Schneider Electric vydává první plán optimalizace datových center, který řeší možnosti využití umělé inteligence

Společnost Schneider Electric, globální lídr v oblasti digitální transformace, průmyslové automatizace a řízení energií, vydala vůbec první oborovou příručku pro řešení nových výzev v oblasti návrhu fyzické infrastruktury datových center pro podporu zátěže související s využitím umělé inteligence (AI), která představuje zlatý standard pro návrh datových center optimalizovaných pro AI.

Schneider Electric má dlouhodobě vedoucí postavení v oblasti vývoje infrastruktury datových center a potvrzuje to i nyní – vydáním dokumentu White Paper 110 s názvem „The AI Disruption: Challenges and Guidance for Data Center Design“, který slouží jako komplexní plán společnostem, jež chtějí využít potenciál umělé inteligence ve svých datových centrech. Zaměřuje se také na nové technologie, které budou v budoucnu podporovat klastry s vysokou hustotou umělé inteligence.

Revoluce v oboru umělé inteligence přinesla do provozu datových center významné změny a výzvy. Aplikace umělé inteligence jsou stále rozšířenější a mají stále větší dopad na různá průmyslová odvětví – od zdravotnictví a financí až po výrobu, dopravu a zábavní průmysl, s čímž roste i poptávka po výpočetním výkonu. Aby datová centra tyto rostoucí nároky aplikací umělé inteligence uspokojila, musí se přizpůsobit.

„Rozvoj umělé inteligence klade vysoké nároky na návrh a řízení datových center a v této souvislosti je důležité zohlednit několik klíčových atributů a trendů AI zátěže, které ovlivňují nová i stávající datová centra,“ uvádí Pankaj Sharma, výkonný viceprezident divize Secure Power společnosti Schneider Electric. „Trh s umělou inteligencí se rychle rozvíjí a my věříme, že se stane základní technologií pro podniky, která jim umožní rychleji dosahovat výsledků a výrazně zvýšit produktivitu,“ uvedl Evan Sparks, produktový ředitel pro umělou inteligenci společnosti Hewlett Packard Enterprise.

Schneider Electric ukazuje budoucnost návrhu datových center

Předpokládá se, že zátěže spojené s umělou inteligencí porostou do roku 2028 složenou roční mírou růstu (CAGR) 26–36 %, což zvýší nároky na napájení ve stávajících i nových datových centrech. Obsluha této předpokládané energetické náročnosti zahrnuje několik klíčových aspektů popsaných v dokumentu White Paper 110, která se zabývá čtyřmi kategoriemi fyzické infrastruktury – napájením, chlazením, stojany a softwarovými nástroji. Dokument White Paper 110 je v plném znění k dispozici ke stažení zde.

V době, kdy umělá inteligence mění podobu průmyslových odvětví a konkurenceschopnosti, otevírá tento dokument společnosti Schneider Electric podnikům cestu, jak navrhnout datová centra, která budou nejen schopna podporovat umělou inteligenci, ale budou pro ni i plně přizpůsobena.

„AI aplikace, zejména tréninkové klastry, jsou vysoce náročné na výpočetní výkon a vyžadují velké množství výpočetního výkonu, který poskytují GPU nebo specializované AI akcelerátory. To zatěžuje napájecí a chladicí infrastrukturu datových center. A protože náklady na energii stejně jako obavy o životní prostředí rostou, musí se datová centra zaměřit na energeticky účinný hardware, jako jsou vysoce efektivní napájecí a chladicí systémy, a obnovitelné zdroje energie, které pomohou snížit provozní náklady a uhlíkovou stopu,“ doplňuje Pankaj Sharma ze Schneider Electric.

„S tím, jak se umělá inteligence stává dominantní pracovní zátěží v datových centrech, musí organizace začít cíleně přemýšlet o návrhu celého systému zohledňujícího požadavky umělé inteligence. Již nyní zaznamenáváme masivní poptávku po AI akcelerátorech, ale vyvážení této poptávky správnou úrovní výpočetní a úložné kapacity a efektivní využití systémů tohoto rozsahu vyžaduje dobře navržené softwarové platformy. Podniky by se měly zaměřit na řešení, jako je specializovaný software pro vývoj strojového učení a správu dat, který poskytuje přehled o využívání dat a zajišťuje jejich bezpečnost a spolehlivost ještě před nasazením. Společně s implementací komplexních řešení pro datová centra, která jsou navržena tak, aby poskytovala udržitelnou výpočetní kapacitu, můžeme našim zákazníkům umožnit úspěšně a odpovědně navrhovat a nasazovat umělou inteligenci,“ dodává Evan Sparks ze společnosti Hewlett Packard Enterprise.

Využití potenciálu umělé inteligence

Příručka Schneider Electric pro datová centra připravená na využití AI zkoumá kritické průsečíky umělé inteligence a infrastruktury datových center a obsahuje pokyny a doporučení pro klíčové oblasti, jako například:

• Doporučení pro čtyři klíčové atributy a trendy umělé inteligence řešící výzvy fyzické infrastruktury v oblasti napájení, chlazení, stojanů a řídicího softwaru.
• Doporučení pro posuzování a podporu stojanů s extrémní hustotou výkonu pro tréninkové servery AI.
• Pokyny pro zajištění úspěšného přechodu ze vzduchového chlazení na chlazení kapalinou pro podporu rostoucího návrhového tepelného výkonu (TDP) AI zátěží.
• Navrhované specifikace stojanů pro lepší přizpůsobení AI serverům, které vyžadují vysoký výkon, chladicí rozvody a potrubí a velký počet síťových kabelů.
• Pokyny k používání softwaru pro správu infrastruktury datového centra (DCIM), systémů řízení elektrické energie (EPMS) a řídicích systémů budov (BMS) pro vytváření digitálních dvojčat datového centra, provoz a správu zařízení.
• Přehled budoucích technologií a přístupů k návrhu, které pomohou řešit vývoj umělé inteligence.

Další informace o řešeních a postupech společnosti Schneider Electric v oblasti datových center pro umělou inteligenci naleznete na Schneider Electric.