人工知能がデータセンターの設計をどのように変えるか

AI システムへの世界的な支出は 2023 年から 2026 年の間に倍増すると見込まれており、需要に応えるためにデータセンターの容量が急速に増加することは明らかです。

しかし、驚くべきことに多くのデータセンター運営者が過去1年間で新規プロジェクトにブレーキを踏み、投資を減速させており、ロンドンの空き容量は2022年から2023年にかけて6.3%減少した。

この直感に反する傾向の背後にあるものは何でしょうか?これを説明するには、人工知能コンピューティングとそれをサポートするインフラストラクチャに関連するいくつかの問題を理解する必要があります

人工知能がデータセンター インフラストラクチャをどのように変えるか

データセンターは常にそれを中心に構築されてきました。 CPU 電源は、従来のコンピューティング ワークロードを処理できるように拡張されています。ただし、AI コンピューティングには、同じ容量の CPU よりも多くの電力を消費し、より多くの熱を放散し、より多くのスペースを占める GPU 駆動のラックが必要です。これは、実際には、AI コンピューティング能力には、より多くの電源接続または代替冷却システムが必要になることが多いことを意味します。これは次のように言い換えることができます: これが本質的に意味するのは、AI コンピューティング能力には通常、より多くの電源接続または代替冷却システムが必要であるということです。これは組み込みインフラストラクチャであるため、データセンター複合施設に組み込まれています。構造、交換コストは、そうでない場合でも非常に高額であることがよくあります」経済的に完全に無理。

実際には、オペレータは、新しいデータ センターで従来のコンピューティングと比較して AI にどれだけのスペースを割り当てるかを決定する必要があります。

この間違いを犯して AI に過剰にコミットすると、データ センター オペレータに永久的なスペースが残される可能性があります。十分に活用されておらず、収益性の低いキャパシティ

この問題は、AI 市場がまだ初期段階にあるという事実によってさらに悪化しており、ガートナー社は、AI 市場は現在、期待がピークを超えた誇大宣伝サイクルにあると主張しています。その結果、多くの事業者は、新しいデータセンター プロジェクトにおける AI コンピューティングの割合に時期尚早にコミットするのではなく、設計段階で躊躇することを選択しています。

設計段階で総合的なアプローチを取る

しかし、事業者は、投資を遅らせるリスクを冒さなければ、市場シェアと競争上の優位性を失うことを痛感しています。ただし、データセンター インフラストラクチャの基礎の多くがリアルタイムで書き換えられていることを考えると、これは難しい注文です。

先行者のニーズとリスクの相殺のバランスを取るために、事業者はデータセンターを次のような設計にする必要があります。インテリジェント コンピューティングの時代は、最大限の効率と柔軟性を提供します。これには、設計に対する新しい全体的なアプローチが必要です。

1. より多くの関係者を巻き込む

事業者が人工知能と従来のコンピューティングをどのように区別するかに関係なく、人工知能コンピューティング機能を備えたデータセンター サイトは、従来の施設よりもはるかに複雑になります。特に AI コンピューティングには従来のコンピューティングよりも多くの要求があるため、複雑さが増すと障害点が増えることを意味します。

したがって、サイトの存続期間全体にわたって稼働時間を確保し、コストのかかる問題のリスクを軽減するには、チームはデータセンターの計画段階でより綿密な作業を行う必要があります。

特に、設計段階では、プロジェクトの開始時により広範なチームと専門知識からの意見を求める必要があります。電力と冷却に関する専門知識を求めることに加えて、設計者は、ボトルネックや障害の潜在的な原因を理解するために、運用、ケーブル配線、セキュリティ チームと早期に連携する必要があります。

2. データセンター運用への人工知能の統合

オペレーターは現場で AI コンピューティングを利用できるようになったため、AI を活用する能力を活用して業務効率を向上させる必要があります。人工知能はデータセンターで導入されてきた長い歴史があり、このテクノロジーにより非常に高い精度と品質でワークフローを実行できます。たとえば、人工知能は次のことに役立ちます。

• 電力使用量の監視と分配
• ハードウェア障害検出と予測 データセンターのライフサイクルのあらゆる段階でこのテクノロジーを積極的に使用することで、オペレーターは運用効率と堅牢性を大幅に向上させることができます。人工知能は、障害検出や予知保全による誤った経済学の回避など、次世代データセンターの斬新で複雑なレイアウトを採用する際に遭遇する新たな課題を解決するのに最適です。
• 3 人工知能は、より大きな効果をもたらします。トレーニングの実行時や実稼働環境でエンタープライズ グレードのモデルを実行しているときなど、ピーク時にデータ センターに負荷がかかります。現時点では、AI コンピューティングは、消費電力、冷却要件、データ スループットに関して従来予想されていた制限をはるかに超えることが多く、最も基本的なレベルでは、これはデータ センターの基盤となるマテリアルがより多くのプレッシャーにさらされることを意味します。これらの基礎となる材料やコンポーネントが高品質でない場合、それは故障しやすいことを意味します。 AI コンピューティングはサイト内のコンポーネントと接続の数が大幅に増加することを意味するため、従来のサイトではうまく機能する安価で低品質の材料が AI コンピューティングを実行しているデータセンターを停止させる可能性があることを意味します
• お金を節約するという誤った経済的リスクを避けるために、事業者は標準以下のケーブルなどの粗悪な材料を購入しないようにする必要があります。これらの材料は故障しやすいため、頻繁に交換する必要があります。さらに深刻なのは、標準以下の材料やコンポーネントの故障により、工場の停止や減速が発生し、収益性に影響を与えることがよくあります。

  インフラストラクチャの課題を解決する

  AIコンピューティングのインフラストラクチャ要件が通信事業者が投資を遅らせる主な理由である可能性がありますが、長期的にはそうではありません

  市場として不確実性が高まると、企業は従来のコンピューティングと人工知能コンピューティングの間で二分され、「黄金の分野」に近づくことになるでしょう。

  この場合、企業はウェブサイトの運用においてすべてを確実に準備する必要があります。学び成長するにつれて成功する

  これは、最初から総合的に設計し、AI 自体を活用して現場の新たな効率性を発見し、AI のニーズを満たす投資に投資することを意味します。高品質の材料に対するより大きな需要を計算します。

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