises bénéficient de tous les avantages possibles dans la gestion de leur site Web, elles doivent s'assurer qu'elles apprennent et mûrissent à mesure que la situation évolue.

Cela signifie concevoir de manière holistique dès le départ, en utilisant l'IA elle-même pour découvrir les avantages de leur site Web et de nouvelles efficacités. et investissez dans des composants de haute qualité capables de répondre à des besoins informatiques plus importants en matière d’IA.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!