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重塑未来数据中心的人工智能趋势
The trend of artificial intelligence reshaping future data centers

 

2022 年 11 月推出的 ChatGPT 引发了人工智能 (AI) 的革命,这场革命正在促成每个行业的转型,并且改变我们的工作方式。对于其提供的众多功能来说,人工智能能够提高制造业的效率和生产力、推动医学研究的发展,并且改进像撰写本博客这样的创造性工作。

人工智能通常分为两大类:生成式和预测式。生成式 (GenAI) 以现有数据为基础,创作新的原创内容,例如会话语音、书面文章、图像或新产品。预测式人工智能,顾名思义,用于根据数据趋势进行预测,以改进决策。生成式人工智能常用于市场营销、设计和医药领域。预测式人工智能则用于市场分析、预防性维护和金融行业。

 

数据中心在安装了人工智能设备的同时,也能从这些强大的系统中受益。预测式人工智能的高级算法和机器学习功能可以实时分析海量数据,使数据中心变得越来越智能,适应能力也越来越强。数据中心将能够在潜在问题发生之前预测并解决问题,确保最长的正常运行时间和可靠性,而这正是数据中心客户所最看重的。

 


预计到 2030 年,人工智能将为全球经济贡献 15.7 万亿美元(资料来源:普华永道)

 

 

新型 GPU 推动人工智能发展,产生巨大变革

最近,泛达有幸参加了三月份的英伟达 GPU 技术大会 (GTC) 和光网络与通信研讨会及博览会 (OFC),以及四月份的世界数字城市大会 (DC World)。所有这些展会都提供了内容丰富的最新信息,而人工智能占据了其中大多数的对话。英伟达 GPU 技术大会让我们看到了最新而又最强大的 GPU 技术,光网络与通信研讨会及博览会介绍了最新的高速网络技术,世界数字城市大会则展望了所有这些技术将如何对数据中心的需求产生影响。

 

英伟达在连续几年每两年推出一款新 GPU 之后,于 2024 年再次推出了新型的 Blackwell 处理器,与前几代产品相比有了显著改进。下图显示了三种不同的英伟达服务器在功率和计算速度方面的提升,每种服务器均配备 8 个 GPU。


资料来源:英伟达,高盛研究部

 

虽然使用 Blackwell 的产品可能还需要一段时间才能出现在市场上,但这已经让数据中心企业了解到需要准备哪些基础设施。一个完整机架上的四个 DGX B200 平台将需要 60 千瓦的功率,但使用 GB200 超级芯片的更高端的 NVL72 SuperPod 功率将高达 120 千瓦,并且需要直接到芯片的液体冷却方式。英伟达还宣布,称为 Rubin 的下一代 GPU 可能将于 2026 年发布,其设计将优化能效。

 

在世界数字城市大会上,Lancium 公司总裁 Ali Fenn 表示说“人工智能将成为历史上最大的资本形成”,并且指出,电力供应比 GPU 技术更能掌控人工智能的发展速度。在人工智能出现之前,人们已经开始担心电力供应问题,当时一个普通机架只需要 10 千瓦,但现在的机架可能需要 12 倍以上的电力供应,这让人们有了全新的紧迫感。

 

数据中心中人工智能系统数量的增加及其每个机架的高功率用电正在加快对液体冷却的需求。这一点在世界数字城市大会的展台上显而易见,现场有十多家液冷公司,其中许多是成立还不到两年的初创企业。虽然对于何时需要使用液冷系统众说纷纭,但人们普遍认为,当机架功率超过 40kW 时就应该使用液冷系统。在现有的数据中心增加液体冷却系统并非易事,一位经理告诉我说,他预计需要雇佣几名水管工作为固定员工。


到 2025 年,10% 的数据中心电力将用于人工智能(资料来源:《纽约时报》)

 

为了连接起所有的 GPU 以打造更大规模人工智能所需的集群(或者设备舱),需要光纤布线和高速光收发器。由于每台服务器最多可容纳 8 个 GPU,并且每个 GPU 的数据传输速率高达 800G,因此许多数据中心的光缆数量将增加 4 倍。这反过来又加剧了布线通路的拥塞,往往导致需要更宽的通路,比如说增加到 24 英寸或 36 英寸宽,而且如果天花板空间允许,还需要多层布线。

 

此外,数据中心的设计需要具备可扩展性和灵活性,从而处理人工智能的工作负载。高速、低延迟的网络以及强大的存储系统和先进的数据管理技术对于高效的人工智能数据处理至关重要。数据中心运营商在减轻运营对环境的影响方面也将面临更大的压力,因此必须使用可再生能源。由于世界上许多地区电网的局限,作为一种既能减少碳排放又能增加额外电力来源的方式,即使是核电也受到了极大的关注。在设计和运营人工智能数据中心的过程中,可扩展性、灵活性、安全性和环境可持续性都是必须考虑的重要因素。


新建人工智能数据中心需要新的环境

人工智能正在对所有市场产生影响,但毫不夸张地说,从事数据中心建设业务的企业正在感受到其中最大的冲击。所有这些要求上的变化使许多数据中心企业相信,改造现有数据中心并不总是可行的。必须在电力充足、电价低廉的地区新建数据中心建筑。新建的人工智能数据中心将专门采用液体(水或介电流体)冷却系统、更宽的布线通路和更厚的混凝土楼板,以容纳更重的人工智能设备。

 

尽管人工智能具有巨大的优势,但在数据中心中实施人工智能所需的过渡工作却带来了许多挑战。

 

1、更多电力以满足不断增长的数据需求
2、创新的冷却系统
3、用于连接服务器和交换机的光纤数量增加至多 4 倍
4、尺寸更大的架空通路
5、能在不破坏现有布线网络的情况下增加容量的设计
6、提高可持续性

 

用最简单的话来说,数据中心业主需要能够处理更多的事情:更多的光缆、更多的通路空间、更多的热量,以及更多的电力,这是最重要的。尽管存在这些障碍,但数据中心业务仍然代表了一个振奋人心的机会,因为数据中心的建设达到了历史最高水平,但仍无法满足需求。

 

 

关于我们

北京汉深流体技术有限公司是丹佛斯中国数据中心签约代理商。产品包括FD83全流量自锁球阀接头,UQD系列液冷快速接头、EHW194 EPDM液冷软管、电磁阀、压力和温度传感器及Manifold的生产和集成服务。在国家数字经济、东数西算、双碳、新基建战略的交汇点,公司聚焦组建高素质、经验丰富的液冷工程师团队,为客户提供卓越的工程设计和强大的客户服务。

公司产品涵盖:丹佛斯液冷流体连接器、EPDM软管、电磁阀、压力和温度传感器及Manifold。
未来公司发展规划:数据中心液冷基础设施解决方案厂家,具备冷量分配单元(CDU)、二次侧管路(SFN)和Manifold的专业研发设计制造能力。


- 针对机架式服务器中Manifold/节点、CDU/主回路等应用场景,提供不同口径及锁紧方式的手动和全自动快速连接器。
- 针对高可用和高密度要求的刀片式机架,可提供带浮动、自动校正不对中误差的盲插连接器。以实现狭小空间的精准对接。
- 基于OCP标准全新打造的UQD/UQDB通用快速连接器也将首次亮相, 支持全球范围内的大批量交付。

 

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