인공지능이 데이터센터 시장에 어떤 영향을 미칠까요?
분명히 인공 지능은 디지털 혁신에서 크게 성장하는 힘이며 모든 산업 분야에서 지속적인 관심을 받을 가치가 있습니다.
Fortune 500대 기업이 비즈니스 성장을 위한 차세대 개척지를 모색하면서 인공 지능(AI)이 주목을 받게 되었으며, 인공 지능의 인기 증가는 데이터 센터 산업에 광범위한 영향을 미칩니다.
지난 20년 동안 데이터 센터 수요의 성장은 스토리지 및 컴퓨팅 요구 사항과 온프레미스에서 클라우드 인프라로의 마이그레이션에 의해 주도되었습니다. 소프트웨어 애플리케이션과 IT의 새로운 발전으로 인해 고객 요구 사항이 바뀌었고, 아래 차트에 표시된 것처럼 데이터 센터 재고가 크게 증가했습니다.
그림 1: 총 1차 시장 재고(MW)
그렇다면 인공지능의 부상은 데이터 센터의 발전과 수요에 어떤 영향을 미칠까요?
현재 아직 알려지지 않은 부분이 많습니다. 인공지능은 고용, 인프라 개발, 에너지 사용 및 개인정보 보호에 어떤 영향을 미칠까요? 기존 및 건설 중인 데이터 센터가 인공 지능 개발을 지원할 수 있습니까? 하이퍼스케일러는 저렴한 전원 공급 장치와 저렴한 토지를 이용할 수 있는 주변 시장에서 시설 개발을 추구할까요?
인공 지능이란?
ChatGPT는 사용자 입력을 이해하고 응답하는 챗봇으로, AI를 다시 업계 전반에 초점을 맞추고 있습니다. 그리고 이는 전 세계적으로 AI 열풍의 물결을 빠르게 촉발시켰습니다. 또한 ChatGPT는 사용자 수 1억 명에 도달한 가장 빠른 애플리케이션이기도 합니다. 그렇다면 되돌아보면 AI란 정확히 무엇일까요?
AI의 기계 학습 기능은 두 가지입니다.
- AI 교육: 데이터 세트의 입력에서 모델 구축
- AI 추론: 데이터 세트 학습을 통해 예측, 솔루션 및 실행 가능한 결과 생성
이러한 기능은 반드시 필요하지 않습니다. 같은 장소에서 동시에 일한다. 각 제품에는 고유한 스토리지, 전력 및 컴퓨팅 요구 사항이 있습니다. 가장 기본적인 형태로 AI는 질문에 답하거나 이메일 초안을 작성하는 데 도움을 줄 수 있으며 고급 기능은 앞으로 더욱 정교해질 것입니다.
데이터 센터의 AI 적용
현재 인공지능의 문화적 영향력은 사상 최고 수준입니다. 그러나 동일한 대중적 인식 없이 데이터 센터 운영자는 다음과 같은 방식으로 AI를 활용해 왔습니다. 즉, 전력 사용 효율성(PUE)을 사전에 관리하여 에너지 효율성을 향상시키고, 문제를 사전에 감지 및 교정하여 시설의 하드웨어를 모니터링하여 수명을 연장하고 온도 및 습도 제한을 모니터링하는 동시에 데이터 센터의 물리적 공간을 계획합니다.
인공지능의 활용 사례는 데이터센터 운영자에게만 국한되지 않고 사용자에게도 적용됩니다. 고객은 서비스 챗봇, 마케팅 분석, 데이터 시각화, 비즈니스 개발을 위한 리드 생성, 간소화된 HR 채용 및 온보딩 프로세스, 자율 주행 차량, 보험 및 사기 탐지를 위해 데이터 센터에서 AI 소프트웨어를 배포할 수 있습니다.
이것은 데이터 센터에 무엇을 의미하나요?
인공지능 머신러닝의 두 가지 기본 요소에는 서로 다른 데이터 센터 요구 사항이 필요합니다. AI 훈련은 상대적으로 고립된 환경에서 이루어질 수 있습니다. 높은 컴퓨팅 성능이 필요하지만 최종 사용자와의 근접성이나 다른 시설과의 상호 연결이 필요하지는 않습니다. 토지 비용이 낮은 시골 지역에 위치한 데이터 센터가 그러한 시설의 예입니다. AI 추론은 최종 사용자와 애플리케이션이 모델과 실시간으로 상호 작용하려면 매우 높은 성능과 낮은 대기 시간이 필요합니다. 유사한 시설의 예로는 도시 환경의 엣지 데이터 센터가 있습니다.
S&P Global의 설문 조사에서 응답자의 84.6%가 조직의 AI/ML 인프라 지출이 약간 또는 크게 증가할 것이라고 답했습니다. CBRE는 디모인(Des Moines), 샬럿(Charlotte), 콜럼버스(Columbus) 등 3차 시장에서 데이터센터 개발에 대한 수요가 증가할 것으로 예상하고 있습니다.
전력 제약은 여전히 과제로 남아 있으며 AI 애플리케이션은 많은 양의 전력을 소비합니다. 하드웨어 측면에서 AI에는 기존 데이터 센터 프로세서보다 더 많은 전력이 필요한 고성능 프로세서가 필요합니다. 더 많은 전력을 소비하는 것 외에도 가동 중지 시간을 줄이기 위해서는 향상된 냉각 기술이 필요합니다. 기존 공냉식 냉각기의 한계로 인해 액체 냉각이 고성능 칩을 위한 첫 번째 선택입니다.
또한 물 부족으로 인한 액체 냉각 수요로 인해 부정적인 영향을 받을 수 있는 시장에는 미국 피닉스, 애리조나, 남부 캘리포니아 등이 있습니다. 전반적으로, 이러한 복잡하고 고성능의 워크로드를 처리하기 위해 전력 공급이 풍부하고 에너지 비용이 낮으며 토지 가격이 낮은 시장에서 AI 전용 데이터 센터를 개발하려는 인센티브가 있습니다.
인공지능은 전기를 소비할 뿐만 아니라 전기 사용량도 줄여줍니다. IDC는 AI로 인한 글로벌 수익이 2023년까지 1,540억 달러에 도달하고 2026년까지 3,000억 달러를 초과할 것으로 예측합니다. 이는 연평균 복합 성장률 27%를 의미하며, 이는 같은 기간 전체 IT 지출 성장률의 4배가 넘는 수치입니다. 미국은 전 세계 총 지출의 50% 이상을 차지하는 최대 AI 시장이 될 것으로 예상된다.
분명히 인공 지능은 디지털 혁신에서 크게 성장하는 힘이며 모든 산업 분야에서 지속적인 관심을 받을 가치가 있습니다.
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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

18일 홈페이지 소식에 따르면 삼성반도체는 최근 자사 기술 블로그를 통해 최신 QLC 플래시 메모리(v7)를 탑재한 차세대 데이터센터급 SSD BM1743을 소개했다. ▲삼성 QLC 데이터센터급 솔리드스테이트드라이브 BM1743 지난 4월 트렌드포스에 따르면 QLC 데이터센터급 솔리드스테이트드라이브 분야에서 삼성전자와 SK하이닉스 자회사인 솔리드다임만이 기업 고객 검증을 통과했다. 그때. 이전 세대 v5QLCV-NAND(이 사이트 참고: Samsung v6V-NAND에는 QLC 제품이 없음)와 비교하여 Samsung v7QLCV-NAND 플래시 메모리는 적층 레이어 수가 거의 두 배로 늘어났으며 저장 밀도도 크게 향상되었습니다. 동시에 v7QLCV-NAND의 부드러움은

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Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다
