Schneider Electric dezvoltă primul plan de optimizare a centrelor de date pentru valorificarea inteligenței artificiale

Intitulat "The AI Disruption: Challenges and Guidance for Data Center Design”, acest document oferă informații importante și acționează ca un plan cuprinzător pentru organizațiile care doresc să valorifice potențialul AI la maxim în cadrul centrelor lor de date, inclusiv o nouă viziune asupra tehnologiilor emergente, pentru a sprijini clusterele AI, care se vor dezvolta tot mai rapid în viitor.
Inteligența artificială a adus schimbări și provocări semnificative în proiectarea și operarea centrelor de date. Pe măsură ce aplicațiile de inteligență artificială au devenit tot mai răspândite și au căpătat un impact mai mare asupra sectoarelor industriale, de la sănătate și finanțe la producție, transport și divertisment, a crescut și cererea în ceea ce privește puterea de procesare. Centrele de date trebuie să se adapteze pentru a răspunde în mod eficient nevoilor în evoluție în materie de energie ale aplicațiilor bazate pe inteligență artificială.
Se estimează că totalitatea sarcinilor de lucru AI va crește într-un ritm anual compus (CAGR) de 26-36% până în 2028, ceea ce va duce la creșterea cererii de energie în centrele de date existente și în cele noi. Acoperirea acestor cereri legate de energie electrică implică mai multe considerații cheie subliniate în Cartea albă, care abordează cele patru categorii de infrastructură fizică – putere, răcire, rafturi și instrumente software. Cartea albă 110 este disponibilă pentru descărcare aici.

Ghidul AI-Ready Data Center de la Schneider Electric explorează punctele importante în care se intersectează infrastructura AI și centrele de date, abordând considerente cheie precum:
- Îndrumări cu privire la cele patru atribute și tendințe cheie ale inteligenței artificiale care stau la baza provocărilor infrastructurii fizice în gestionarea energiei, răcirii, rafturilor și software-ului.
- Recomandări pentru evaluarea și susținerea complexității extreme în ceea ce privește puterea rack-urilor legate de serverele de training AI.
- Îndrumări pentru realizarea unei tranziții de succes de la răcirea cu aer la răcirea lichidă pentru a sprijini puterea de proiectare termică (TDP) în creștere a sarcinilor de lucru AI.
- Specificații de rack propuse pentru a găzdui mai bine serverele AI care necesită putere mare, colectoare și conducte de răcire și un număr mare de cabluri de rețea.
- Îndrumări privind utilizarea software-ului de gestionare a infrastructurii centrului de date (DCIM), a sistemului de management al energiei electrice (EPMS) și a sistemului de management al clădirii (BMS) pentru crearea unor digital twins ai centrului de date, operațiunilor și gestionării activelor.
- Perspectivele viitoare ale tehnologiilor emergente și abordări de proiectare care să ajute la gestionarea evoluției AI.