Искусственный интеллект меняет мир, и, по прогнозам, к 2030 году его глобальная рыночная стоимость составит от 2 до 4 триллионов долларов.

Будущее уже наступило, и кажется, что каждые несколько месяцев мы переживаем технологический Большой взрыв.

Искусственный интеллект проник во все аспекты нашей жизни и фундаментально изменил то, как мы работаем и играем. Дата-центры лежат в основе всего этого волнения. Проще говоря, ИИ означает использование компьютерных систем для моделирования процессов человеческого интеллекта. Сюда входит обучение, логическое мышление и, что самое интересное, самокоррекция. Другими словами, это похоже на размещение человеческого мозга внутри компьютера. Билл Гейтс сравнил их взлет с началом некоторых из наиболее важных технологических достижений в истории.

Развитие искусственного интеллекта захватывает дух. Например, ChatGPT достиг миллиона пользователей всего за пять дней; В Netflix этот этап занял несколько лет. Энтузиазм по поводу внедрения технологии очевиден в этих примерах взрывного роста.

Однако ИИ на удивление жаждет данных, а вычислительная мощность, необходимая для их обработки, огромна, особенно если учесть, что она будет только увеличиваться. Именно здесь в игру вступает инфраструктура центров обработки данных. Центры обработки данных являются основой цифрового мира и больше не являются просто местами хранения данных, а быстро превращаются в целые экосистемы. Эти экосистемы энергоемки и требуют быстрых вычислительных мощностей для энергоемких процессов и эффективной глобальной передачи данных.

Центры обработки данных содержат массивы серверов, систем хранения и сложных сетей, которые облегчают поток информации. Такие средства имеют решающее значение для различных рабочих нагрузок, от поисковых запросов до финансовых транзакций и цифрового взаимодействия, и обычно молчат при выполнении своих задач. Какими бы продвинутыми ни были требования и возможности ИИ, крайне важно обеспечить его совместимость с инфраструктурой центров обработки данных.

Каждое вычисление, связанное с обработкой данных, имеет решающее значение для ИИ, и эффективность этих процессов зависит от трех основных типов процессоров: графического процессора (GPU), центрального процессора (CPU) и тензорного процессора (TPU). .

С одной стороны, графический процессор отлично справляется с параллельной работой и поэтому идеально подходит для обучения моделей искусственного интеллекта. С другой стороны, ЦП обеспечивает большую гибкость с точки зрения параллельных задач в возрастающем масштабе. Наконец, TPU, разработка Google в этой области, лучше всего подходит для выполнения максимально возможного количества задач ИИ в кратчайшие сроки.

Интеграция ИИ в центры обработки данных сопряжена с рядом проблем:

1. Электропитание. Процессы обучения ИИ требуют мощной компьютерной инфраструктуры и, следовательно, надежных и достаточных систем электропитания.
2. Возможность подключения. Бесперебойное, высокоскоростное сетевое подключение с малой задержкой имеет решающее значение для эффективной передачи данных и связи.
3. Охлаждение. Рабочие нагрузки искусственного интеллекта выделяют значительное количество тепла и требуют передовых систем охлаждения для поддержания оптимальных рабочих температур.

ИИ — это постоянная проблема, которая постоянно развивается, поэтому регулирование также должно меняться. Например, закон об ИИ, недавно опубликованный ЕС, классифицирует приложения ИИ по четырем различным уровням риска: неприемлемый, высокий, ограниченный и минимальный риск или отсутствие риска. В то же время Директива NIS2 распространила регулирование кибербезопасности на цифровой сектор.

Поэтому соблюдение этих правил станет одной из самых больших проблем для многих отраслей, включая центры обработки данных. ИИ развивается быстрее и дальше, чем все, что мы видели в последние годы, и центры обработки данных должны реагировать так же быстро, чтобы не отставать от меняющихся параметров и пределов риска, которые сейчас определяются.

Подводя итог, можно сказать, что революция искусственного интеллекта меняет способ работы нашей цифровой инфраструктуры, причем центры обработки данных становятся одними из первых, кто изменился. Эта трансформация имеет решающее значение, поскольку по мере того, как мы открываем новые возможности использования ИИ, нам понадобится все: от технологических достижений до соблюдения нормативных требований. Это влияет как на технологические достижения, так и на необходимость иметь дело с новыми законами и правилами, которые накапливаются по мере развития ИИ. Таким образом, история искусственного интеллекта и центров обработки данных представляет собой историю непрерывного развития и взаимного влияния.

Хотите узнать больше?

Центры обработки данных Expo Europe | Мероприятие и конференция в дата-центре

Зарегистрируйтесь бесплатно на предстоящую Выставка дата-центров Мероприятие и конференция, освещающие будущие перспективы сектора по мере роста спроса на места в центрах обработки данных. Получите ценную информацию от лидеров отрасли и пообщайтесь с экспертами крупнейших поставщиков центров обработки данных. Рассмотрите такие ключевые темы, как создание инфраструктуры центров обработки данных, готовой к использованию искусственного интеллекта, обеспечение масштабируемости и устойчивости центров обработки данных, а также разработка подходящих аппаратных решений для центров обработки данных. Узнайте больше и зарегистрируйтесь бесплатно здесь.