人工智能正在引領(lǐng)數(shù)據(jù)中心物理基礎(chǔ)設(shè)施的新時(shí)代

人工智能（AI）目前正在對(duì)數(shù)據(jù)中心行業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，這種影響可歸因于OpenAI在2022年底推出的ChatGPT，該產(chǎn)品因其對(duì)查詢提供復(fù)雜且類似人類的響應(yīng)的卓越能力而迅速受到歡迎。因此，作為人工智能技術(shù)的一個(gè)子集，生成式人工智能成為2023年上半年行業(yè)活動(dòng)、財(cái)報(bào)和供應(yīng)商生態(tài)系統(tǒng)討論的焦點(diǎn)。這種興奮是有道理的，因?yàn)樯墒饺斯ぶ悄芤呀?jīng)引起了數(shù)十場(chǎng)討論。數(shù)十億美元的投資，預(yù)計(jì)到2027年將繼續(xù)讓數(shù)據(jù)中心資本支出提高到5000億美元以上。然而，由于訓(xùn)練和部署支持生成式人工智能應(yīng)用程序的大型語(yǔ)言模型（LLM）所需的計(jì)算能力顯著擴(kuò)展，因此需要對(duì)數(shù)據(jù)中心的架構(gòu)進(jìn)行更改。

雖然支持此類人工智能應(yīng)用所需的硬件對(duì)許多人來(lái)說(shuō)都是新的，但一部分?jǐn)?shù)據(jù)中心行業(yè)已經(jīng)部署此類基礎(chǔ)設(shè)施多年。該領(lǐng)域通常被稱為高性能計(jì)算 (HPC) 或超級(jí)計(jì)算行業(yè)。從歷史上看，這個(gè)細(xì)分市場(chǎng)主要得到政府和高等教育機(jī)構(gòu)的支持，以部署一些世界上最復(fù)雜和精密的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。

生成式人工智能正在做的事情是，將人工智能應(yīng)用程序和支持它們的基礎(chǔ)設(shè)施擴(kuò)展到更廣泛的企業(yè)和服務(wù)提供商市場(chǎng)。向HPC行業(yè)學(xué)習(xí)讓我們了解基礎(chǔ)設(shè)施可能會(huì)是什么樣子。

圖 1：AI硬件影響

人工智能基礎(chǔ)設(shè)施需要更多的電力和液冷設(shè)施

總結(jié)圖 1 所示的影響，人工智能工作負(fù)載將需要更多的計(jì)算能力和更高的網(wǎng)絡(luò)速度。這將導(dǎo)致更高的機(jī)架功率密度，這對(duì)數(shù)據(jù)中心物理基礎(chǔ)設(shè)施（DCPI）具有重大影響。對(duì)于電力基礎(chǔ)設(shè)施（也稱為灰色空間），預(yù)計(jì)架構(gòu)變化將受到限制。AI工作負(fù)載應(yīng)該會(huì)增加對(duì)備用電源（UPS）和IT機(jī)架（機(jī)柜PDU和母線槽）配電的需求，但不會(huì)要求任何重大的技術(shù)變革。人工智能基礎(chǔ)設(shè)施將對(duì)DCPI產(chǎn)生變革性影響的地方在于數(shù)據(jù)中心的空白區(qū)域。

首先，由于AI IT硬件的功耗較高，需要更高功率的機(jī)架式PDU。在這些額定功率下，發(fā)生潛在故障或效率低下相關(guān)造成的成本可能很高。預(yù)計(jì)這將推動(dòng)最終用戶采用智能機(jī)架PDU，并能夠遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理功耗和環(huán)境因素。這些機(jī)架PDU的成本比基本機(jī)架PDU高出許多數(shù)量級(jí)，而最終用戶無(wú)法監(jiān)控或管理其機(jī)架配電。

對(duì)于數(shù)據(jù)中心架構(gòu)來(lái)說(shuō)，更具變革性的是需要液體冷卻來(lái)管理下一代CPU 和GPU運(yùn)行AI工作負(fù)載時(shí)產(chǎn)生的更高熱負(fù)載。液體冷卻（包括直接液體冷卻和浸沒(méi)式冷卻）在更廣泛的數(shù)據(jù)中心行業(yè)中的采用不斷增加，預(yù)計(jì)隨著人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的部署而加速。然而，考慮到采用液冷的的跑道歷史漫長(zhǎng)，Dell’Oro預(yù)計(jì)生成式人工智能對(duì)液冷的影響在短期內(nèi)將受到限制。仍然可以部署采用風(fēng)冷技術(shù)的當(dāng)前一代IT基礎(chǔ)設(shè)施，但會(huì)犧牲硬件利用率和效率。

為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，一些最終用戶正在使用閉環(huán)空氣輔助液冷系統(tǒng)改造其現(xiàn)有設(shè)施。這種基礎(chǔ)設(shè)施可以是后門熱交換器（RDHx）或直接液體冷卻的一種形式，其利用液體來(lái)捕獲機(jī)架或服務(wù)器內(nèi)產(chǎn)生的熱量，并在機(jī)架或服務(wù)器的后部將其排出，將其引導(dǎo)到熱通道中。這種設(shè)計(jì)使數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商能夠利用液冷的一些優(yōu)勢(shì)，而無(wú)需大量投資來(lái)重新設(shè)計(jì)設(shè)施。然而，為了大規(guī)模實(shí)現(xiàn)人工智能硬件的預(yù)期效率，需要專門建造的液冷設(shè)施。預(yù)計(jì)當(dāng)前對(duì)液冷的興趣將在2025年開(kāi)始在部署中體現(xiàn)出來(lái)，預(yù)計(jì)到2027年液冷收入將接近20億美元。

電力可用性可能顛覆人工智能的炒作

將人工智能工作負(fù)載納入未來(lái)數(shù)據(jù)中心建設(shè)的計(jì)劃已經(jīng)實(shí)現(xiàn)。這是Dell’Oro上調(diào)數(shù)據(jù)中心物理基礎(chǔ)設(shè)施市場(chǎng)5年前景的主要原因，目前預(yù)計(jì)到2027年收入將以10%的復(fù)合年增長(zhǎng)率增長(zhǎng)。但是，盡管人工智能工作負(fù)載預(yù)計(jì)將為數(shù)據(jù)中心行業(yè)帶來(lái)巨大的市場(chǎng)增長(zhǎng)，但仍有一些值得注意的因素可能會(huì)減緩這種增長(zhǎng)。新冠加速了數(shù)字化的步伐，掀起了新數(shù)據(jù)中心建設(shè)的浪潮。然而，隨著需求的實(shí)現(xiàn)，供應(yīng)鏈難以跟上，導(dǎo)致數(shù)據(jù)中心物理基礎(chǔ)設(shè)施的交付時(shí)間在高峰時(shí)超過(guò)一年?，F(xiàn)在，隨著供應(yīng)鏈限制的緩解，DCPI供應(yīng)商正在解決積壓?jiǎn)栴}，并開(kāi)始縮短交貨時(shí)間。

然而，對(duì)人工智能工作負(fù)載的需求正在形成數(shù)據(jù)中心行業(yè)的另一波增長(zhǎng)浪潮。這種雙倍增長(zhǎng)導(dǎo)致數(shù)據(jù)中心行業(yè)不斷增長(zhǎng)的能源需求與公用事業(yè)公司向所需地點(diǎn)供電的速度之間存在差異。因此，這導(dǎo)致數(shù)據(jù)中心服務(wù)提供商探索“自帶電源”模式作為潛在的解決方案。雖然該模型的可行性仍在確定中，但數(shù)據(jù)中心提供商渴望一種創(chuàng)新方法來(lái)支持其長(zhǎng)期增長(zhǎng)戰(zhàn)略，而人工智能工作負(fù)載的激增是一個(gè)核心驅(qū)動(dòng)力。

隨著對(duì)更多DCPI的需求與可用功率的平衡，有一點(diǎn)是明確的：人工智能正在開(kāi)創(chuàng)DCPI的新時(shí)代。在這個(gè)時(shí)代，DCPI不僅將在促進(jìn)數(shù)據(jù)中心發(fā)展方面發(fā)揮關(guān)鍵作用，還將定義性能、成本并幫助實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。這與DCPI所扮演的歷史角色截然不同，特別是與近十年前的行業(yè)相比，當(dāng)時(shí)DCPI幾乎是事后才想到的。

隨著AI增長(zhǎng)浪潮的迅速到來(lái)，在AI策略中滿足DCPI要求至關(guān)重要。如果不這樣做，可能會(huì)導(dǎo)致AI IT硬件無(wú)處可插。

參考文獻(xiàn)：

AI is Ushering in a New Era for Data Center Physical Infrastructure - Lucas Beran joined Dell’Oro Group


審核編輯 黃宇